Multi-Agent-Seller предоставляет модульную среду для моделирования переговоров в электронной коммерции с использованием AI-агентов. Включает готовых агентов покупателя и продавца с настраиваемыми стратегиями переговоров, такими как динамическое ценообразование, уступки по времени и принятие решений на основе полезности. Пользователи могут определять собственные протоколы, форматы сообщений и рыночные условия. Фреймворк управляет сессиями, отслеживает предложения и ведет журнал результатов с встроенными средствами визуализации для анализа взаимодействий агентов. Легко интегрируется с библиотеками машинного обучения для разработки стратегий, позволяя экспериментировать с обучением с подкреплением или правилами. Расширяемая архитектура позволяет добавлять новые типы агентов, правила переговоров и плагины визуализации. Multi-Agent-Seller идеально подходит для тестирования алгоритмов с несколькими агентами, изучения поведения переговоров и преподавания концепций в областях AI и электронной коммерции.
