Phase 16: Multi-Agent & Swarms

التفاوض والتفاوض

Type: Learn + Build

Languages: Python (stdlib)

Prerequisites: Phase 16 · 02 (FIPA-ACL Heritage), Phase 16 · 09 (Parallel Swarm Networks)

Time: ~75 minutes

المشكلة

يجب على العملاء أن يتفقوا على سعر. تترك لنفسهم مع إشعارات اللغة النقية ، فإن LLM 2024-2026 تغلق الصفقات بمعدلات منخفضة بشكل مفاجئ (~ 27٪ على الصفقات المحددة بقوة في arXiv: 2402.15813). لا يصلح المقياس: GPT-4 ليس أفضل من الناحية الهيكلية في التفاوض من GPT-3.5; هو أفضل في اللغة من التفاوض.

المشكلة الجذرية هي أن LLM يجمع بين وظائف تقرير العرض وتروي العرض. فصل OG-Narrator هذه: مولد العرض المحدد يحسب الحركات العددية.

هذا يعكس اكتشاف كلاسيكي متعدد الوكلاء: إن فصل الآلية من طبقة الاتصال يفوز. بروتوكول شبكة العقد (FIPA ، 1996 ، سميث ، 1980) هو آلية سوق المهام المرجعية. قم بتوصيل LLM إلى فتحة الترويدي وتحصل على سوق المهام الحديثة التي تعمل على LLM.

المفهوم

شبكة العقد، في فقرة واحدة

بروتوكول صلة العقد 1980 من سميث:managerيُبثُ بـ call for proposals (cfp).biddersاستجيبproposeالرسائل التي تحتوي على عروضهم ، يختار المدير الفائز ويرسل accept-proposalإلى الفائز وreject-proposalالفائز يقوم بالعمل رسالة اختيارية:refuse(الرجال المقدمون يرفضون تقديم الاقتراح)fipa-contract-netبروتوكول التفاعل

لماذا يفوز "الروّاح"

"قياس قدرات التفاوض في نماذج اللغة" (arXiv:2402.15813) لاحظ أن:

• غالبا ما تنتهك الشركات الشاملة قواعد المفاوضات (التقديم بأسعار غير منطقية، تجاهل ZOPA للطرف الآخر).
• يثبتون بشكل سيء (قبلوا العروض السيئة الأولى؛ العرض المضاد في مبالغ رمزية بدلاً من استراتيجية).
• النماذج الكبيرة تجعل اللغة أكثر معقولة مع خطأ استراتيجي مماثل.

التفكك من "أوج-نروي":

Copy           ┌──────────────────┐        ┌──────────────────┐
  state  → │ offer generator  │ price → │  LLM narrator    │ → message
           │  (deterministic) │        │  (writes the     │
           │                  │        │   human-style    │
           └──────────────────┘        │   accompaniment) │
                                       └──────────────────┘

إن مولد العروض هو استراتيجية تفاوض كلاسيكية: نموذج تفاوض روبنشتاين ، استراتيجية زيتون ، أو مجرد تغيير ثنائي على السعر. يروي ماجستير العلوم العليا. تحتوي الرسالة على السعر التحديدي وإطار اللغة الطبيعية.

سعر الصفقة يرتفع لأن:

• الأسعار تبقى في منطقة التفاوض
• المرسومات استراتيجية، وليس عاطفية.
• ماجستير في العلوم ينجح في كتابة

التفاوضات

arXiv:2402.05863 يقدم مقياس مقارنة طائفية. النتائج الرئيسية:

• يمكن لشركات التسجيل القانونية تحسين الأرباح بنسبة ~ 20% عن طريق اعتماد الشخصيات ("أنا على وشك بيع هذا بحلول الجمعة") التلاعب بالشخصية هو تكتيك حقيقي.
• يتم استغلال العاملين العادلين/المعاونين من قبل العاملين المعارضين؛ الدفاع يتطلب وضعًا مضادًا صريحًا.
• تتقارب المزدوجات التوافقية إلى نتائج غير عادلة في حوالي 40٪ من سيناريوهات المرجعية.

هذا ليس "الآليات المفاوضات سيئة". إنه "الآليات المفاوضات مثل البشر كثيرا، بما في ذلك الأجزاء الاستغلالية".

إخفاء سلسلة الفكر

أجرى مسابقة التفاوض الذاتي على نطاق واسع (arXiv: 2503.06416) حوالي 180 ألف مفاوضة عبر العديد من استراتيجيات ماجستير في مجال القانون. اختبأ الفائزون معدلهم من نظرائهم:

• إذا قام وكيل بطبع "سأذهب فقط إلى$75; my reservation price is $70" في مقربة مسحوقة مرئية للجمهور، والخصم يقرأها.
• الفائزون يحسبون الاستراتيجية بشكل خاص؛ قناة الخروج تحتوي فقط على العرض والحديث الحد الأدنى المطلوب.

هذا هو إيقاع 2026 من نظرية اللعبة الكلاسيكية (أومن 1976 على العقلانية والمعلومات): الكشف عن تكاليف التقييم الخاص الخاص بك تكلفة دفع. لا يدرك LLM هذا ويسعدون كتابة تحفظاتهم في آثار التفكير التي تصبح مرئية للزميل.

المعلومات الهندسية: فصل سياق الرسم الخفيف من سياق الرسائل العامة. ليس اختياريًا.

البطشريا وغيرهم 2025 تصنيفات النماذج

عن مقاييس مشروع هارفارد للتفاوض (التفاوض المبدأي، احترام BATNA، تعاملية المصالح):

• Llama-3كان أكثر فعالية في الصفقات (سعر الصفقة + دفع).
• Claude-3كان المفاوض الأكثر عدوانية (المركزات العالية، والإستسعافات المتأخرة).
• GPT-4كان الأكثر عدالة (أقل اختلاف في العائد عبر الزوجات).

هذه صورة لسنة 2025 . النقطة ليست ما هو النموذج الذي يفوز في أبريل 2026 بل أن النماذج الأساسية المختلفة لديها أساليب التفاوض المستمرة. المجموعات المتعددة (الدرس 15) تشمل هذا كمصدر للتنوع.

تخصيص المهام عبر العقد الصافية + القانون

إعادة استخدام العقد الشبكة الحديثة لشركة الشراكة العليا متعددة الوكلاء:

1. وكيل المدير يفكّر المهمة إلى وحدات
2. الإذاعات cfpمع وصف المهمة للعملاء العاملين.
3. كل عامل يعيد عرضاً:(price, eta, confidence)حيث يمكن أن يكون السعر رموز، وحدات الحساب، أو الدولارات.
4. يختار المدير الفائزين (وحيد أو متعدد، حسب المهمة) والجوائز.
5. العمال الذين تم رفضهم حرّون من تقديم عروض للمسؤوليات الأخرى.

هذا يتجاوز 100 عامل لأن التنسيق هو البث والرد، وليس المحادثة المزامنة. يستخدم في الإنتاج: أنماط ترقية Microsoft Agent Framework، بعض تنفيذات LangGraph.

التفاوض التفاعلي بين الشركات المساهمة في الشراكة

(نوريبس 2024)https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/file/984dd3db213db2d1454a163b65b84d08-Paper-Datasets_and_Benchmarks_Track.pdf) يقدم ألعاب متعددة الأطراف يمكن تسجيلها مع secret scoresوminimum-acceptance thresholds. كل طرف ذي مصلحة لديه خدمات عامة خاصة؛ يجب على الشركة أن تستنتجها من الرسائل. هذا هو التعميم من التفاوض بين الحزبين إلى تشكيل ائتلاف من الحزبين. ذي صلة بسوق المهام الإنتاجية ذات القدرات المتعددة للعمال.

قاعدة التروي ضد الآلية

في جميع معايير المفاوضات 2024-2026, القاعدة الهندسية المتسقة هي:

دع الجامعة تقرر لا تدع الجامعة تحسب العرض

إذا كان العرض يحتاج إلى أن يكون رقمًا (السعر ، ETA ، الكمية) ، قم بتوليده بشكل تحديد من حالة المفاوضات وطلب من LLM أن ينتج الإطار. إذا كان العرض يحتاج إلى أن يكون هيكل اقتراح (تفكيك المهام ، وتخصيص الدورات) ، دع LLM يخطط له ، ولكن يصدق عليه على النظام والتحقق من القيود قبل إرساله.

بناءها

code/main.pyتطبيقات:

• ContractNetManager،ContractNetTask،Bid مدير + مقدمي العروض، البث، جمع المقترحات، الجائزة.
• og_narrator_bargain(state, rng) المشتري OG-Narrator: تصريح في نمط Zeuthen المحدد نحو النقطة الوسطى.
• seller_response(state, rng) سياسة المبيع المحددة لمكافحة العرض (الحقيقة الهيكلية الأساسية لكلا النماذج).
• naive_llm_bargain(state, rng) يحاكي المفاوضات التي تتضمن جميع الـLLM: يختار الأسعار مع اختلافات عالية، وغالبًا ما تكون خارج ZOPA.
• قياس: معدل الصفقة على أكثر من 1000 تجربة مع أسعار الحجز الطازجة التي تم أخذها في كل تجربة.

أركض

Copypython3 code/main.py

الناتج المتوقع: معدل صفقة المعلمين البطلاء - 65-75%؛ معدل صفقة المخبرين - 85-95%؛ الفجوة البنائية 15-25 نقطة هي الميزة الهيكلية لتفكيك إنتاج العروض من التروي. بالإضافة إلى مثال على تخصيص سوق المهام التجارية على شبكة العقد مع ثلاثة مقدمي العرض ومهام واحد.

استخدمها

outputs/skill-bargainer-designer.mdيخطط بروتوكول التفاوض: من الذي يخلق العروض (التيترمينية أو LLM) ، من الذي يروي، كيف يتم فصل المخططات الخاصة عن الرسائل العامة، وكيف يتم مراقبة معدل الصفقات.

أرسله

قائمة التفاوضات الإنتاجية:

• Separate scratchpad.الدولة الخاصة لا تصل أبداً إلى سياق نظيرها هذا غير قابل للتفاوض
• Deterministic offer generation.الأسعار والكميات والوقات المحددة للقدوم إلى الميعاد: الحساب، لا تطلب.
• Validate all incoming offersرفض عروض خارج الزوبا في حدود البروتوكول
• Bound rounds.3-5 رصاصة أقصى حد، تصاعد إلى الوسيط في حالة الجمود.
• Measure deal rate and payoff varianceإن انخفاض معدل الصفقات هو أحد الأعراض غالباً ما يكون الانحراف السريع أو هجوم من جانب المقابل.
• Log all rejected proposalsمع المنطق الحاسم. بالنسبة لمديري شبكة العقود، يجب على المُقدمين الخاسرين فهم السبب.

التمارين

1. أركضcode/main.pyتأكّد أنّ "أوج-نروي" يفوق "الجامعة الباهظة" بمعدل الصفقة.
2. تنفيذpersona-based payoff improvement(arXiv:2402.05863) المشتري تبني شخصية "يائسة لشراء هذا الأسبوع" في السرد فقط، عرض مولد دون تغيير. هل معدل الصفقة أو دفع تغير؟
3. تنفيذ سلسلة التفكيرconcealment: الحفاظ على سلسلة خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيارات خيار
4. تمديد "مجموع العقود" إلى مزاد "N" مع سعر احتياطي. عندما تتجاوز جميع العقود احتياطيًا، كيف يقرر المدير بين أدنى سعر وأعلى جودة؟ ما هي قاعدة الجائزة التي تختارها ولماذا؟
5. اقرأ باتشاريا وزملاءه في 2025 على مقاييس مشروع هارفارد للتفاوض. تنفيذ اثنين من المفاوضات مع أساليب مختلفة (العدالة ضد العدالة). قياس اختلاف الدفع تحت الزوجات التوافقية والعدم التوافقية.

الشروط الرئيسية

المزيد من القراءة

• NegotiationArena مقياس الموازنة؛ نتائج التلاعب بالشخصية والاستغلال
• Measuring Bargaining Abilities of Language Models OG-Narrator والنتائج المشتري-أكثر صعوبة من البائع
• Large-Scale Autonomous Negotiation Competition ~ 180 ألف مفاوضات؛ سلاسل التفكير الإخفاء يفوز
• LLM-Stakeholders Interactive Negotiation (NeurIPS 2024) ألعاب متعددة الأطراف ذات نقاط مع خدمات سرية
• Smith 1980 — The Contract Net Protocolالآلية الكلاسيكية، المعاملات على أجهزة الكمبيوتر

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.