LLM Agents 談判研究：私有資訊與供應鏈動態議價

When LLM Agents Negotiate: Private Information and Dynamic Bargaining in Supply Chains

arXiv cs.AI · 2026-08-11

摘要

一項針對 9,840 場 LLM-to-LLM 談判的研究顯示，儘管大型語言模型能達成高比例協議並捕捉大部分潛在收益，但談判過程平均需 2.98 輪，比理論最佳值多出一倍，導致 21-34% 的收益流失。研究同時指出，基礎模型有 19.2% 的機率接受對自身不利的合約，而中高階模型則能將此風險控制在 0.6% 以下，顯示模型能力直接影響自動化採購的可靠性與效率。

●開發者：在設計自主代理時需加入利潤驗證機制以確保合約合理性

●投資人：關注具備高可靠性談判能力的 AI 代理技術發展

●一般用戶：此技術主要應用於企業供應鏈，目前與個人生活無直接關聯

重要性評分

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🟠 值得關注

LLM Agents供應鏈談判自動化採購博弈論arXiv

原文出處

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