Dieser Ansatz hilft Künstliche Intelligenz-Agenten Vereinbarungen in komplexen Szenarien erreichen, indem man zugrunde liegende Motivationen und Präferenzen anspricht.
Wie unterscheidet sich ABN von vertragsbasierten Verhandlungen?
Argumentationsbasierte Verhandlung (ABN) ist, wenn Agenten Vorschläge und unterstützende Gründe oder Argumente austauschen. Im Gegensatz zu traditionelle vorschlagsbasierte Ansätze , die den Austausch von Angeboten beinhalten, integriert ABN die Austausch von zusätzlichen Informationen .
Dies macht die Verhandlung einfacher und führt oft zu qualitativ hochwertigeren Vereinbarungen, insbesondere bei komplexen Themen. Mehragenten Einstellungen.
Hauptvorteile von ABN:
- Reichhaltiger Informationsaustausch: Agenten teilen mehr als nur Angebote und ermöglichen ein besseres Verständnis.
- Verbesserte Vereinbarungsqualität: Höhere Chancen, ein gegenseitig vorteilhaftes Ergebnis zu erzielen.
- Flexibilität in komplexen Verhandlungen: Agenten können sich an veränderte Umstände und Informationen anpassen.
Was sind die Komponenten der argumentationsbasierten Verhandlung?
Die Komponenten der argumentationsbasierten Verhandlung umfassen Angebote, Gegenangebote, Rechtfertigungen, Präferenzen und Argumentationsstrategien, um eine Einigung zwischen Agenten zu erleichtern.
1. Begründungsmechanismen (Modell)
Agenten nutzen Argumentationsmechanismen, um Argumente aufzubauen, die ihre Positionen unterstützen oder die Vorschläge des Gegners angreifen. Diese Mechanismen beinhalten das Verständnis des Kontextes, die Analyse von Informationen und die Erstellung überzeugender Argumente.
Die Sprechakttheorie in der KI ergänzt dies, indem sie Agenten dabei unterstützt, die Absicht hinter Nachrichten zu interpretieren—sei es eine Anfrage, ein Befehl oder eine Aussage—und sicherstellt, dass die Argumente kontextuell angemessen und relevant sind.
ABN erfordert ein Modell, das das Denken ermöglicht, das auf Logik, Daten oder vergangenen Erfahrungen basieren könnte.
2. Protokolle und Strategien (Entität)
Protokolle definieren, wie die Verhandlung ablaufen wird – was Agenten sagen können und wann. Strategien sind die Methoden, die die Entscheidungen eines Agenten in jedem Schritt der Verhandlungen bestimmen, abhängig von Faktoren wie Zeit, dem Profil des Gegners oder dem Verhandlungskontext.
In der argumentationsbasierten Verhandlung konzentrieren sich Strategien auch darauf, die richtigen Argumente auszuwählen, um den Verhandlungsausgang effektiv zu beeinflussen.
3. Attribute und Kriterien in ABN
Attribute spielen eine wichtige Rolle in Verhandlungen, insbesondere in der Argumentation. Sie helfen den Agenten dabei zu entscheiden, welche Merkmale des Vorschlags prominent, beliebt oder relevant für die Diskussion sind.
Zum Beispiel In einer Verhandlung über den Produktpreis sind Attribute wie Kosten, Qualität und Garantie entscheidend für die Formulierung von Argumenten. Die Sicherstellung, dass diese Attribute mit der Absicht des Benutzers übereinstimmen, ist für eine effektive ABN unerlässlich.
ABN in Multi-Agent-Systemen
Argumentationsbasierte Verhandlungen sind besonders vorteilhaft in Mehr-Agenten-Systeme Da es komplexere Diskussionen ermöglicht, können Agenten gleichzeitig über mehrere Themen verhandeln.
Zum Beispiel Im E-Commerce-Transaktionen können Agenten nicht nur über den Preis, sondern auch über Lieferzeit, Zahlungsbedingungen und Qualität verhandeln. Mit ABN können Agenten Argumente dafür vorlegen, warum ein bestimmtes Angebot vorteilhaft ist, was eine nuanciertere und kooperativere Verhandlung ermöglicht.
Was ist die Rolle von Machine Learning in ABN?
Maschinelles Lernen und generative KI Kann die argumentationsbasierte Verhandlung verbessern, indem es Agenten ermöglicht, aus vergangenen Verhandlungen zu lernen und ihre Argumente effektiver anzupassen.
Machine-Learning-Modelle können die überzeugendsten Argumente vorhersagen, indem sie große Datenmengen analysieren. Datenbanken von früheren Interaktionen und Optimierung von Verhandlungsstrategien für bessere Ergebnisse.
Erweitern Sie Ihr Wissen über KI-Agenten durch diese Glossare.
- Was sind endliche Zustandsmaschinen (FSM)? Systeme, die durch Übergänge zwischen definierten Zuständen basierend auf Auslösern arbeiten.
- Was ist die Dienstprogrammverhandlung? Agenten maximieren individuelle Präferenzen, während sie Vereinbarungen treffen.
- Was ist der Auktionsmechanismus? Agenten bieten für Ressourcen oder Aufgaben, um die Zuweisung zu bestimmen.
- Was ist das Vertragsnetzprotokoll? Agenten verteilen Aufgaben durch Gebote und Verträge.
- Was ist ein spieltheoretisches Modell? Agenten treffen strategische Entscheidungen auf der Grundlage der Handlungen anderer.
Häufig gestellte Fragen
Was macht die argumentationsbasierte Verhandlung von der traditionellen Verhandlung unterschiedlich?
Wie profitiert ABN von Multi-Agenten-Systemen?
Kann maschinelles Lernen ABN verbessern?
Was sind einige gemeinsame Merkmale bei ABN?
Schlussfolgerung
Argumentation basierte Verhandlung (ABN) „Stellt einen transformativen Ansatz im Bereich der Multi-Agenten-Systeme und komplexen Verhandlungen dar. Durch die Möglichkeit, dass Agenten Rechtfertigungen und Gründe austauschen, fördert ABN eine reichhaltigere Kommunikation und ebnet den Weg für das Erreichen von gegenseitig vorteilhaften Ergebnissen.“
Die Integration von maschinellem Lernen verbessert ABN weiter durch die Verfeinerung von Argumentationsstrategien und die Anpassung an dynamische Szenarien, was es zu einem wertvollen Werkzeug für die Bewältigung realer Herausforderungen macht.
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