推动 AI 谈判：大型自主谈判竞赛
人工智能
2026-01-15 v3 人机交互
摘要
我们举办了国际 AI 谈判竞赛，参赛者设计并优化了 AI 谈判代理的提示词。随后我们在多个具有不同特征和目标的情景下，促成了超过 18 万场这些代理之间的谈判。我们的发现表明，即使在 AI-AI 语境中，人类谈判理论的原则仍至关重要。令人惊讶的是，温暖——这一传统上是人类关系建设特征——在所有关键绩效指标上都与优异结果保持一致。相比之下，占主导地位的代理在索取价值方面尤其有效。我们的分析还揭示了 AI-AI 谈判中存在的独特动态，这些动态不完全由现有理论所解释，包括链式思考推理和提示注入等 AI 特有的技术策略。当我们对所有谈判的完整文本应用自然语言处理（NLP）方法时，我们发现积极性、感恩和提问（与温暖相关）与达成协议以及客观与主观价值密切相关，而对话长度（与占主导地位相关）则与僵局保持着强烈关联。结果表明，建立一种新的 AI 谈判理论的必要性，这种理论将经典谈判理论与 AI 特有的谈判理论相结合，以更好地理解自主谈判并优化代理性能。
引用
@article{arxiv.2503.06416,
title = {Advancing AI Negotiations: A Large-Scale Autonomous Negotiation Competition},
author = {Michelle Vaccaro and Michael Caosun and Harang Ju and Sinan Aral and Jared R. Curhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.06416},
year = {2026}
}