GAIA：面向LLM-人类B2B谈判与筛选的通用代理交互架构

组织越来越多地尝试将筛选和谈判任务委托给AI系统，但在高风险B2B场景中部署受到限制：无法防止未授权的承诺、谈判前信息不足、以及维持有效的人类监督和可审计性。先前的大语言模型谈判工作主要强调代理之间自主谈判，忽略了分阶段信息收集、明确授权边界以及系统性反馈集成等实际需求。我们提出GAIA，这是一个面向LLM-人类B2B谈判与筛选的治理优先框架。GAIA 定义三个核心角色——人主（Principal）、代理（Delegate）和对手方（Counterparty），可选的批评家（Critic）用于提升性能，并通过三种机制组织交互：信息门控式进度（将筛选与谈判分离）、双重反馈集成（结合AI批评与轻量级人类纠正）、以及授权边界与明确的升级路径。我们的贡献有四点：（1）具备四个安全不变量的正式治理框架，包含三个协调机制用于受限授权的委托；（2）通过任务完成度跟踪(TCI)和明确的状态转换实现信息门控式进度，将筛选与承诺分离；（3）将批评家建议与人类监督通过平行学习通道融合；（4）混合验证蓝图，将自动化协议指标与人类对结果和安全性的判断相结合。通过桥接理论与实践，GAIA 为跨采购、房地产和招聘等工作流程的安全、高效且可审计的AI委托提供可复现的规范。