negotiation

PrefBench是一个新基准，旨在评估零样本LLM智能体在具有隐藏偏好的个性化定价谈判中的表现，考察它们在谈判场景中推断和适应用户偏好的能力。

研究表明，LLM智能体在谈判中能够建模对手的偏好，但未能将这种知识转化为战略性讨价还价以改善结果，这限制了它们在多轮谈判中的有效性。

据传腾讯与梁文锋（深度求索）谈判投资，腾讯要求20%股份被拒，最终接受2%股份，引发业内对AI赛道势力格局变化的讨论。

腾讯试图以500亿美元估值认购DeepSeek 20%股份但被拒绝，最终仅获2%股份，且DeepSeek要求腾讯绑定其生态，反映出DeepSeek在AI投资中的强势地位。

本文提出了一种方法，通过将表格特征与基于LLM的文本表示以及来自冻结观察者模型的隐藏状态相结合，在谈判游戏中预测不熟悉AI代理的决策，优于直接提示方法。

PACT 推出了针对 LLM 的对抗性谈判基准测试，通过 20 轮买卖双方议价博弈来评估模型的说服力与适应能力。顶尖模型包括 GPT-5.5 和 Opus 4.7，评分由 Glicko-2 算法计算，并采用类 Elo 评分体系展示。

Mediator.ai 是一款将纳什谈判博弈论与 LLM 相结合的工具，旨在促进公平的协作式谈判。它会基于双方明确的需求生成并评估候选协议，直至找到最优解。

Anthropic 开展了一项实验，员工使用 Claude 驱动的代理人在微型市场中进行书籍交易，以研究代理表示和模型强度对谈判结果的影响。