論文の概要: ASTRA: A Negotiation Agent with Adaptive and Strategic Reasoning through Action in Dynamic Offer Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07129v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 09:57:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:25.529273
• Title: ASTRA: A Negotiation Agent with Adaptive and Strategic Reasoning through Action in Dynamic Offer Optimization
• Title（参考訳）: ASTRA:動的オファリング最適化における動作による適応的・戦略的推論を用いたネゴシエーションエージェント
• Authors: Deuksin Kwon, Jiwon Hae, Emma Clift, Daniel Shamsoddini, Jonathan Gratch, Gale M. Lucas,
• Abstract要約: 交渉は自己利益と協力を動的にバランスさせ、自身の効用を最大化する。 ターンレベルのオファリング最適化のための新しいフレームワークであるASTRAをベースとした,原則駆動型ネゴシエーションエージェントを提案する。 ASTRAは,(1)対向行動の解釈,(2)線形プログラミング(LP)ソルバによる対向者最適化,(3)交渉方略とパートナーの受理確率に基づくオファーの選択の3段階からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5844764276701726
• License:
• Abstract: Negotiation requires dynamically balancing self-interest and cooperation to maximize one's own utility. Yet, existing agents struggle due to bounded rationality in human data, low adaptability to counterpart behavior, and limited strategic reasoning. To address this, we introduce principle-driven negotiation agents, powered by ASTRA, a novel framework for turn-level offer optimization grounded in two core principles: opponent modeling and Tit-for-Tat reciprocity. ASTRA operates in three stages: (1) interpreting counterpart behavior, (2) optimizing counteroffers via a linear programming (LP) solver, and (3) selecting offers based on negotiation tactics and the partner's acceptance probability. Through simulations and human evaluations, our agent effectively adapts to an opponent's shifting stance and achieves favorable outcomes through enhanced adaptability and strategic reasoning. Beyond improving negotiation performance, it also serves as a powerful coaching tool, offering interpretable strategic feedback and optimal offer recommendations.
• Abstract（参考訳）: 交渉は自己利益と協力を動的にバランスさせ、自身の効用を最大化する。 しかし、既存のエージェントは、人間のデータにおける有界な合理性、対応する行動への適応性の低さ、限られた戦略的推論のために苦労している。 これを解決するために、ターンレベルのオファー最適化のための新しいフレームワークであるASTRAをベースとした原則駆動交渉エージェントを導入し、対戦相手モデリングとTit-for-Tat相互性という2つの基本原理を基礎とした。 ASTRA は,(1) 対向行動の解釈,(2) 線形プログラミング(LP) ソルバによる対向動作の最適化,(3) 交渉方略とパートナーの受理確率に基づくオファーの選択の3段階からなる。 シミュレーションと人的評価により,エージェントは効果的に相手のシフト姿勢に適応し,適応性の向上と戦略的推論を通じて良好な結果を得る。 交渉パフォーマンスの改善に加えて、強力なコーチングツールとしても機能し、解釈可能な戦略的フィードバックと最適なオファーレコメンデーションを提供する。

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