論文の概要: The Automated but Risky Game: Modeling Agent-to-Agent Negotiations and Transactions in Consumer Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00073v1
• Date: Thu, 29 May 2025 17:41:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.189615
• Title: The Automated but Risky Game: Modeling Agent-to-Agent Negotiations and Transactions in Consumer Markets
• Title（参考訳）: 自動化されたリスクゲーム:消費者市場におけるエージェント対エージェント交渉と取引のモデル化
• Authors: Shenzhe Zhu, Jiao Sun, Yi Nian, Tobin South, Alex Pentland, Jiaxin Pei,
• Abstract要約: 消費者と商店双方がAIエージェントを承認し、交渉と取引を完全に自動化する将来のシナリオについて検討する。 我々の発見によると、AIによる取引は本質的に不均衡なゲームであり、異なるエージェントがユーザーに対して著しく異なる結果をもたらす。 ユーザーはAIエージェントにビジネス上の決定を委譲する際に注意を払わなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.107940385598127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI agents are increasingly used in consumer-facing applications to assist with tasks such as product search, negotiation, and transaction execution. In this paper, we explore a future scenario where both consumers and merchants authorize AI agents to fully automate negotiations and transactions. We aim to answer two key questions: (1) Do different LLM agents vary in their ability to secure favorable deals for users? (2) What risks arise from fully automating deal-making with AI agents in consumer markets? To address these questions, we develop an experimental framework that evaluates the performance of various LLM agents in real-world negotiation and transaction settings. Our findings reveal that AI-mediated deal-making is an inherently imbalanced game -- different agents achieve significantly different outcomes for their users. Moreover, behavioral anomalies in LLMs can result in financial losses for both consumers and merchants, such as overspending or accepting unreasonable deals. These results underscore that while automation can improve efficiency, it also introduces substantial risks. Users should exercise caution when delegating business decisions to AI agents.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、製品検索、ネゴシエーション、トランザクション実行などのタスクを支援するために、コンシューマ向けアプリケーションでますます使用されている。 本稿では、消費者と商店双方がAIエージェントを承認し、交渉と取引を完全に自動化する未来のシナリオについて考察する。 1) LLM エージェントは,ユーザに対して有利な取引を行う能力に違いがあるか,という2つの重要な問いに答えることを目指している。 2)消費者市場におけるAIエージェントとの取引の完全自動化から生じるリスクは何か。 これらの課題に対処するため,実世界の交渉や取引設定において,様々なLLMエージェントの性能を評価する実験フレームワークを開発した。 我々の発見によると、AIによる取引は本質的に不均衡なゲームであり、異なるエージェントがユーザーに対して著しく異なる結果をもたらす。 さらに、LCMの行動異常は、過度な取引や不当な取引の受け入れなど、消費者と商人の両方にとって経済的損失をもたらす可能性がある。 これらの結果は、自動化によって効率が向上する一方で、重大なリスクももたらされることを強調している。 ユーザーはAIエージェントにビジネス上の決定を委譲する際に注意を払わなければならない。

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