論文の概要: PrefBench: Evaluating Zero-Shot LLM Agents in Hidden-Preference Personalized Pricing Negotiations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22855v1
• Date: Tue, 19 May 2026 04:10:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 17:29:19.997593
• Title: PrefBench: Evaluating Zero-Shot LLM Agents in Hidden-Preference Personalized Pricing Negotiations
• Title（参考訳）: PrefBench:Hidden-Preference Personalized Pricing NegotiationsにおけるゼロショットLDMエージェントの評価
• Authors: Yingjie Lei,
• Abstract要約: PrefBenchは、暗黙の推論パーソナライズされた価格交渉のためのシミュレータベースのベンチマークである。 提案するPrefBenchは,隠れた買い手選好下での価格-エージェント行動を評価するためのベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18275108630751835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized pricing negotiations are a challenging testbed for LLM agents because successful interaction does not guarantee profitable decision making. A seller may produce valid actions and close many deals while still pricing poorly when buyer willingness to pay and bargaining traits remain hidden. This paper presents PrefBench, a simulator-based benchmark for hidden-preference personalized pricing negotiations. Each episode pairs a simulated buyer with a fixed vehicle-customization bundle; the seller observes public persona descriptors, bundle information, and negotiation history, while latent buyer variables govern valuation, patience, counter-offer behavior, and walkaway decisions. PrefBench evaluates this setting through an LLM-facing state-summary protocol that constrains agents to return strict JSON actions under a fixed hidden-information boundary. We evaluate zero-shot LLM sellers against heuristic references over 7,500 episodes. The tested LLMs follow the protocol reliably and achieve deal rates above 0.99, but their seller-profit outcomes remain weak: the best LLM average profit is only slightly above the random baseline and far below a simple concession heuristic under the same episode stream. These results show that structured action compliance and agreement-seeking behavior can coexist with weak profit-sensitive bargaining. PrefBench provides a controlled benchmark for evaluating pricing-agent behavior under hidden buyer preferences.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた価格交渉は、LLMエージェントにとって困難なテストベッドである。 売り手は、有効な行動を生み出し、多くの取引をクローズするが、買い手が支払いや取引の禁止を隠したままにした場合、価格が下がらない。 本稿では,隠れ参照型パーソナライズされた価格交渉のためのシミュレータベースのベンチマークであるPrefBenchを提案する。 売り手は公開人格記述、バンドル情報、交渉履歴を観察し、潜伏した買い手変数は評価、忍耐、反オフダー動作、ウォーカウェイ決定を管理する。 PrefBench氏は、固定された隠された情報境界の下で、エージェントが厳格なJSONアクションを返すことを制約するLLM対応のステートサマリプロトコルを通じて、この設定を評価している。 7500回以上のヒューリスティック参照に対してゼロショットLLMセラーを評価した。 試験されたLLMはプロトコルを確実に追従し、0.99以上の取引率を達成するが、販売者の利益は依然として弱く、最高のLLM平均利益はランダムベースラインよりわずかに高く、同じエピソードストリームの下で単純な譲歩ヒューリスティックよりはるかに低い。 これらの結果から, 構造的行動コンプライアンスと合意探索行動は, 弱利益感性交渉と共存する可能性が示唆された。 PrefBenchは、隠れた購入者の好みの下で価格-エージェントの振る舞いを評価するための制御されたベンチマークを提供する。

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