論文の概要: Evaluating Rational Contracting in Natural Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.10475v1
- Date: Tue, 11 Aug 2026 04:44:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 19:14:45.909079
- Title: Evaluating Rational Contracting in Natural Language
- Title（参考訳）: 自然言語における合理的契約の評価
- Abstract要約: 我々は,不確実な多段階環境において,エージェントが自然言語契約の交渉と実行を行うための合理的な枠組みを開発する。
2人のプレーヤーが交渉し、マルチターンサプライヤ契約を実行する評価スイートであるContractSimで、私たちのフレームワークをインスタンス化する。
現在, LLM をベースとしたエージェントは, 合意を確実に達成し, 環境不確実性が低い場合に, 効率的な契約交渉を行う。
また、契約を実行する際には、しばしば非協力的であり、契約が満足しやすい場合でも、追加利益のための契約条件に違反します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.96106614313801
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of language-based AI agents promises to transform the scope of machine economic activity. Instead of just proposing bids or following hard-coded protocols, such agents can be used to negotiate and execute agreements in open-ended natural language. However, most evaluations of these abilities have focused on one-off exchanges or simple economic games, leaving open the rich space of time-extended, contingent, and incomplete contracts made expressible by language; they also focus on raw profit, without measuring the qualities required for trustworthy contracting. We address this by formulating a rational framework for how agents should negotiate and perform natural language contracts in uncertain multi-step environments. Within this framework, we develop metrics and baselines for quantifying rational and cooperative play. To evaluate how agents perform at such contracting, we instantiate our framework in ContractSim, an evaluation suite where two players negotiate and execute a multi-turn supplier contract under environmental and inter-player uncertainty. Across six environments and three supplier settings (catering, hotel cleaning, and AI hosting) we find that current LLM-based agents reach agreement reliably, and negotiate efficient contracts when environmental uncertainty is low. However, under high uncertainty, they often fail to negotiate satisfiable, efficient, or mutually beneficial contracts. They are also frequently uncooperative when executing contracts, violating contract terms for additional profit even when contracts are easy to satisfy. These findings highlight room for improvement in the design of language agents that can negotiate, interpret, and execute contracts both rationally and cooperatively.
- Abstract（参考訳）: 言語ベースのAIエージェントの出現は、機械経済活動の範囲を変えることを約束する。
入札の提案やハードコードされたプロトコルに従う代わりに、そのようなエージェントはオープンエンドの自然言語での合意の交渉や実行に使用できる。
しかし、これらの能力のほとんどの評価は、ワンオフ交換や単純な経済ゲームに焦点を合わせ、言語によって表現可能な時間的拡張、断続的、不完全な契約の豊かな空間を開放し、信頼に値する契約の質を測ることなく、生の利益にも焦点を当てている。
我々は,不確実な多段階環境において,エージェントが自然言語契約を交渉・実行するための合理的な枠組みを定式化することによって,この問題に対処する。
本フレームワークでは,合理的かつ協調的な遊びの定量化のための指標とベースラインを開発する。
このような契約でエージェントがどのように機能するかを評価するため、環境・プレイヤ間の不確実性の下で2人のプレイヤーが交渉し、マルチターンサプライヤ契約を実行する評価スイートであるContractSimで、我々のフレームワークをインスタンス化する。
6つの環境と3つのサプライヤ設定(分類、ホテルの清掃、AIホスティング)で、現在のLCMベースのエージェントが合意を確実に達成し、環境の不確実性が低い場合に効率的な契約を交渉する。
しかし、高い不確実性の下では、彼らはしばしば満足できる、効率的、または相互に有益な契約を交渉することに失敗する。
また、契約を実行する際には、しばしば非協力的であり、契約が満足しやすい場合でも、追加利益のための契約条件に違反します。
これらの知見は、合理的かつ協調的に交渉、解釈、実行が可能な言語エージェントの設計を改善する余地を浮き彫りにしている。
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