論文の概要: Parallelism or Concession? Concurrency-Aware Procurement Negotiation for Agentic Commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.06017v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 09:15:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-09 19:25:08.312226
• Title: Parallelism or Concession? Concurrency-Aware Procurement Negotiation for Agentic Commerce
• Title（参考訳）: 並行主義と譲歩 : エージェント商取引における並行性を考慮した調達交渉
• Abstract要約: 本稿では,1つのハードデッドラインネゴシエーションウィンドウを用いた1ユニットのポストオーダーソーシング問題について検討する。 このモデルは、製品固有の受け入れ曲線と、充足損失、スレッドごとのコスト、過剰なコミットコストを組み合わせる。 コンカレンシー・アウェア・ネゴシエーション(CANO)におけるこれらの結果を運用する。 CANOは、エージェント調達システムに対する最適な交渉と調達価格上限を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.874408831332044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic buyers can cheaply fork a procurement task into many parallel negotiations, but concurrency is not free: every thread consumes resources, and simultaneous agreements create cancellation and commitment risk. We study a one-unit post-order sourcing problem with a single hard-deadline negotiation window, in which a planner jointly chooses the number of seller-facing negotiators and a common procurement price cap. The model combines a product-specific acceptance curve with fulfillment loss, per-thread cost, and excess-commitment cost. We establish three structural results. First, holding the per-thread acceptance target fixed, the marginal value of another negotiator decays geometrically, yielding a conditional concurrency threshold. Second, under a convex quantile curve, parallelism substitutes for concession: more concurrent negotiators imply a weakly lower per-thread acceptance target and price cap. Third, when prices are more dispersed, Agentic buyers benefit by searching harder for bargains, but suffer when they instead try to guarantee procurement by offering higher prices. We operationalize these results in the Concurrency-Aware Negotiation Optimizer (CANO), a deterministic optimizer that jointly determines the optimal negotiation concurrency and procurement price cap for an agentic procurement system. Across different analytic market configurations and extensive Monte Carlo, finite-data, non-Gaussian, and correlated-seller stress tests, CANO consistently outperforms common heuristic policies while validating the predicted structural properties.
• Abstract（参考訳）: エージェントバイヤーは、調達タスクを多くの並列交渉に安価にフォークすることができるが、並行処理は無料ではない。 本研究では,1つのハードデッドラインネゴシエーションウィンドウを用いて,販売者側交渉者数と共通調達価格上限を共同で選択する1ユニットのポストオーダーソーシング問題について検討する。 このモデルは、製品固有の受け入れ曲線と、充足損失、スレッドごとのコスト、過剰なコミットコストを組み合わせる。 3つの構造的な結果を確立します。 まず、スレッドごとの受け入れ目標を固定すると、別のネゴシエータの限界値は幾何的に減衰し、条件付き並行しきい値が得られる。 第二に、凸量子曲線の下では、並列性は譲歩を代用する: より多くの並行ネゴシエータは、スレッド当たりの受容目標と価格上限が弱く低いことを暗示する。 第三に、価格が分散している場合、代理店の買い手は、より強気な買い手を探すことで利益を得るが、より高い価格を提供することで調達を保証しようとすると苦しむ。 本研究は,エージェント調達システムにおける最適交渉並行性と調達価格の上限を共同で決定する決定論的最適化器であるConcurrency-Aware Negotiation Optimizer (CANO)において,これらの結果を運用する。 様々な分析市場構成と広範なモンテカルロ、有限データ、非ガウス、相関セラーストレステスト、そしてCANOは予測された構造特性を検証しながら共通のヒューリスティックポリシーを一貫して上回っている。

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