当协作型架构侧重于使智能体的努力方向与共同目标保持一致时，许多现实情况中，智能体的目标可能存在差异，甚至直接对立。设计能够应对这些情况的多智能体系统，需要理解博弈论的原理，并采用复杂的交互协议，以支持竞争和谈判。这与纯粹的合作模型不同，要求智能体能够在利益冲突的情况下制定策略、说服、甚至可能误导对方，并最终达成协议或结果。
竞争环境下的智能体目标与信念建模
竞争性互动主要围绕着效用理念。每个智能体，无论是隐含地还是明确地，都力求使其自身效用函数，Ui(ω)，最大化，该函数衡量了其对某个可能结果 ω 的偏好。
- 零和情况： 在这些情况下，一个智能体的所得直接对应于另一个智能体的损失。所有智能体的效用总和在不同结果中保持不变，对于双人博弈通常为零：U1(ω)+U2(ω)=0。可以设想资源分配中总量是固定的情况。
- 非零和（混合动机）情况： 这些情况更为普遍和复杂，它们允许出现所有智能体都可能获益（双赢）、所有智能体都可能受损（双输）或某种组合的结果（U1(ω)+U2(ω)=Constant）。谈判在这里尤其重要，因为智能体寻求相互接受的协议，以提高其相对于非协议状态（分歧点 或 威胁点）的个体效用。像纳什谈判解这样的理念旨在找出公平且有效的协议。
为了进行策略性行动，智能体通常需要对其对手的目标、信念和潜在行动进行建模。这涉及一种“智能体心智理论”，即智能体模拟或预测其他智能体可能如何对其自身行动作出反应。对于大型语言模型（LLM）智能体，这可以通过以下方式实现：
- 基于角色的提示： 在智能体的初始指令中指定特定的角色和目标（例如，“你是一名买方智能体。你的目标是以低于100美元的价格购得此物品。你的初始报价应低但可信。”）。
- 明确的效用表示： 在智能体的上下文窗口或可访问的记忆结构中定义数值效用函数或偏好排序。这使得对权衡进行更量化的推断成为可能。
- 观察式学习： 允许智能体观察过去的互动（存储在记忆中），并推断对手的策略或偏好。这需要记忆系统和智能体推断模块中复杂的推断能力。
谈判协议与策略
谈判是智能体通过交流和讨价还价来达成共同决定的过程，尤其是在初始偏好冲突时。实行有效的谈判，需要明确“交涉规则”（即协议），并为智能体配备应对这些规则的策略。
适用于大型语言模型（LLM）智能体的常见策略包括：
- 时限关联的让步： 让步行为与谈判截止时间 (T) 关联的策略。
- 布尔韦尔策略： 智能体保持其初始报价，只在截止时间临近时做出极小的让步（例如，仅在 t>0.9T 时让步）。这需要耐心，并假定对手可能会先让步。
- 让步者策略： 智能体以合理的态度开始，并乐意让步，以期快速达成协议（例如，在时间线的早期显著让步）。这种方法对抗性较小，但有放弃部分效用的风险。
- 互惠策略： 基于模仿或回应对手行动的策略。
- 以牙还牙： 首先合作（例如，做出合理的让步），然后模仿对手的上一行动（如果对方让步则让步，如果对方坚持则坚持）。在重复互动中能有效促进合作。
- 基于论证的谈判（ABN）： 智能体不仅交换报价（如价格点），还交换理由、批评和有说服力的论证。这利用了大型语言模型（LLM）的自然语言理解和生成能力。智能体可以使用工具获取市场数据以证明其价格合理性，或分析对手论证中的逻辑谬误。
实行这些策略需要将大型语言模型（LLM）的推理循环（例如，ReAct、思想树）与谈判环境相结合。智能体的典型周期可能包括：
- 解析对手消息： 提取报价、论证和任何隐含信号。
- 评估当前状态： 根据自身目标、谈判历史及其当前策略评估对手报价的效用。
- 决定下一步行动： 根据其策略（例如，让步、坚持、提出反报价、提出论证），决定回应类型。
- 生成回应： 使用大型语言模型（LLM），在选定行动和策略的引导下，拟定下一条消息，包括具体报价细节或自然语言论证。
- 更新内部状态： 更新其谈判历史记忆，并可能修正其对对手策略或保留价格（最低可接受价值）的信念。
在智能体框架中的实现
AutoGen或CrewAI等框架可以配置为支持竞争和谈判场景。这通常包括：
- 定义智能体，使用独特的系统消息编码其角色、目标（效用函数或目的），以及可能的高级谈判策略。
- 建立通信协议，通常由“群聊管理器”或指导智能体管理，该协议规定了轮流发言、消息格式和终止条件（达成协议、截止时间已过、僵局）。
- 为智能体提供与谈判环境相关的工具，例如计算器、信息检索工具，甚至是简单的博弈模拟器。
考虑一个简化的双智能体谈判交互流程：
由中心实体协调的回合制谈判流程。每个智能体解析当前状态和对手消息，根据其效用和策略进行评估，决定下一步行动，并使用其大型语言模型（LLM）生成相应回应。协调者强制执行规则并检查终止条件。
挑战与高级考量
在多智能体系统（MAS）中发展竞争和谈判能力存在重要的技术障碍：
- 策略表示与适应： 编码能够动态响应对手行为的复杂、适应性谈判策略仍然具有挑战。简单的脚本化策略通常可预测且易于利用。
- 真实性与策略性欺骗： 如果受到提示或这与它们所感知的效用最大化相符，大型语言模型（LLM）可能会捏造信息或歪曲意图。确保信任、验证或欺骗检测机制是重要的，尤其是在高风险谈判中。这也引发了有关智能体设计的重大伦理考量。
- 多方谈判： 将双边协议扩展到三个或更多智能体的场景，会引入与联盟形成、偏好聚合和通信开销相关的组合复杂性。
- 任务成功评估： 评估谈判绩效需要超越简单协议率的衡量标准。博弈论中的理念，如帕累托效率（找出在不使任何其他智能体受损的情况下，无法使任一智能体获益的结果）、公平性（例如，效用分配的均等），以及谈判效率（达成协议所需的时间/消息数量）都是相关的。
- 涌现动态： 多个策略智能体的相互作用可能导致意外的系统行为，包括稳定但非最优的均衡、报价和反报价的周期性模式，或无意的合谋。理解和预测这些涌现现象对可靠的系统设计非常重要。
这些竞争和谈判场景代表了智能体系统的一个前沿，要求智能体不仅具备任务执行能力，还要具备一定程度的社会和策略智能，以适应与其他自主实体的复杂互动。未来的工作包括开发更复杂的学习算法以获取策略、协议验证的正式方法，以及伦理智能体互动框架。
