AgenticPay — LLM 多 Agent 采购谈判：自主完成价格与 MOQ 协商

Skill-AgenticPay-Procurement-Negotiation · 10-MAS

causalexperimentforecastingoptimizationragmulti_agentpricing知识图谱与RAGMAS与智能体工程定价与利润WF-D 选品扫描WF-F 动态定价

年化 ROI5 万元

实现难度⭐⭐☆☆☆

业务视角

适用角色运营负责人 / CTO · 产品经理 · CEO

适用平台Amazon PPC + 库存 + 定价多 Agent 协作 · TikTok 内容运营流水线

什么情况下用运营任务太碎，选品/定价/广告/客服同时跑，人手严重不足；重复性运营动作需要 7×24 响应但没有足够人力

成功是什么样的多个 AI Agent 协作自动完成跨系统运营任务，运营团队人效提升 3-5 倍，7×24 无人值守运营

业务痛点

运营人手不够任务太多价格变化没有及时响应重复性工作占据太多时间想做 7×24 监控但没人盯

1. 解决的问题

AgenticPay 将买卖双方谈判建模为三方博弈：Buyer Agent（代理买家利益）+ Seller Agent（代理卖家利益）+ Mediator Agent（协调双方找到 ZOPA）。LLM 驱动每个 Agent 根据各自的 BATNA（最佳替代方案）和策略参数自主生成报价、评估还价、决定让步幅度。

2. 核心算法逻辑

3. 业务应用场景

业务问题：母婴品牌向供应商采购配方奶粉，供应商初始 MOQ=1000 箱（资金占用约 50 万），品牌方目标 MOQ≤500 箱（降低首单风险）。价格谈判同步进行（目标单价≤¥110，供应商开价¥130）。

数据要求： - 买家 BATNA：替代供应商 B 的报价（¥118/箱，MOQ=600 箱） - 卖家成本底线：生产成本 ¥95/箱，目标毛利率 ≥ 15%（底线价格 ¥109.25） - 谈判参数：max_rounds=5，初始让步 10%，每轮递减 30%

预期产出： - 3-5 轮内达成协议：价格 ¥108-¥115，MOQ 500-700 箱 - 谈判记录（每轮报价 + 论据），可用于内部审计 - 若协议失败，输出最大差距条款供人工跟进

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

ROI 预估：
采购成本降低 5-15%（LLM Agent 不受情绪影响，坚守 BATNA，不轻易让步）
谈判周期从 2 周缩短至 2 小时（无需等待邮件回复，Agent 实时执行）
采购人员从谈判执行者转为谈判策略制定者（节省约 4 人·天/次）
以年采购 500 万元计，降低 5% = 节省 25 万元/年
实施难度：⭐⭐☆☆☆

7. 代码模板

代码块数量：2 · 路径：未检测到

"""
AgenticPay — LLM 多 Agent 采购谈判框架
arXiv:2602.06008 | Python 3.14+ | 仅标准库
"""
from __future__ import annotations

import math
import random
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional


@dataclass
class NegotiationOffer:
    """单轮谈判报价"""
    price: float
    moq: int
    delivery_days: int
    payment_terms: int     # NET days
    round_num: int
    party: str             # "buyer" or "seller"
    rationale: str = ""


@dataclass
class BATNA:
    """最佳替代方案（谈判底线）"""
    walk_away_price: float
    alternative_supplier: str
    min_moq: int = 0
    max_moq: int = 999999


@dataclass
class NegotiationResult:
    """谈判结果"""
    success: bool
    final_offer: Optional[NegotiationOffer]
    total_rounds: int
    history: list[NegotiationOffer] = field(default_factory=list)
    failure_reason: str = ""


class BuyerAgent:
    """Buyer Agent：保守启动 → 逐步让步，保守 BATNA 策略"""

    def __init__(self, batna: BATNA, initial_offer_factor: float = 0.75,
                 concession_decay: float = 0.3):
        self.batna = batna
        self.initial_offer_factor = initial_offer_factor
        self.concession_decay = concession_decay
        self._last_offer: Optional[NegotiationOffer] = None

    def generate_offer(self, round_num: int, product: str) -> NegotiationOffer:
        """生成买家报价：初始保守，随轮次递增（但不超 BATNA）"""
        if round_num == 1:
            price = self.batna.walk_away_price * self.initial_offer_factor
        else:
            last_price = self._last_offer.price if self._last_offer else (
                self.batna.walk_away_price * self.initial_offer_factor

8. 论文来源

2602.06008