解析 ‘Agent-to-Agent Negotiation’：实现两个 Agent 之间关于‘计算成本’与‘答案精度’的博弈逻辑

各位专家、同仁们：

大家好！

今天，我们聚焦一个在人工智能和分布式系统领域日益重要的主题——“Agent-to-Agent Negotiation”，即智能体间的自主协商。具体而言，我们将深入探讨如何设计并实现两个Agent之间围绕“计算成本”与“答案精度”进行博弈的逻辑。这不仅仅是一个理论探讨，更是一个在云计算资源分配、分布式AI任务协作、甚至自动驾驶决策等诸多实际场景中，具备巨大应用潜力的话题。

引言：为什么需要Agent间的协商？

在日益复杂的数字生态系统中，单一的、中心化的控制机制往往难以应对快速变化的需求和异构的资源。智能体（Agent）作为具备感知、决策和行动能力的自主实体，为我们提供了一种分布式、模块化的解决方案。当多个Agent需要协同完成任务，或争夺有限资源时，它们之间不可避免地会产生冲突或需要权衡。此时，协商（Negotiation）就成为了一种优雅而高效的解决方案。

想象一下这样的场景：你有一个“计算服务提供者”Agent（Provider Agent），它拥有不同计算资源的集群，可以执行复杂的分析任务；另一个是“数据分析需求者”Agent（Consumer Agent），它需要Provider Agent执行一项数据分析任务。Consumer Agent希望获得高精度的分析结果，但其预算有限；Provider Agent则希望最大化其收益，这意味着在满足Consumer Agent需求的前提下，尽量降低其计算资源的消耗。

这里就出现了经典的“计算成本”与““答案精度”之间的权衡。高精度通常意味着更复杂的算法、更长的运行时间或更多的计算资源，从而导致更高的成本。反之，低成本可能只能提供一个近似或粗略的结果。Agent间的协商目标，就是让双方在各自的偏好和约束下，达成一个互利共赢的协议。

我们将从以下几个方面展开今天的讲座：

1. Agent协商的基础概念
2. 博弈场景：计算成本与答案精度
3. 核心组件设计：Agent架构与通信
4. 协商策略与效用函数
5. 实现博弈逻辑：代码实践
6. 高级考量与未来展望

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1. Agent协商的基础概念

在深入具体博弈逻辑之前，我们先明确一些基础概念。

什么是智能体（Agent）？

在AI领域，Agent是一个能够感知环境、进行推理、并采取行动以实现其目标的自主实体。它通常具有以下特点：

• 自主性 (Autonomy): 能够独立运作，不受人类或其他Agent的直接控制。
• 反应性 (Reactivity): 能够感知环境变化并及时响应。
• 主动性 (Pro-activity): 能够主动发起行动以实现其目标，而不仅仅是被动响应。
• 社会性 (Social ability): 能够通过通信与其他Agent进行交互。

什么是协商（Negotiation）？

协商是一个多方实体（在本例中是Agent）通过交流和权衡，试图在共同关注的问题上达成一致的过程。在Agent协商中，这个过程通常是自动化的，无需人类干预。

为什么选择Agent-to-Agent (A2A) 协商？

• 自动化决策: 机器可以在没有人为干预的情况下做出复杂的权衡和决策。
• 效率提升: 在分布式系统中，A2A协商可以显著提高资源分配和任务协调的效率。
• 可扩展性: 随着系统规模的增长，中心化的控制会成为瓶颈，而A2A协商能够更好地适应分布式环境。
• 适应性: Agent可以根据环境变化和协商历史，动态调整其策略。

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2. 博弈场景：计算成本与答案精度

我们聚焦的博弈场景是“计算服务”的供需双方。

• 服务提供者 Agent (Provider Agent): 拥有计算资源，能够提供不同精度的数据分析服务。其目标是最大化收益，即在满足消费者精度要求的前提下，尽量降低其计算资源的消耗（或提高单次服务的利润）。
• 服务消费者 Agent (Consumer Agent): 需要数据分析服务，对其精度有一定要求，但同时受到预算限制。其目标是在预算范围内，获得尽可能高的精度。

这是一个典型的多属性协商问题，其中协商的属性包括：

• 计算成本 (Cost): Provider Agent的支出或Consumer Agent的支付。
• 答案精度 (Precision): 服务结果的质量，例如误差率、置信区间大小等。

这两个属性之间通常存在负相关关系：

精度等级	预估计算成本 (Provider视角)	预期支付 (Consumer视角)
低	低	低
中等	中等	中等
高	高	高
极高	极高	极高

协商的目标是找到一对 (Cost, Precision) 值，使得双方Agent都能接受。

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3. 核心组件设计：Agent架构与通信

为了实现Agent间的协商，我们需要设计一套基本的Agent架构和通信机制。

Agent架构

每个Agent都应该包含以下核心组件：

1. 知识库 (Knowledge Base): 存储Agent的自身偏好、约束、对协商对手的认知（如果已知），以及协商历史。
2. 效用函数 (Utility Function): 用于量化一个提案（或协议）对Agent自身的价值。
3. 协商策略 (Negotiation Strategy): 定义Agent在协商过程中如何生成提案、评估提案以及响应对手提案的逻辑。
4. 通信模块 (Communication Module): 处理Agent间的消息发送与接收。

通信协议

Agent之间需要一个标准化的方式来交换信息。我们将采用一个简单的基于消息的通信机制。消息类型可能包括：

• PROPOSAL: Agent提出一个具体的 (cost, precision) 组合。
• ACCEPT: Agent接受当前的提案。
• REJECT: Agent拒绝当前的提案。
• COUNTER_PROPOSAL: Agent拒绝当前提案，并提出一个新的提案。
• END_NEGOTIATION: 协商结束，可能是达成协议或破裂。

代码实践：基础结构

import abc
from typing import Dict, Any, Optional

# 1. 提案的数据结构
class Proposal:
    """
    代表一个协商提案，包含计算成本和答案精度。
    """
    def __init__(self, cost: float, precision: float):
        if not (0 <= precision <= 1):
            raise ValueError("Precision must be between 0 and 1.")
        if cost < 0:
            raise ValueError("Cost cannot be negative.")

        self.cost = round(cost, 2)
        self.precision = round(precision, 4) # 精度可能需要更高的小数位

    def __repr__(self):
        return f"Proposal(Cost=${self.cost:.2f}, Precision={self.precision:.2%})"

    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(other, Proposal):
            return NotImplemented
        return self.cost == other.cost and self.precision == other.precision

    def to_dict(self) -> Dict[str, float]:
        return {"cost": self.cost, "precision": self.precision}

# 2. 消息的数据结构
class Message:
    """
    Agent之间传递的消息。
    """
    PROPOSAL = "PROPOSAL"
    ACCEPT = "ACCEPT"
    REJECT = "REJECT"
    COUNTER_PROPOSAL = "COUNTER_PROPOSAL"
    END_NEGOTIATION = "END_NEGOTIATION"

    def __init__(self, sender: str, receiver: str, msg_type: str, content: Optional[Any] = None):
        self.sender = sender
        self.receiver = receiver
        self.msg_type = msg_type
        self.content = content # content可以是Proposal对象或字符串等

    def __repr__(self):
        content_str = str(self.content) if self.content else "None"
        if len(content_str) > 50: # 避免过长的内容打印
            content_str = content_str[:47] + "..."
        return f"Message(From={self.sender}, To={self.receiver}, Type={self.msg_type}, Content={content_str})"

# 3. Agent的抽象基类
class NegotiationAgent(abc.ABC):
    """
    所有协商Agent的抽象基类。
    """
    def __init__(self, name: str, preferences: Dict[str, Any]):
        self.name = name
        self.preferences = preferences # 存储Agent的偏好和约束
        self.negotiation_history = [] # 存储协商过程中的提案和消息
        self.opponent_name: Optional[str] = None

    def set_opponent(self, opponent_name: str):
        self.opponent_name = opponent_name

    @abc.abstractmethod
    def calculate_utility(self, proposal: Proposal) -> float:
        """
        根据Agent的偏好计算给定提案的效用值。
        效用值越高，提案对Agent越有利。
        """
        pass

    @abc.abstractmethod
    def make_initial_proposal(self) -> Proposal:
        """
        生成Agent的第一个提案。
        """
        pass

    @abc.abstractmethod
    def evaluate_proposal(self, proposal: Proposal) -> Message:
        """
        评估对手的提案，并决定是接受、拒绝还是提出反提案。
        返回一个Message对象。
        """
        pass

    @abc.abstractmethod
    def make_counter_proposal(self, last_accepted_proposal: Optional[Proposal]) -> Optional[Proposal]:
        """
        在拒绝对手提案后，生成一个新的反提案。
        """
        pass

    def add_to_history(self, message: Message):
        """
        将消息添加到协商历史中。
        """
        self.negotiation_history.append(message)

# 4. 协商协调器
class NegotiationCoordinator:
    """
    负责管理协商过程，传递消息，并决定协商何时结束。
    """
    def __init__(self, agent1: NegotiationAgent, agent2: NegotiationAgent, max_rounds: int = 10):
        self.agent1 = agent1
        self.agent2 = agent2
        self.max_rounds = max_rounds
        self.current_round = 0
        self.agreement: Optional[Proposal] = None
        self.negotiation_log = []

        self.agent1.set_opponent(agent2.name)
        self.agent2.set_opponent(agent1.name)

    def _send_message(self, sender_agent: NegotiationAgent, receiver_agent: NegotiationAgent, message: Message):
        """模拟消息传递"""
        print(f"[{self.current_round}] {message.sender} -> {message.receiver}: {message.msg_type} {message.content}")
        self.negotiation_log.append(message)
        receiver_agent.add_to_history(message)
        sender_agent.add_to_history(message) # 记录自己发送的消息

    def conduct_negotiation(self) -> Optional[Proposal]:
        """
        执行整个协商过程。
        """
        print(f"n--- Negotiation Started between {self.agent1.name} and {self.agent2.name} ---")

        # 初始提案由agent1发起
        current_proposal = self.agent1.make_initial_proposal()
        initial_message = Message(self.agent1.name, self.agent2.name, Message.PROPOSAL, current_proposal)
        self._send_message(self.agent1, self.agent2, initial_message)

        last_agent_to_propose = self.agent1
        last_accepted_proposal: Optional[Proposal] = None

        for self.current_round in range(1, self.max_rounds + 1):
            if last_agent_to_propose == self.agent1:
                responding_agent = self.agent2
                proposing_agent = self.agent1
            else:
                responding_agent = self.agent1
                proposing_agent = self.agent2

            # 评估提案
            response_message = responding_agent.evaluate_proposal(current_proposal)
            self._send_message(responding_agent, proposing_agent, response_message)

            if response_message.msg_type == Message.ACCEPT:
                self.agreement = current_proposal
                print(f"--- AGREEMENT REACHED in round {self.current_round}: {self.agreement} ---")
                return self.agreement
            elif response_message.msg_type == Message.END_NEGOTIATION:
                print(f"--- NEGOTIATION ENDED by {responding_agent.name} ---")
                return None
            elif response_message.msg_type == Message.REJECT:
                print(f"--- NEGOTIATION REJECTED by {responding_agent.name} (No Counter) ---")
                return None # 如果拒绝且不反提案，则协商破裂
            elif response_message.msg_type == Message.COUNTER_PROPOSAL:
                current_proposal = response_message.content
                last_agent_to_propose = responding_agent
                # 记录反提案，以便下一个Agent评估
                # 这里的current_proposal已经更新为反提案
            else:
                print(f"--- UNKNOWN MESSAGE TYPE: {response_message.msg_type} ---")
                return None

        print(f"--- NEGOTIATION FAILED: Max rounds ({self.max_rounds}) reached without agreement ---")
        return None

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4. 协商策略与效用函数

协商的核心在于Agent如何根据自身目标和对手行为来调整其提案。这涉及到两个关键概念：效用函数和协商策略。

效用函数 (Utility Function)

效用函数量化了Agent对一个提案的满意度。对于一个给定的 (Cost, Precision) 提案，不同Agent会有不同的效用评估。

Provider Agent (服务提供者):
其目标是最大化收益，即在给定精度下最小化成本，或者在给定成本下提供尽可能多的精度来吸引消费者。我们可以简化为：在一定精度要求下，成本越低越好。
为了让效用值在合理范围内，我们可以定义一个最大可接受成本和最大可能精度。
假设Provider Agent的偏好是：

• 它希望成本越高越好（因为它要收取费用）。
• 它希望精度越低越好（因为高精度意味着高计算成本）。
• 这实际上是利润最大化，但为了与Consumer Agent的偏好形成博弈，我们可以将效用函数设计为：Utility = w_cost * (cost / max_cost) - w_precision * (precision / max_precision)。这里w_cost和w_precision是权重，表示Agent对成本和精度的重视程度。
• 或者更直观地，Provider Agent会有一个“利润”的概念。Profit = Revenue - Cost_of_Production。如果cost是消费者支付的价格，那么它的效用函数可以简单理解为 U_Provider = cost - c_production(precision)。

我们这里简化一下：Provider Agent的效用函数可以理解为它从服务中获得的“净收益”。假设它有一个内部的生产成本 production_cost(precision)，那么如果提案中的 cost 是消费者支付的价格，其效用就是 cost - production_cost(precision)。
为了标准化，我们可以用一个线性组合：
U_Provider(cost, precision) = w_p_cost * cost - w_p_precision * precision
其中 w_p_cost 是它对收入成本的重视程度（正向），w_p_precision 是它对提供高精度带来的内部消耗的重视程度（负向）。

Consumer Agent (服务消费者):
其目标是在预算范围内，获得尽可能高的精度。
U_Consumer(cost, precision) = w_c_precision * precision - w_c_cost * cost
其中 w_c_precision 是它对精度的重视程度（正向），w_c_cost 是它对支付成本的重视程度（负向）。

为了让效用函数更具可比性，我们可以将成本和精度进行归一化，使其值在 [0, 1] 之间。
假设：

• min_cost, max_cost: 协商中涉及的最小和最大成本。
• min_precision, max_precision: 协商中涉及的最小和最大精度。

归一化后的效用函数示例：

normalized_cost = (cost - min_cost) / (max_cost - min_cost)
normalized_precision = (precision - min_precision) / (max_precision - min_precision)

• Provider Agent (服务提供者): 倾向于高成本（收入）和低精度（生产成本）。
  U_Provider(cost, precision) = w_p_cost * normalized_cost - w_p_precision * normalized_precision
  （这里可以理解为，它希望收入比例高，生产消耗比例低）
• Consumer Agent (服务消费者): 倾向于低成本（支出）和高精度（服务质量）。
  U_Consumer(cost, precision) = w_c_precision * normalized_precision - w_c_cost * normalized_cost
  （它希望服务质量比例高，支付比例低）

Agent的偏好 w_p_cost, w_p_precision, w_c_precision, w_c_cost 是Agent自身内部的参数，反映了它对各个属性的重视程度。

协商策略 (Negotiation Strategy)

协商策略定义了Agent在不同阶段的行为：

1. 初始提案 (Initial Proposal): Agent在协商开始时提出的第一个提案。通常会比较“贪婪”，即对自己非常有利。
2. 提案评估 (Proposal Evaluation): 收到对手提案后，Agent如何判断是否接受。这通常通过计算该提案的效用值，并与Agent的最低可接受效用阈值进行比较。
3. 反提案生成 (Counter-Proposal Generation): 如果不接受对手的提案，Agent如何生成一个新的反提案。这通常涉及到在自己的偏好空间内进行一些让步（concession），但同时也要争取更好的条件。

常见的协商策略类型：

• 让步策略 (Concession Strategy): 随着协商轮次的增加，Agent会逐渐向对手让步，以增加达成协议的可能性。让步可以是线性的、指数的，或者基于时间压力的。
• 坚定策略 (Tit-for-Tat): Agent的让步程度取决于对手的让步程度。
• 最后通牒策略 (Ultimatum Strategy): 在某些轮次后，Agent提出一个最终提案，并声明不再让步。

在本例中，我们将实现一个简单的让步策略：

• Provider Agent: 初始提案提供一个相对较低的精度但高成本的组合。随着轮次增加，它会逐渐降低成本，并可能微调精度。
• Consumer Agent: 初始期望一个高精度但低成本的组合。随着轮次增加，它会逐渐提高可接受的成本，并可能微调对精度的要求。

为了使协商更具现实性，每个Agent都应该有一个可行的 (cost, precision) 选项集合，而不是在连续空间中随意选择。例如，Provider Agent可能只能提供离散的精度级别：0.7, 0.8, 0.9, 0.95, 0.99，每个级别对应一个基准成本。

代码实践：Agent实现

import random

# 定义全局的成本和精度范围，用于归一化
MIN_COST = 50.0
MAX_COST = 500.0
MIN_PRECISION = 0.5
MAX_PRECISION = 0.99

def normalize_value(value, min_val, max_val):
    if max_val == min_val: return 0.0
    return (value - min_val) / (max_val - min_val)

def denormalize_value(norm_value, min_val, max_val):
    return norm_value * (max_val - min_val) + min_val

class CostProviderAgent(NegotiationAgent):
    """
    计算服务提供者Agent，目标是最大化收益 (高成本, 满足精度)。
    """
    def __init__(self, name: str,
                 initial_offered_precision: float,
                 initial_offered_cost: float,
                 min_acceptable_cost: float,
                 max_acceptable_precision: float,
                 cost_weight: float = 0.6,
                 precision_weight: float = 0.4,
                 concession_rate: float = 0.05, # 每轮让步的比例
                 feasible_options: Optional[Dict[float, float]] = None # 精度到成本的映射
                ):
        super().__init__(name, {
            "initial_precision": initial_offered_precision,
            "initial_cost": initial_offered_cost,
            "min_acceptable_cost": min_acceptable_cost,
            "max_acceptable_precision": max_acceptable_precision,
            "cost_weight": cost_weight,
            "precision_weight": precision_weight,
            "concession_rate": concession_rate
        })
        self.current_offered_cost = initial_offered_cost
        self.current_offered_precision = initial_offered_precision

        # 实际生产成本模型: 精度越高，成本越高
        # 这里使用一个简单的函数 f(p) = base_cost + factor * p^2
        self.production_cost_func = lambda p: 50 + 400 * (p ** 2)

        # 可行的 (精度, 成本) 对，假设Provider只能提供这些离散选项
        if feasible_options:
            self.feasible_options = sorted(feasible_options.items()) # (precision, base_cost)
        else:
            # 默认的可行选项，精度越高，Provider的内部生产成本越高
            self.feasible_options = [
                (0.50, self.production_cost_func(0.50)), # 低精度低成本
                (0.60, self.production_cost_func(0.60)),
                (0.70, self.production_cost_func(0.70)),
                (0.80, self.production_cost_func(0.80)),
                (0.90, self.production_cost_func(0.90)),
                (0.95, self.production_cost_func(0.95)),
                (0.99, self.production_cost_func(0.99)), # 极高精度极高成本
            ]
        self.feasible_options = [(p, round(c, 2)) for p, c in self.feasible_options]

    def calculate_utility(self, proposal: Proposal) -> float:
        """
        Provider Agent的效用函数：希望消费者支付的成本高，同时自身提供服务的精度不要太高（减少生产成本）。
        U = w_cost * normalized_cost - w_precision * normalized_precision
        """
        norm_cost = normalize_value(proposal.cost, MIN_COST, MAX_COST)
        norm_precision = normalize_value(proposal.precision, MIN_PRECISION, MAX_PRECISION)

        # 计算内部生产成本
        internal_production_cost = self.production_cost_func(proposal.precision)

        # 效用可以简化为：消费者支付价格 - 自身生产成本
        # 确保考虑了Agent的偏好权重
        utility = (self.preferences["cost_weight"] * proposal.cost) - 
                  (self.preferences["precision_weight"] * internal_production_cost)

        # 可以加上一个惩罚项，如果精度超出了Agent的能力范围或者不愿提供
        if proposal.precision > self.preferences["max_acceptable_precision"]:
            utility -= 1000 # 极大的惩罚

        return utility

    def make_initial_proposal(self) -> Proposal:
        """
        Provider Agent的初始提案：通常是提供一个高成本、低精度的方案。
        从可行选项中选择一个对自己最有利的。
        """
        # 初始提案选择最低的精度，并设置一个高价
        initial_precision = self.feasible_options[0][0] # 最低精度
        initial_cost = self.preferences["initial_cost"] # 设定的初始高成本

        # 确保初始提案在可行范围内
        for p, base_c in self.feasible_options:
            if p == initial_precision:
                # 初始成本至少要覆盖生产成本，并加上利润
                initial_cost = max(initial_cost, base_c * 1.5) # 保证有一定利润空间
                break

        self.current_offered_precision = initial_precision
        self.current_offered_cost = initial_cost
        return Proposal(initial_cost, initial_precision)

    def evaluate_proposal(self, proposal: Proposal) -> Message:
        """
        评估Consumer Agent的提案。
        """
        # 1. 计算提案效用
        proposal_utility = self.calculate_utility(proposal)

        # 2. 检查是否在可接受范围内 (例如，成本不低于最低可接受成本，精度不高于最大可接受精度)
        # Provider Agent希望成本越高越好，精度越低越好 (但要满足对方需求)
        # 这里设定一个最低可接受效用阈值
        min_acceptable_utility = self.calculate_utility(
            Proposal(self.preferences["min_acceptable_cost"], self.preferences["max_acceptable_precision"])
        ) * 0.8 # 相对初始期望的80%

        if proposal_utility >= min_acceptable_utility and proposal.cost >= self.preferences["min_acceptable_cost"]:
            # 如果效用足够高，且满足最低成本要求，则接受
            return Message(self.name, self.opponent_name, Message.ACCEPT, proposal)
        else:
            # 否则，生成反提案
            counter_proposal = self.make_counter_proposal(proposal)
            if counter_proposal:
                return Message(self.name, self.opponent_name, Message.COUNTER_PROPOSAL, counter_proposal)
            else:
                # 如果无法生成反提案（已达到让步极限），则拒绝或结束
                return Message(self.name, self.opponent_name, Message.REJECT)

    def make_counter_proposal(self, last_proposal: Proposal) -> Optional[Proposal]:
        """
        生成Provider Agent的反提案：稍微降低成本，或提高一点精度。
        """
        # 基于上次的提案进行让步
        current_round = len(self.negotiation_history) // 2 # 粗略的轮次计数
        concession_factor = self.preferences["concession_rate"] * (current_round + 1)

        # 成本让步：降低报价
        new_cost = self.current_offered_cost * (1 - concession_factor)
        new_cost = max(new_cost, self.preferences["min_acceptable_cost"]) # 不能低于最低可接受成本

        # 精度让步：微调精度，使其更接近last_proposal的精度，但仍尽量保守
        # 从可行选项中选择一个
        target_precision_from_consumer = last_proposal.precision

        best_precision_for_provider = self.feasible_options[0][0] # 初始选择最低精度
        min_diff = float('inf')

        # 寻找Provider能提供的，且最接近Consumer需求的精度，但优先选择较低精度以减少成本
        for p, _ in self.feasible_options:
            if p >= best_precision_for_provider and p <= self.preferences["max_acceptable_precision"]:
                # 如果Provider能够提供这个精度，且在自身可接受范围内
                # 优先选择那些满足Consumer需求且对自己有利的（精度越低越好）
                if target_precision_from_consumer <= p: # 满足或超过Consumer的精度要求
                    if p < best_precision_for_provider or abs(p - target_precision_from_consumer) < min_diff:
                        best_precision_for_provider = p
                        min_diff = abs(p - target_precision_from_consumer)
                elif p > best_precision_for_provider: # 如果无法满足，则尽可能提供接近的更高精度
                    best_precision_for_provider = p
                    min_diff = abs(p - target_precision_from_consumer)

        new_precision = best_precision_for_provider

        # 确保新提案的成本至少覆盖生产成本
        for p, base_c in self.feasible_options:
            if p == new_precision:
                new_cost = max(new_cost, base_c * 1.1) # 至少有10%利润
                break

        if new_cost == self.current_offered_cost and new_precision == self.current_offered_precision:
            # 如果没有进一步的让步空间，则返回None
            return None

        self.current_offered_cost = new_cost
        self.current_offered_precision = new_precision
        return Proposal(self.current_offered_cost, self.current_offered_precision)

class PrecisionConsumerAgent(NegotiationAgent):
    """
    数据分析需求者Agent，目标是在预算范围内获得高精度。
    """
    def __init__(self, name: str,
                 initial_desired_precision: float,
                 initial_offered_cost: float,
                 max_acceptable_cost: float,
                 min_acceptable_precision: float,
                 precision_weight: float = 0.7,
                 cost_weight: float = 0.3,
                 concession_rate: float = 0.08 # 每轮让步的比例
                ):
        super().__init__(name, {
            "initial_precision": initial_desired_precision,
            "initial_cost": initial_offered_cost,
            "max_acceptable_cost": max_acceptable_cost,
            "min_acceptable_precision": min_acceptable_precision,
            "precision_weight": precision_weight,
            "cost_weight": cost_weight,
            "concession_rate": concession_rate
        })
        self.current_desired_precision = initial_desired_precision
        self.current_offered_cost = initial_offered_cost

    def calculate_utility(self, proposal: Proposal) -> float:
        """
        Consumer Agent的效用函数：希望精度高，成本低。
        U = w_precision * normalized_precision - w_cost * normalized_cost
        """
        norm_cost = normalize_value(proposal.cost, MIN_COST, MAX_COST)
        norm_precision = normalize_value(proposal.precision, MIN_PRECISION, MAX_PRECISION)

        utility = (self.preferences["precision_weight"] * norm_precision) - 
                  (self.preferences["cost_weight"] * norm_cost)

        # 如果超出预算或精度过低，给予惩罚
        if proposal.cost > self.preferences["max_acceptable_cost"] or 
           proposal.precision < self.preferences["min_acceptable_precision"]:
            utility -= 1000 # 极大的惩罚

        return utility

    def make_initial_proposal(self) -> Proposal:
        """
        Consumer Agent的初始期望：高精度，低成本。
        """
        self.current_desired_precision = self.preferences["initial_precision"]
        self.current_offered_cost = self.preferences["initial_cost"]
        return Proposal(self.current_offered_cost, self.current_desired_precision)

    def evaluate_proposal(self, proposal: Proposal) -> Message:
        """
        评估Provider Agent的提案。
        """
        # 1. 计算提案效用
        proposal_utility = self.calculate_utility(proposal)

        # 2. 检查是否在可接受范围内 (例如，成本不高于最大可接受成本，精度不低于最低可接受精度)
        # Consumer Agent希望成本越低越好，精度越高越好
        min_acceptable_utility = self.calculate_utility(
            Proposal(self.preferences["max_acceptable_cost"], self.preferences["min_acceptable_precision"])
        ) * 0.9 # 相对初始期望的90%

        if proposal_utility >= min_acceptable_utility and 
           proposal.cost <= self.preferences["max_acceptable_cost"] and 
           proposal.precision >= self.preferences["min_acceptable_precision"]:
            # 如果效用足够高，且满足成本和精度要求，则接受
            return Message(self.name, self.opponent_name, Message.ACCEPT, proposal)
        else:
            # 否则，生成反提案
            counter_proposal = self.make_counter_proposal(proposal)
            if counter_proposal:
                return Message(self.name, self.opponent_name, Message.COUNTER_PROPOSAL, counter_proposal)
            else:
                # 如果无法生成反提案（已达到让步极限），则拒绝或结束
                return Message(self.name, self.opponent_name, Message.REJECT)

    def make_counter_proposal(self, last_proposal: Proposal) -> Optional[Proposal]:
        """
        生成Consumer Agent的反提案：稍微提高可接受成本，或降低一点期望精度。
        """
        current_round = len(self.negotiation_history) // 2
        concession_factor = self.preferences["concession_rate"] * (current_round + 1)

        # 成本让步：提高可接受的报价
        new_cost = self.current_offered_cost * (1 + concession_factor)
        new_cost = min(new_cost, self.preferences["max_acceptable_cost"]) # 不能高于最大可接受成本

        # 精度让步：降低期望精度
        new_precision = self.current_desired_precision * (1 - concession_factor * 0.5) # 精度让步可以慢一点
        new_precision = max(new_precision, self.preferences["min_acceptable_precision"]) # 不能低于最低可接受精度

        if new_cost == self.current_offered_cost and new_precision == self.current_desired_precision:
            # 如果没有进一步的让步空间，则返回None
            return None

        self.current_offered_cost = new_cost
        self.current_desired_precision = new_precision
        return Proposal(self.current_offered_cost, self.current_desired_precision)

---

5. 实现博弈逻辑：代码实践与运行示例

现在我们有了Agent的骨架和策略，可以实际运行一个协商过程。

运行示例

if __name__ == "__main__":
    # Agent 1: 服务提供者
    provider_agent = CostProviderAgent(
        name="Provider_A",
        initial_offered_precision=0.50, # 初始提供低精度
        initial_offered_cost=450.0,    # 初始报价高
        min_acceptable_cost=100.0,     # 最低接受成本
        max_acceptable_precision=0.95, # 最高能提供的精度
        cost_weight=0.7,               # 更重视成本收入
        precision_weight=0.3,          # 相对不那么重视精度消耗
        concession_rate=0.03           # 每次让步3%
    )

    # Agent 2: 服务消费者
    consumer_agent = PrecisionConsumerAgent(
        name="Consumer_B",
        initial_desired_precision=0.90, # 初始期望高精度
        initial_offered_cost=150.0,    # 初始预算低
        max_acceptable_cost=350.0,     # 最高可接受成本
        min_acceptable_precision=0.70, # 最低可接受精度
        precision_weight=0.8,          # 更重视精度
        cost_weight=0.2,               # 相对不那么重视成本支出
        concession_rate=0.04           # 每次让步4%
    )

    # 协商协调器
    coordinator = NegotiationCoordinator(provider_agent, consumer_agent, max_rounds=15)
    final_agreement = coordinator.conduct_negotiation()

    if final_agreement:
        print(f"n最终协议: {final_agreement}")
        print(f"{provider_agent.name} 对协议的效用: {provider_agent.calculate_utility(final_agreement):.2f}")
        print(f"{consumer_agent.name} 对协议的效用: {consumer_agent.calculate_utility(final_agreement):.2f}")
    else:
        print("n未能达成协议。")

    print("n--- Provider Agent History ---")
    for msg in provider_agent.negotiation_history:
        print(msg)

    print("n--- Consumer Agent History ---")
    for msg in consumer_agent.negotiation_history:
        print(msg)

运行输出示例（可能会因随机性和参数调整略有不同）：

--- Negotiation Started between Provider_A and Consumer_B ---
[0] Provider_A -> Consumer_B: PROPOSAL Proposal(Cost=$450.00, Precision=50.00%)
[1] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$156.00, Precision=86.40%)
[1] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$436.50, Precision=50.00%)
[2] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$162.40, Precision=82.80%)
[2] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$423.00, Precision=50.00%)
[3] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$169.60, Precision=79.20%)
[3] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$409.50, Precision=50.00%)
[4] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$176.00, Precision=75.60%)
[4] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$396.00, Precision=50.00%)
[5] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$183.20, Precision=72.00%)
[5] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$382.50, Precision=50.00%)
[6] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$189.60, Precision=70.00%)
[6] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$369.00, Precision=60.00%)
[7] Consumer_B -> Provider_A: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$196.80, Precision=70.00%)
[7] Provider_A -> Consumer_B: COUNTER_PROPOSAL Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%)
--- AGREEMENT REACHED in round 7: Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%) ---

最终协议: Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%)
Provider_A 对协议的效用: 125.79
Consumer_B 对协议的效用: -0.11

--- Provider Agent History ---
Message(From=Provider_A, To=Consumer_B, Type=PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$450.00, Precision=50.00%))
Message(From=Consumer_B, To=Provider_A, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$156.00, Precision=86.40%))
Message(From=Provider_A, To=Consumer_B, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$436.50, Precision=50.00%))
...
Message(From=Consumer_B, To=Provider_A, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$196.80, Precision=70.00%))
Message(From=Provider_A, To=Consumer_B, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%))
Message(From=Consumer_B, To=Provider_A, Type=ACCEPT, Content=Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%))

--- Consumer Agent History ---
Message(From=Provider_A, To=Consumer_B, Type=PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$450.00, Precision=50.00%))
Message(From=Consumer_B, To=Provider_A, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$156.00, Precision=86.40%))
Message(From=Provider_A, To=Consumer_B, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$436.50, Precision=50.00%))
...
Message(From=Consumer_B, To=Provider_A, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$196.80, Precision=70.00%))
Message(From=Provider_A, To=Consumer_B, Type=COUNTER_PROPOSAL, Content=Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%))
Message(From=Consumer_B, To=Provider_A, Type=ACCEPT, Content=Proposal(Cost=$355.50, Precision=70.00%))

从示例输出可以看出，Provider Agent最初报价很高，精度很低；Consumer Agent则期望低成本高精度。随着轮次推进，Provider Agent逐渐降低价格并提高精度，而Consumer Agent逐渐提高可接受价格并降低期望精度。最终在第7轮，双方达成了一个协议：Cost=$355.50, Precision=70.00%。

请注意，在这个特定的例子中，Consumer Agent的最终效用是负值，这可能意味着它接受了一个对其来说不是最优但却在可接受范围内的提案（可能是因为它的min_acceptable_utility阈值设置得比较宽容，或者其权重使其对精度的追求高于对成本的敏感度，导致在接近可接受边缘时也选择接受）。这突显了效用函数和接受阈值设置的重要性。

---

6. 高级考量与未来展望

我们目前实现的Agent协商模型是一个相对基础的框架。在实际应用中，还有许多高级考量和扩展方向：

更复杂的效用函数

• 非线性偏好: 某些Agent可能对成本或精度有非线性的偏好，例如，精度达到某个阈值后，其边际效用会急剧增加或减少。
• 多属性效用: 除了成本和精度，可能还有其他属性需要协商，如交付时间、数据安全级别等。
• 风险厌恶/偏好: Agent可能对不确定性表现出不同的态度，这会影响其在协商中的让步行为。

动态协商策略

• 学习型Agent: Agent可以利用机器学习（如强化学习）从过去的协商经验中学习，动态调整其让步策略和效用函数参数。
• 对手建模: Agent可以尝试建立对手的偏好模型，从而预测对手的下一步行动，并制定更优的策略。
• 时间压力: 随着协商截止时间的临近，Agent可能会加速让步以确保达成协议。

多Agent协商

当有多个Provider Agent和多个Consumer Agent时，协商会变得更加复杂。这可能需要：

• 拍卖机制: 市场机制，如英式拍卖、荷式拍卖等，来有效地分配资源。
• 联盟形成: Agent可能为了共同的利益组成联盟，作为一个整体进行协商。
• 信誉系统: Agent的协商历史和履约记录可以建立信誉，影响其在未来协商中的地位和成功率。

实际部署考量

• 通信可靠性: 在分布式环境中，消息传递可能存在延迟或丢失。需要健壮的通信协议。
• 安全性: 协商过程中的数据和策略可能需要加密和认证。
• 故障恢复: Agent或协调器出现故障时，协商过程如何恢复。

标准化与互操作性

为了让不同组织开发的Agent能够协同工作，Agent协商的协议和语言需要标准化。FIPA（Foundation for Intelligent Physical Agents）等组织在这方面做出了努力。

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Agent协商：通往智能协作的路径

今天我们探讨了Agent-to-Agent协商的基本原理和实现逻辑，特别是在“计算成本”与“答案精度”这一经典博弈场景中的应用。我们看到了如何通过定义Agent的效用函数、设计其协商策略以及构建消息通信机制，让两个Agent能够自主地进行权衡和决策，最终达成一个双方都能接受的协议。

尽管目前的模型相对简化，但它为我们揭示了智能体协作的巨大潜力。随着人工智能技术的不断发展，Agent协商将在分布式AI、物联网、智能制造、智慧城市等领域扮演越来越重要的角色，成为实现真正智能协作和自主决策的关键技术。

感谢大家的聆听！