FishBargain: An LLM-Empowered Bargaining Agent for Online Fleamarket Platform Sellers

📄 arXiv: 2502.10406v1 📥 PDF

作者: Dexin Kong, Xu Yan, Ming Chen, Shuguang Han, Jufeng Chen, Fei Huang

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-01-22

💡 一句话要点

FishBargain：面向闲置交易平台卖家的LLM议价智能体

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 议价智能体 在线闲置交易 对话系统 主动对话

📋 核心要点

  1. 个人卖家在闲置交易平台议价困难，缺乏有效的议价策略和时间投入，导致交易成功率低。
  2. FishBargain利用LLM理解上下文和商品信息，主动选择议价策略和语言，模拟人类卖家的议价过程。
  3. FishBargain在闲鱼平台经过大规模测试，显著提升了个人卖家的交易成功率，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

与传统的B2C电商平台（如亚马逊）不同，在线闲置交易平台（如Craigslist）主要面向缺乏时间和商业技能的个人卖家。个人卖家常常在议价过程中遇到困难，导致交易失败。大型语言模型（LLM）的最新进展在各种对话任务中展现出巨大的潜力，但这些任务主要以被动地遵循用户指令的形式存在。议价作为一种主动对话任务，考虑到环境的动态性和对手策略的不确定性，代表了一种独特的对话艺术。本文提出了一种专为在线闲置交易平台卖家设计的LLM议价智能体，名为FishBargain。具体来说，FishBargain能够理解聊天上下文和产品信息，根据可能的对手行为选择行动和语言技巧，并生成话语。FishBargain已在中国最大的在线闲置交易平台（闲鱼）上经过数千名个人卖家的测试。定性和定量实验均表明，FishBargain能够有效地帮助卖家达成更多交易。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线闲置交易平台中个人卖家议价能力不足的问题。现有方法主要依赖人工议价，效率低且效果不稳定，个人卖家缺乏专业的议价技巧和策略，难以在议价过程中获得优势。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，构建一个智能议价代理，模拟人类卖家的议价行为。该代理能够根据聊天上下文、商品信息和对手的行为，主动选择合适的议价策略和语言，从而提高交易成功率。

技术框架：FishBargain的整体框架包含以下几个主要模块：1) 上下文理解模块：负责理解聊天历史和商品信息，提取关键信息。2) 策略选择模块：根据上下文信息和对手的行为，选择合适的议价策略，例如试探性报价、让步、强调商品优势等。3) 语言生成模块：根据选择的策略，生成自然流畅的议价话语。4) 行动执行模块：将生成的话语发送给买家，并等待买家的回复。

关键创新：FishBargain的关键创新在于其主动议价的能力。与传统的对话系统不同，FishBargain不是被动地响应用户的指令，而是主动地发起议价，并根据对手的行为调整议价策略。此外，FishBargain还能够根据商品信息和聊天上下文，生成个性化的议价话语，从而提高议价的有效性。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，上下文理解模块可能使用了Transformer等模型，策略选择模块可能使用了强化学习或规则引擎，语言生成模块可能使用了预训练语言模型进行微调。具体的损失函数和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FishBargain已在中国最大的在线闲置交易平台（闲鱼）上进行了测试，数千名个人卖家使用了该智能体。实验结果表明，FishBargain能够有效帮助卖家达成更多交易。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了定性和定量实验均验证了其有效性。

🎯 应用场景

FishBargain可应用于各类在线闲置交易平台，帮助个人卖家更高效地完成交易，提升平台交易活跃度。该研究还可扩展到其他议价场景，如二手车交易、房屋租赁等，具有广阔的应用前景。未来，可进一步研究个性化议价策略，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Different from traditional Business-to-Consumer e-commerce platforms~(e.g., Amazon), online fleamarket platforms~(e.g., Craigslist) mainly focus on individual sellers who are lack of time investment and business proficiency. Individual sellers often struggle with the bargaining process and thus the deal is unaccomplished. Recent advancements in Large Language Models(LLMs) demonstrate huge potential in various dialogue tasks, but those tasks are mainly in the form of passively following user's instruction. Bargaining, as a form of proactive dialogue task, represents a distinct art of dialogue considering the dynamism of environment and uncertainty of adversary strategies. In this paper, we propose an LLM-empowered bargaining agent designed for online fleamarket platform sellers, named as FishBargain. Specifically, FishBargain understands the chat context and product information, chooses both action and language skill considering possible adversary actions and generates utterances. FishBargain has been tested by thousands of individual sellers on one of the largest online fleamarket platforms~(Xianyu) in China. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that FishBargain can effectively help sellers make more deals.