AgenticPay пропонує мультиагентну систему переговорів на основі великих мовних моделей (LLM), розроблену для транзакцій між покупцями та продавцями. Ця система може здійснити революцію в електронній комерції, автоматизуючи та оптимізуючи процеси переговорів, що призведе до більш ефективних та персоналізованих транзакцій.

Онлайн-транзакції наразі є статичними (фіксовані ціни) або вимагають значних людських зусиль для переговорів. Існуючим автоматизованим системам бракує гнучкості для ефективного ведення складних багатофакторних торгів.

Автори використовують середовище мультиагентної симуляції, де LLM (на базі GPT-4) призначаються ролі «Покупця» та «Продавця» з приватними обмеженнями оцінки. Вони застосовують структурований протокол діалогу в поєднанні з детермінованим платіжним тригером, який спрацьовує лише тоді, коли обидва агенти видають специфічну послідовність токенів «ACCEPT», що відповідає узгодженим умовам.

Система продемонструвала збільшення загального соціального добробуту (сукупна корисність покупця/продавця) на 15% порівняно з базовими показниками фіксованої ціни та скоротила час переговорів на 40% порівняно з людськими еталонами чату. Агенти AgenticPay успішно здійснили платежі в 92% сценаріїв збіжності без галюцинування банківських реквізитів.

AgenticPay представляє переконливе бачення майбутнього електронної комерції, але згладжує значні перешкоди, пов'язані з довірою та безпекою. Хоча технічні можливості LLM у веденні переговорів добре задокументовані, «місток» до фактичної оплати пов'язаний з ризиком. У статті припускається рівень надійності LLM, якого наразі не існує щодо змагальних атак. Однак, як фреймворк для *асистованих* переговорів (з людиною в контурі), він є дуже перспективним.