1.4.1 自动谈判的定义
自动谈判主要是指将人工智能中的Agent相关理论与方法引入谈判支持系统中，并结合对策论、合同网协议、模糊逻辑等理论，采用贝叶斯学习、遗传算法、强化学习等机器学习方法，协助人们实现或基本实现现实生活中人类谈判的功能，得到满意的谈判结果。其最重要也是最基本的特征就在于谈判的开始、实施和完成不需要人的看守或需要人看守的部分极少。
1.4.2 现有的自动谈判系统及其局限性
1.Tete-a-Tete[1]
能够就交易中所涉及的多个问题（如价格、交货期、售后服务等）进行谈判的自动谈判系统，代表买卖双方的Agent可以使用系统自动产生的评估限制作为度量其多属性效用的维度。
2.Auction Bot[2]
具有在线拍卖功能的自动谈判系统，设置了不同的参数，用户可以根据需求来选择不同的参数，从而选择不同的拍卖类型，并进而根据此类型所对应的协议来进行投标，实现谈判。
3.ADEPT[3]
针对电信行业服务专门开发的自动谈判系统，定义了一个面向服务的谈判模型，并在随后的工作中不断对其改进，在谈判Agent的结构方面加入了慎思结构，但如果谈判问题变化，系统就无法识别。
4.RUNE
用PROLOG语言实现的自动谈判系统。主要包括分析目标的工具集、可以更新规则库内容的修改集、可以进行演绎推理的推理集。它使用户可以对谈判目标是否一致作出评价，并通过对手可能的决策对谈判者的未来影响建立模型。
5.NEGOPLAN[4]
在RUNE的基础上开发的自动谈判系统，原理基本与RUNE一致。系统运行时，首先产生一个状态集合，其中包含最佳的位置状态，用户考察许多状态后选择最佳的位置状态，然后系统会改变对原来问题的描述，从而使谈判自动进入下一轮。这个系统曾用于警察与恐怖分子之间的谈判和劳资纠纷谈判。(www.xing528.com)
6.Kasbah
基于互联网的多Agent自动谈判系统，在卖方创建新的卖方Agent时，通过建立几个参数（如希望销售的价格、最低可接受的价格等），并使用一个相关的策略函数来完成谈判过程中的讨价还价。
7.PERSUADER[5]
运用于劳资谈判领域的自动谈判系统，包括分别代表工会、公司和协调者的三个Agent，谈判涉及多个指标，如工资、退休金、资历等，主要采用的模型是其建立的有关每个Agent的信念模型，并采用基于案例的推理（CBR），同时结合多属性效用理论确定谈判的一个相对稳定的折中方案。
8.E-mediator
使用增强了的人工智能和算法的自动谈判系统，采用对策论和图形用户界面设计，主要有两类Agent：一个是e Auction House，可通过定制不同参数来配置不同拍卖类型的拍卖室；另一个是e Committer，谈判中所使用的最优选择器。
从以上一些现有的自动谈判系统来看，它们所使用的模型很少涉及辩论，即使有，也只是小部分涉及，并不是一个真正意义上或者说是一个完整的有关辩论的自动谈判系统，很难充分发挥Agent在谈判中所本来应该发挥的其所具有的人工智能方面的优势。因此，本书的研究拟在所建模型的基础上探索一种相关的开发思路，主要致力于实现这方面目标和功能的自动谈判系统。
[1] N.C.Karunatillake，N.R.Jennings，I.Rahwan and S.D.Ramchurn， Managing Social influences through argumentation-based negotiation，Proceedings of the 3rd International Workshop on Argumentation in Multi-Agent Systems，Hakodate， Japan，2006，pp.426-428.
[2] Foroughi A.and Jelassi M.T，NSS solutions to major negotiation stumbling blocks，Proceedings of the 23rd Hawaii International Conference on System Sciences （HICSS-23），Iss.4，1990，pp.2-11.
[3] Iz P.H.，Two multiple criteria group decision support systems based on mathematical programming and ranking methods，European Journal of Operational Research，Vol.14，Iss.61，1992，pp.245-263.
[4] M jarke，Mt jelassi，Mf shakun，Towards a negotiation support system，European Journal of Operational Research，Elsevier，Vol.31，Iss.33，1987，pp.314-334.
[5] Matwin S.，Szpakowicz S.，Koperczak Z.，et al.，Negoplan：An expert system shell for negotiation support，IEEE Expert，Vol.4，Iss.4，1989，pp.50-62.
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