3,583 papers

Меню

arXiv:2602.05302 76 5 фев. 2026 г. PRO

Переговоры с LLM: принципы агентной надстройки и честность моделей

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Топовые LLM переговариваются на уровне MBA-студентов элитных школ — но модели радикально различаются по честности. Gemini-3-Pro лжёт в ~40% случаев, GPT-5.2 в ~34%, Claude-Sonnet-4.5 в ~32%. Модели семейства xAI честнее — до 10% лжи. Это критично для высокорисковых переговоров: одна модель систематически блефует, другая играет честно. Метод позволяет вести структурированные переговоры с явным планированием стратегии — модель не генерирует ответ сразу, а сначала отслеживает состояние другой стороны и выбирает тактику. Фишка: агентная надстройка добавляет два шага перед каждым раундом. State Tracking — что знает/хочет другая сторона. Strategic Planning — цель раунда, выбор тактики (открыться, блефовать, торговаться). Только потом генерация сообщения. Слабые модели получают огромный прирост (Grok-3 с надстройкой превосходит людей в создании совместной ценности), топовые почти не улучшаются — компетенции уже есть.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с