Construya un agente de negociación utilizando Deepseek-R1 Distill Candela-70b

La negociación es un arte que afecta todo, desde ofertas de trabajo hasta transacciones comerciales. Ya sea que esté negociando un salario, cerrando un acuerdo comercial o resolviendo una disputa sobre un resolución, la técnica adecuada puede ser la diferencia entre el éxito y el sacrificio. Para simplificar y optimizar el proceso de negociación, desarrollé un agente de negociación con IA, una aplicación web aerodinámica basada en Langchain y Deepseek-r1. Le proporciona estrategias de negociación inteligentes basadas en lo que ingresa y negocia el mejor acuerdo posible.

Objetivos de educación

• Comprender el papel de la IA en la alivio de las estrategias de negociación en varios dominios.
• Aprenda cómo Deepseek R1 Distill Candela 70b permite ideas de negociación impulsadas por la IA en tiempo verdadero.
• Explore las características esencia del agente de negociación de IA, incluidas las contraoperferas y la evaluación de riesgos.
• Obtenga experiencia ejercicio configurando y utilizando la útil de negociación con AI en simpatía.
• Descubra cómo las estrategias generadas por IA pueden optimizar las discusiones salariales, los acuerdos comerciales y las negociaciones de contratos.

Este artículo fue publicado como parte del Blogathon de ciencias de datos.

¿Qué es Deepseek R1 Distill Candela 70b?

Deepseek-R1-Distill-Candela-70B es un maniquí de IA Groqcloud de stop rendimiento. Es una lectura destilada de Candela 3.3 70b y se hace inteligente y apto para objetar a las matemáticas, la codificación y las preguntas fácticas.

Este maniquí razona secuencialmente, paso a paso y, por lo tanto, es apropiado para la toma de decisiones de stop nivel. Con la inferencia extremadamente rápida de Groq, los usuarios pueden intentar razonamiento de IA en tiempo verdadero sin latencia, desbloqueando nuevas posibilidades para aplicaciones de IA de entrada grado.

Información del problema

Las personas luchan por negociar de forma efectiva correcto a la error de información, sesgo emocional o distribución de argumentos débiles.

• Los empleados pueden conformarse con salarios más bajos correcto a las malas habilidades de negociación.
• Las empresas pueden no cerrar los acuerdos porque no entienden las deyección de la otra parte.
• Los trabajadores independientes y las nuevas empresas luchan con los precios y los contratos.

Meta: Cree un agente de IA que analice un círculo de negociación, predice contraofertas y sugiere estrategias de negociación óptimas basadas en la método y los datos pasados.

Características esencia del agente de negociación de IA

Veamos ahora las características esencia del agente de negociación de IA a continuación:

• Apoya múltiples tipos de negociación (salario, negocios, trabajos independientes, disputas por resolución)
• Counterspersas generadas por IA con justificaciones y evaluación de riesgos
• Campos de entrada personalizables para escenarios de negociación personalizados
• Puntuación de confianza para estrategias con sugerencias de IA
• Procesamiento rápido y apto utilizando API Groq

Cómo funciona este agente

El becario comienza abriendo la aplicación a paso a luz y seleccionando el tipo de negociación deseado. Luego ingresan los detalles de la propuesta, proporcionando información esencia para que el maniquí AI procese. Al hacer clic en el brote ‘Originar la organización de IA’, el sistema inicializa y carga el Maniquí de lengua sobresaliente (Deepseek-R1). Los datos de entrada se procesan luego utilizando una plantilla de inmediato predefinida, asegurando que la IA comprenda el contexto de negociación de forma efectiva.

Una vez que se completa el procesamiento, la IA genera una organización de negociación personalizada basada en los detalles proporcionados. Finalmente, el sistema muestra la organización sugerida de la IA, ofreciendo ideas y recomendaciones para ayudar al becario en su proceso de negociación.

Seleccione su tipo de negociación

Elija entre cuatro opciones predefinidas:

• Negociación salarial
• Negocio
• Precios independientes
• Disputa por resolución

Ingrese su propuesta y limitaciones

Satisfacer:

• Su propuesta propuesta (₹ o %)
• La propuesta esperada de la otra parte
• Restricciones esencia, como salario intrascendente, límites de inversión o plazos

AI genera una organización

Una vez presentado, la IA analiza su negociación y proporciona:

• Mejor contraoferta basado en entradas
• Coartada para la propuesta
• Evaluación de riesgos (probabilidad de recibimiento)
• Puntaje de confianza (de 100%)

Use información de AI para negociar

Aproveche la organización generada por la IA para negociar y fijar con confianza mejores ofertas.

Configuración de la colchoneta

A continuación configuraremos la colchoneta configurando primero el entorno y luego, seguido de la instalación de bibliotecas:

Configuración del medio condición

# Create a Environment
python -m venv env

# Activate it on Windows
.envScriptsactivate

# Activate in MacOS/Linux
source env/bin/activate

Instale los requisitos.txt

pip install -r https://raw.githubusercontent.com/Gouravlohar/Negotiation-Agent/refs/heads/main/requirements.txt

Configuración de teclas API

invitado Hacer surgimiento para la tecla API.

Pegue la tecla API en el archivo .env

GROQ_API_KEY="Your API KEY PASTE HERE"

Construya un agente de negociación utilizando Deepseek-R1 Distill Candela-70b

A continuación, lo guiaremos a través de la construcción de un agente de negociación de IA utilizando Deepseek-R1 Distill Candela-70b y Strewlit, lo que le permite gestar estrategias de negociación inteligentes y basadas en datos sin esfuerzo. ¡Vamos a sumergirnos!

Paso 1: Importar bibliotecas requeridas

Las bibliotecas necesarias, incluida la transmisión de interfaz de becario, Langchain para el procesamiento de IA y Dotenv para la mandato de variables del entorno, se importan para configurar el agente de negociación.

import os
import streamlit as st
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_groq import ChatGroq
from dotenv import load_dotenv

Paso 2: Cargando la tecla API Groq

La aplicación carga la esencia API Groq desde el archivo de entorno. Si error la esencia, se muestra un mensaje de error y la ejecución se detiene para evitar el paso no calificado.

load_dotenv()
groq_api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
if not groq_api_key:
    st.error("Groq API Key not found in .env file")
    st.stop()

Paso 3: Configuración de la interfaz Streamlit

La aplicación Streamlit está configurada con un título y un diseño amplio. Esto garantiza una interfaz estructurada y liviana de usar para comprometerse con el agente de negociación.

st.set_page_config(page_title="AI Negotiation Agent", layout="wide")
st.title("🤝 AI-Powered Negotiation Agent")

Se agrega una mostrador pegado donde los usuarios pueden inclinarse su tipo de negociación preferido (negociación salarial, acuerdo comercial, precios independientes o disputa por resolución) para personalizar las estrategias generadas por la IA.

st.sidebar.header("Negotiation Settings")
st.sidebar.markdown("Select your negotiation type and explore the details below.")

negotiation_type = st.sidebar.selectbox("Negotiation Type", (
    "Salary Negotiation", 
    "Business Deal", 
    "Freelance Pricing", 
    "Contract Dispute"
))

• Agrega una mostrador pegado donde los usuarios seleccionan el tipo de negociación.
• Opciones disponibles: Salario, negocio, precios independientes, disputa por resolución.

Paso 5: Instrucciones para los usuarios

Una sección expandible proporciona orientación paso a paso sobre cómo usar la aplicación. Los usuarios ingresan los detalles de su propuesta, hacen clic en el brote «Originar la organización de IA» y ajustar la configuración de negociación según sea necesario.

with st.expander("How to use this app"):
    st.markdown("""
    - Fill in your offer, the opposing offer, and key constraints.
    - Click **Generate AI Strategy** to receive suggestions.
    - Use the sidebar to adjust the negotiation type.
    """)

Paso 6: Plantilla de solicitud para el procesamiento de IA

Se define una plantilla de solicitud estructurada para asegurar que el maniquí AI reciba detalles de negociación esencia. Incluye el tipo de negociación, las ofertas, las limitaciones y la producción esperada de IA como contraofertas, evaluaciones de riesgos y puntajes de confianza.

negotiation_template = """
You are an expert negotiator. Analyze this scenario and suggest the best negotiation strategy:

- **Negotiation Type:** {negotiation_type}
- **Your Offer:** {your_offer}
- **Other Party's Expected Offer:** {other_party_stance}
- **Key Constraints:** {key_constraints}

### Provide:
1. The best counteroffer.
2. Justification with reasoning.
3. Risk assessment (if any).
4. Confidence score (out of 100%).
"""

• Define un indicador estructurado para el procesamiento de IA.
• La IA generará: contraofers, razonamiento, evaluación de riesgos, puntaje de confianza.

Paso 7: función para cargar el maniquí AI

Se implementa una función para inicializar el maniquí Deepseek R1 (Distill Candela-70b) utilizando la API ChatGroq. El streaming=True El parámetro permite la reproducción de respuesta en tiempo verdadero.

def load_LLM(groq_api_key):
    """Loads the ChatGroq model for processing."""
    llm = ChatGroq(groq_api_key=groq_api_key, model_name="deepseek-r1-distill-llama-70b", streaming=True)
    return llm

• Inicializa Deepseek R1 (Distill Candela 70b) a través de la API de Chatgroq.
• Streaming = True permite respuestas en tiempo verdadero.

Paso 8: Compendiar entradas de becario

Un formulario captura las entradas de los usuarios, incluida su propuesta, la propuesta esperada del oponente y las limitaciones esencia. Esta información es esencial para que el maniquí AI genere una organización de negociación efectiva.

st.header(f"💼 {negotiation_type}")
st.markdown("Enter details of your negotiation scenario below:")

with st.form(key="negotiation_form"):
    col1, col2 = st.columns(2)
    with col1:
        your_offer = st.text_input("Your Offer (₹ or %):", placeholder="Enter your proposed offer...")
    with col2:
        other_party_stance = st.text_input("Other Party's Expected Offer (₹ or %):", placeholder="Enter expected counteroffer...")
    key_constraints = st.text_area("Key Constraints", height=150, placeholder="List deal-breakers, goals, must-haves...")
    submit_button = st.form_submit_button("Generate AI Strategy")

Crea un formulario en el que ingresan los usuarios:

• Su propuesta
• La contraoferta esperada
• Cualquier restricción o coeficiente decisiva

Paso9: Engendramiento de la organización de negociación basada en la IA

Tras el pedido, la aplicación valida los campos de entrada antiguamente de procesar los datos. El maniquí AI se carga y se envía un aviso para la reproducción de estrategias. La respuesta incluye contraoperferas, justificaciones, evaluaciones de riesgos y puntajes de confianza. Si error algún campo, un mensaje de error solicita al becario que complete el formulario.

if submit_button:
    if your_offer and other_party_stance and key_constraints:
        with st.spinner("Generating negotiation strategy..."):
            llm = load_LLM(groq_api_key)
            prompt_obj = PromptTemplate(
                input_variables=("negotiation_type", "your_offer", "other_party_stance", "key_constraints"),
                template=negotiation_template
            )
            chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_obj)
            result = chain.run(
                negotiation_type=negotiation_type, 
                your_offer=your_offer, 
                other_party_stance=other_party_stance, 
                key_constraints=key_constraints
            )
        st.success("Strategy generated successfully!")
        st.subheader("💡 AI's Suggested Strategy:")
        st.markdown(result)
    else:
        st.error("Please fill in all fields before generating a strategy.")

• El becario presenta un círculo de negociación (propuesta, propuesta del oponente, limitaciones).
• Comprobación de código si se llenan todos los campos.
• Aparece un spinner de carga mientras AI procesa la entrada.
• Deepseek AI genera una organización de negociación basada en el aviso.
• Se muestra la organización, incluidas las contraoperferas, los riesgos y la excusa.
• Si error la entrada, aparece un mensaje de error.

Obtenga código completo en GitHub Aquí

Producción

Aporte

Tipo de negociación: negociación salarial

• Tu propuesta: ₹ 15 LPA (lakh por año)
• La propuesta esperada de la otra parte: ₹ 12 LPA

Restricciones de esencia:

• LPA intrascendente de ₹ 14 para cubrir los gastos.
• Prefiere la flexibilidad gremial híbrida.
• Descubierto a incentivos basados ​​en el rendimiento.

Producción

Conclusión

La negociación es una diplomacia valiosa en la vida profesional y personal, y el agente de negociación que usa Deepseek-R1 emplea datos para ayudarlo a negociar acuerdos mejorados. Ya sea que esté negociando un aumento, una inversión empresarial o términos de resolución, esta aplicación lo ayuda a tomar mejores decisiones con contraofertas generadas por IA, niveles de aventura y puntajes de confianza.

Esta utilidad aprovecha Deepseek-R1 Distill Candela-70b, Langchain y Strewlit para entregar las negociaciones. Le ayuda a minimizar la incertidumbre y maximizar su tasa de éxito.

Gracias a la IA, ya no tienes que adivinar tu mejor movimiento, ¡puedes negociar con confianza!

Control de presa

• La aplicación analiza las ofertas y limitaciones para proporcionar contraofers inteligentes.
• Apoya la negociación salarial, los acuerdos comerciales, los precios independientes y las disputas contractuales.
• AI evalúa la probabilidad de éxito y riesgos potenciales en su negociación.
• Los usuarios pueden ingresar sus ofertas y limitaciones esencia para gestar estrategias personalizadas.
• Utilizando Deepseek R1 Distill Candela 70b & Langchain, la aplicación procesa rápidamente los datos y ofrece estrategias procesables.

Preguntas frecuentes

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