Investiga estrategias de negociación entre agentes para un marketplace anonimizado
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa 3 protocolos de negociación entre agentes LLM, mide eficiencia y obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Comparar 3 protocolos de negociación entre agentes LLM en términos de eficiencia, tasa de acuerdo y simetría sobre 600 negociaciones controladas.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar conceptos de teoría de juegos a interacciones entre agentes LLM
- Diseñar un experimento controlado con condiciones idénticas entre protocolos
- Evaluar comportamiento emergente con métricas alineadas al objetivo de research
- Comunicar resultados con honestidad metodológica al equipo de research
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Multi-Agent Systems
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosInvestigador/a en ML
Diseñar un experimento de teoría de juegos con agentes LLM y reportarlo con rigor es exactamente el trabajo de un ML researcher junior en un equipo aplicado.
Este proyecto afina
- multi-agent-systems
- experiment-design
- evaluation
Científico/a de Investigación
Anclar resultados experimentales a teoría establecida (teoría de juegos) sin overclaim es la disciplina central del research scientist.
Este proyecto afina
- game-theory
- experiment-design
- evaluation
Científico/a Aplicado/a de IA
Conectar un experimento de research con una pregunta de producto (eficiencia en marketplaces) es trabajo de applied AI scientist.
Este proyecto afina
- multi-agent-systems
- llm-applications
- evaluation