人类谈判的自动调解员：通过结构化 LLM 流水线进行调解前准备

本文提出一种基于结构化大语言模型（LLM）流水线的自动调解系统，用于支持整合性谈判中的调解前准备阶段。该系统将准备工作分解为对话、偏好预测、响应级批判和结构化总结等专用模块，分离推理、生成与评估过程，以克服单一提示方法的局限。实验表明，该自动调解员在短期自我报告指标上与人类专业调解员表现相当，且在偏好推断任务上误差显著更低。研究证实结构化 LLM 流水线可提供可扩展的低成本调解支持。