مذاکره، شبیه‌سازی و اقتصادهای ایجنتی

state = BargainState(buyer_max=buyer_max, seller_min=seller_min)
og_narrator_bargain(state, rng, concession=0.35)  # پیشنهاد خریدار
seller_response(state, rng, concession=0.3)       # پیشنهاد متقابل فروشنده
move = max(1, int(concession * (state.seller_offer - prior)))
candidate = min(candidate, state.buyer_max)       # هرگز فراتر از سقف خود نرود
naive_llm_bargain(state, rng)                     # واریانس بالا، اغلب خارج از ZOPA
bench_deal_rate(buyer_fn, label, trials=1000)     # نرخ توافق به درصد
winner = max(feasible, key=lambda b: b.confidence / max(b.price, 1))

top = retrieve_top_k(stream, query="party cafe", tick=4, k=3)
recency = math.exp(-0.3 * (tick - m.ts))  # زوال نمایی بر اساس قدمت
importance = m.importance / 10.0          # خودامتیازدهی از 1 تا 10
relevance = 0.6 if any(w in m.content.lower() for w in query.lower().split()) else 0.1
score = recency + importance + relevance  # مرتب‌شده، نگه‌داشتن [:k]
a.reflect(tick)                           # اهمیت >= 6 در 5 تیک زمانی اخیر
a.update_plan(tick)                       # باور، ساختار Plan(tick=5, where="HobbsCafe") را اضافه می‌کند
action = a.act(tick)                      # حرکت هنگام فرارسیدن تیک زمانی برنامه