大语言模型驱动的多智能体动态博弈数据定价方法

本发明属于数据技术领域，具体为一种大语言模型驱动的多智能体动态博弈数据定价方法。本发明通过模拟数据提供者、模型用户和市场经纪人之间的真实谈判过程，引入隐性需求发现、公平定价、双向谈判和低质量数据消除机制；具体由两个智能体协同，进行分阶段操作：智能体PlayerAgent执行语义协商和质量感知基准估计；智能体DecisionAgent实现双向动态定价和数据质量强制执行；它们共同模拟约束信息下的多方决策循环,确保卖方、买方和经纪人实现共赢的结果；实验结果表明，交易成功率和三方利益平衡指标显著提升，实现数据质量、模型性能和动态定价的闭环优化。本发明为紧密耦合的数据模型交易市场提供了一种可扩展的解决方案。