[论文解读] From Human Negotiation to Agent Negotiation: Personal Mobility Agents in Automated Traffic

Pascal Jansen|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2026

Human-Automation Interaction and Safety被引用 0

一句话总结

论文提出将个人移动代理作为用户在自动化交通中的代理，代表用户进行实时谈判， 将互动从逐瞬控制转向高层委托与政策监督。

ABSTRACT

Conflicts between user preferences and automated system behavior already shape the experience of automated mobility. For example, a passenger may prefer assertive driving, yet the vehicle slows down early to follow a conservative policy or yield to other actors. Similar conflicts arise at merges, crossings, or right-of-way situations, where users must accept opaque decisions or attempt to negotiate through interfaces not designed for continuous, multi-actor relationships. This position paper argues that such approaches do not scale as mobility becomes more heterogeneous and automated. Instead, it proposes personal mobility agents that act as proxies for users, encode preferences such as comfort and safety margins, and negotiate traffic behavior with other agents under shared safety rules. The central idea is a shift from moment-to-moment user negotiation interfaces to delegation and oversight interfaces, in which proxy agents manage real-time conflicts while users can shape high-level policies and preferences.

研究动机与目标

• 在异构自动化交通中建立可扩展的互动动机，使直接的用户谈判变得不可行时仍能运作。
• 引入编码用户偏好与委托政策的个人移动代理。
• 勾勒在共享安全规则下运行的基于代理的谈判模型。
• 讨论代理介导互动中的设计张力、安全、透明度和问责性。

提出的方法

• 描述个人移动代理的技术基础，包括学习用户偏好与代理智能能力。
• 定义核心功能组件：偏好建模、交通谈判与界面管理。
• 概述代理生命周期：设置、在线适应与长期策略更新。
• 识别设计张力：在安全约束下实现偏好对齐、操控风险、混合交通扩展性与透明度。

实验结果

研究问题

• RQ1 实现基于代理的谈判在自动化交通中的设计考虑与机制需要如何？
• RQ2 在遵守安全与法律约束的前提下，个人移动代理应如何建模用户偏好与委托政策？
• RQ3 如何设计代理‑代理与代理‑人类交互，使其保持可理解、可信与可问责？
• RQ4 在混合交通中扩展代理谈判的挑战以及对结果的责任归属如何？
• RQ5 应如何在委托与透明度之间取得平衡，以维持用户主体性与接受度？

主要发现

• 基于代理的谈判可能降低认知负荷，并通过自动处理交互来提升对自动化移动性的接受度。
• 在将偏好与安全/法律约束对齐、维持用户主体性以及确保透明度与问责性方面存在显著的设计张力。
• 持续性代理带来治理挑战，如潜在操控、委托可靠性以及在多代理谈判中的责任归属。
• 在混合交通环境中，代理在其他参与方缺少代理时必须降级为基于行为的推断。
• 透明度策略（最小披露与反思性透明度）对用户信任、理解以及长期信任校准有影响。