本研究提出了一种口头化的贝叶斯劝说框架，解决了信息设计中信息传递与人类对话结合不足的问题，并结合大型语言模型和博弈求解器有效重现经典结果。

本文综述贝叶斯说服与信息设计研究，涵盖发送者-接收者模型及三种输入下的计算复杂度分析；利用强化学习模拟Crawford-Sobel信息传输博弈，发现其收敛至接近先验最优均衡；提出马尔可夫说服过程及无后悔算法OP4；结合自然语言评论与MCTS实现口头说服；设计查询算法优化发送者效用；并涉及神经均衡求解器与多智能体协调。

本文综述信息设计与贝叶斯说服中的序贯决策问题，涵盖马尔科夫说服过程、在线强化学习无后悔算法、POMDP多智能体建模、不稳定状态MDP近似求解、Hawkes过程环境建模及基于自然语言评论的说服博弈，重点分析发送者效用优化与计算复杂度。