研究提出一种目标自适应的文本-表格预测方法，用于预测陌生AI智能体在谈判与交易中的决策。该方法将每个决策点构建为表格行，整合游戏状态、报价历史和对话文本，并在提示中提供目标智能体先前的K轮游戏作为适应示例。模型基于表格基础模型，结合了结构化特征、文本表示以及创新的“LLM作为观察者”隐藏状态特征。在13个前沿LLM智能体上训练，并在91个保留的支架智能体上测试，完整模型性能优于直接提示法和基线模型。当K=16时，观察者特征将响应预测AUC提升约4个百分点，并将议价报价预测误差降低14%，证明隐藏的LLM表征能捕捉直接提示无法获取的决策信号。