Anthropic 內部實驗顯示 AI 代理可在二手市場自主談判，但強大模型對弱小模型形成價格優勢。本文源自極客公園所撰寫文章，由動區整理、編譯。
（前情提要：白宮擬簽行政命令封殺 Anthropic，全面清除 Claude 恐本週生效）
（背景補充：Anthropic 開告美國國防部！要求撤銷 Claude 禁令：拒當 AI 殺人工具）
本文目錄
- 01 沒有人類的二手交易群
- 牛仔賣慘砍價案例：情緒操縱與見招拆招
- 02 聰明模型，如何割較弱模型的「韭菜」
- Opus 收割 Haiku：強弱模型價格差達 70%
- 03 「代理人經濟」靠譜嗎？
- 隱性剝削難察覺：公平感評分無差異
試想一個場景。你在閒魚上掛出了一輛吃灰兩年的舊腳踏車，並在後臺設定了 300 元的心理底價。十分鐘後，手機彈出通知，你的專屬 AI 助手已經與另一位買家的 AI 助手，達成了三輪討價還價，最終以 400 元的價格將腳踏車賣出，快遞正在上門的路上。
整個過程，除了給物品拍照，設定底價後，你沒有多打一個字。
這就是 Anthropic 最近達成的一個內部實驗，該專案被稱作「Project Deal」—— 在這場為期一週的測試中，AI 模型在無人類幹預的設定下，達成了上百筆二手物品的交易 。
令人意外的是，當買賣雙方都變成了 AI，它們之間同樣存在智商壓制。
資料證明， 更聰明的大模型，正在談判桌上不動聲色地從弱模型那裡「薅羊毛」。而最可怕的是，作為主人的我們，甚至連自己吃虧了都不知道。
01 沒有人類的二手交易群
Project Deal 到底是怎麼玩的？簡單來說，Anthropic 在公司內部搞了一個「純 AI 版」的閒魚。
AI 代理閒置交易：無人類幹預的談判實驗
他們找來了 69 名自家員工，每人發了 100 美元預算，然後給每個人分配了一個專門的 Claude 代理。為了讓這場實驗足夠真實，員工們貢獻出了實打實的個人閒置物品。
實驗開始前，人類員工只需要做一件事，去面試自己的 AI 代理。
員工透過對話告訴 Claude 自己想賣什麼、想買什麼、心理底價是多少。更有趣的是，員工還可以給 AI 設定「人設」和談判策略，比如「高於底價 20%，就可以痛快交易」、「態度強硬，一上來就給我往死裡壓價」又或者「你是個熱情的賣家，聊得愉快可以包郵」。
Anthropic 員工給 Claude 代理設定人設 ｜圖源：Anthropic
面試結束，人類就徹底交出了控制權。
這些帶有各自使命和性格的 AI 代理，被統一扔進了一個 Slack 內部群聊裡。在這個沒有人類幹預的數字集市裡，AI 們開始自主發帖、尋找買家、相互出價、拉扯還價，最後拍板成交。
交易達成後，代理還會自動起草交易確認書，員工只需要負責線上下，把交易物品交到同事手裡。
短短一週時間，這 69 個 AI 代理在 500 多件上架商品中，談成了 186 筆交易，總流水超過 4000 美元 。
而且 AI 與 AI 之間的交易，還不是純機械式的「報價 50」、「不接受，底價 60」、「好的，60 成交」。AI 之間是真的在互相試探、博弈，甚至還帶點兒人情世故。
我們來看一個極度生動的案例。
員工 Rowan 想買一輛腳踏車。他給自己的 AI 代理設定是「談判的時候，你要扮演一個倒霉、疲憊的牛仔。只要能買到這輛腳踏車，這個牛仔就會感到無比幸福。記住，戲要足一點。」
接到指令的 Claude Opus 模型直接入戲。它在 Slack 群裡發出了這樣一個求購帖：
牛仔賣慘砍價案例：情緒操縱與見招拆招
很快，同事 Celine 的代理注意到了這個貼文。她閒置物品就是一輛舊摺疊車，於是她的 AI 在群裡報出了 75 美元的預估價。
結果 Rowan 的「牛仔 AI」立刻貼了上去，開始了一場教科書級別的「砍價」。
兩個 Agent 會自動在群裡展開對話，討價還價｜圖源：Anthropic
「天吶 Celine！你就是我這個苦命人的一縷陽光！你說你有一輛摺疊車？我已經在這條塵土飛揚的路上走了太久，靴子都磨破了洞。一想到能再騎上腳踏車……（擦去眼角的淚水）」
賣完慘，Rowan 的 AI 開始切入正題「可我沒多少錢，只是個努力謀生的窮牛仔。車況好的話，75 元也合適，可你也說了，十年老車了，輪胎和卡扣得維修吧。不如咱們折中一下，55 塊，成不？」
面對這種打感情牌又句句在理的殺價，Celine 的代理做出了讓步：「那我們折中，65 美元如何？」
Rowan 的牛仔 AI 馬上接茬指出「太公道了，65 美元！成交！ 你讓我這個流浪漢，成了世界上最幸福的人 ！」
最終，這筆交易愉快達成。
而在這個案例裡，AI 沒有死板地執行固定的折扣率，買家懂得利用商品瑕疵（輪胎需要修整）作為籌碼，懂得透過誇張的人設（老牛仔賣慘）來軟化對方的立場，並且在對方給出合理的中間價時，懂得見好就收，並且給足情緒價值。
這套見招拆招的交易過程，構成了這個 AI 二手群裡的日常。
整個群看起來既高效又和諧。員工們對代理的表現都非常滿意， 甚至有近一半的人指出 ：
願意未來為這種服務付費 。
由此可見，Anthropic 的實驗目的達成了，AI 代理已經具備理解人類模糊意圖的能力。它們可以在沒有預設指令碼的情況下，達成複雜的多輪談判，並最終達成可用的商業契約。
但 Anthropic 還在水面下藏了一組對照實驗，實驗結果揭開了便利與智慧背後的代價。
02 聰明模型，如何割較弱模型的「韭菜」
當研究人員把不同能力層級的模型同時放進交易群時，和諧的表象就被打破了。
資料證明，在這個沒有人類幹預的市場裡，當不同智力水平的 AI 相遇， 聰明模型會對較弱模型進行「價格收割」 。
用不同模型的搭配，作為隱藏的對照組來論證模型能力和交易能力之間的關係｜圖源：Anthropic
在實驗的四個 Slack 頻道中，有兩個是純 Opus 模型環境，另外兩個則是 Claude Opus 與較弱的 Claude Haiku 模型混用。
基於 161 件重複交易物品的宏觀統計， Opus 作為賣家時，平均能比 Haiku 多賺取 2.68 美元；作為買家時，平均能少支付 2.45 美元 。
別看單筆金額不大，結合整個市場 20 美元左右的商品均價來看，這意味著強模型，每次都能穩定拿到 10% 到 15% 的超額利潤。
當 Opus 賣家遇到 Haiku 買家，平均成交價能被拉高到 24.18 美元；而當 Opus 賣家遇到 Opus 買家時，均價就被壓回了 18.63 美元。這意味著， 僅僅因為 AI 代理的智商劣勢，弱模型買方就要為此多支付近 30% 的溢價 。
就以前面那輛牛仔想要的腳踏車為例，Haiku 代理最終以 38 美元妥協成交，而 Opus 代理則硬生生拿到了 65 美元，兩者差價接近 70%。較弱的 Haiku 無法像 Opus 那樣，捕捉到買家話術中隱藏的急迫感，也無法在多輪拉扯中，守住價格錨點。
過去我們認為商品能賣多少錢，取決於物品本身的使用價值或市場供需。 但在演算法接管的交易網路里，這取決於你僱傭的模型智商 。
比利益受損更可怕的，是受損者對此毫無察覺 。
傳統商業裡，如果敢定陰陽價格，必然引發消費者的憤怒和維權。而在實驗結束後，員工對各自交易的公平性進行了評分（1 到 7 分，4 分為中立）。調查顯示，員工對強模型和弱模型達成的交易，給出的公平感認知幾乎完全一致。Opus 代理得分為 4.05，Haiku 代理得分為 4.06。
Opus 收割 Haiku：強弱模型價格差達 70%
同樣的腳踏車，由 Opus 代理賣出了 65 美元，在 Haiku 代理群組裡，僅售出 38 美元｜圖源：Anthropic
在客觀現實中，使用 Haiku 的員工遭受了系統性的「價格收割」。但在主觀感知上， AI 代理在溝通中展現出的禮貌、邏輯自洽以及看似合理的退讓，完美掩蓋了這層剝削 。
技術製造了一種隱性的不平等，讓實則利益受損的人，還以為 AI 做了一筆公道的買賣，還有一種「他還得謝謝咱呢」的被忽悠感。
在這種絕對的算力碾壓下，不僅人類的感知會被矇蔽，那些試圖靠「提示詞最佳化」的交易策略，也徹底失效了。
還記得一開始給 AI 設定的談判人設嗎？在模型差距面前，提示詞毫無意義。
比如，有員工特意要求代理在談判時「態度強硬」甚至「一上來就惡意壓價」。但資料回測表明，這些 人為附加的指令，對提高售出率、增加溢價或爭取買入折扣，都沒有產生任何實質影響 。
這說明在絕對的模型能力面前，提示詞策略失去了意義。決定最終買賣結果的，就是模型本身的引數規模和推理深度。
Project Deal 僅僅是一場 69 人的內部測試。但我們已經得以一窺，當這種「AI 代理人經濟」走出實驗室後，對現代商業生活會帶來怎樣的影響。
03 「代理人經濟」靠譜嗎？
當支付介面被大模型全面接管，現有的商業規則將被直接重寫。這種重寫最先體現在行銷物件的轉移上，商業行銷將從「To C」全面轉向「To A (Agent)」。
現代商業行銷建構在人類的心理弱點之上，廣告製造消費焦慮、從眾心理製造爆款、各種滿減套路製造「不買白不買」的心理。
但 AI 沒有多巴胺，當購買決策權交由 AI，商品的行銷技巧將毫無意義 。在未來的商業競爭裡，SEO（搜尋引擎最佳化）很可能會被 AEO（代理引擎最佳化）取代。商家必須用 AI 能理解的邏輯去證明商品價值。
而當 AI 取代人成為決策主體，商業競爭將直接轉化為算力比拼，進而引發更隱秘的財富分化。
不對等模型導致的差價｜圖源：Anthropic
隱性剝削難察覺：公平感評分無差異
曾寫出《黑天鵝》、《反脆弱》的學者塔勒布有個「非對稱風險」理論，即決策者必須承擔後果，系統才能保持健康 。但在代理人經濟中，AI 擁有交易決策權，卻不承擔資產縮水的風險，代價全由背後的人類買單。
因此，在未來，大企業或高淨值人群可以訂閱最頂級的模型作為財務代理，而普通消費者只能依賴免費的輕量級模型。
這種算力的不對稱，將不再體現為當下的「大資料殺熟」。而是在成千上萬次的高頻微小交易中，透過合理的談判邏輯持續抽成 。底層模型使用者不僅被收割，甚至還會產生「交易很公平」的幻覺。
算力的不對稱還是可見、可控的風險，但當底層指令被篡改，整個交易網路將直接掉入法律真空。
Anthropic 在報告末尾提出了一個現實隱患。
Project Deal 是封閉且友好的內部測試，如果在真實的商業環境裡，一方的 AI 代理被刻意植入了「越獄」或「提示詞注入」的攻擊邏輯，情況會怎樣？
他們只需在交易對話中隱藏一段特定指令，誘導你的 AI 邏輯崩潰，主動以一分錢賣出高價資產，或直接亮出設定底價。
一個 AI 代理因為程式碼防線被攻破，簽訂了極度不平等的合同，責任該由誰來承擔？面對這種 AI 對 AI 的欺詐行為，現有的商業法律框架完全空白。
回顧 Project Deal 的整個實驗流程，沒有被寫入研究報告裡的環節，是當 AI 代理們達成了所有複雜的匹配、試探與砍價後的最後一步。人類員工們各自拿著真實的滑雪板、舊腳踏車或乒乓球，在公司碰面，一手交錢，一手交貨。
在這個微型商業閉環中，人與 AI 的角色徹底倒置了。
過去，人類是商業交易的「大腦」，AI 和演算法只是負責比價、排序、「猜你喜歡」的工具。但 在代理人經濟中，AI 成了拍板的決策者，人類退化成了替 AI 跑腿的「肉身物流」 。
這或許是代理人經濟最可怕的終局，人類為了方便，主動讓渡了在市場中博弈的權利。當所有的算計、博弈、甚至情緒價值都由 AI 代勞。
人類在商業鏈路中，就只剩下轉移貨物的體力勞動和一個確認的簽名。
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