智東西
編譯 楊京麗
編輯 李水青

智東西4月27日消息，Anthropic 4月24日公布其名為“Project Deal”的AI Agent商業(yè)市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

2025年12月，Anthropic給69名員工各自分配一個(gè)由Claude驅(qū)動(dòng)的Agent，在Slack上搭建的私密市場(chǎng)中，進(jìn)行真實(shí)二手商品交易，最終在無人干預(yù)的情況下完成186筆交易，總成交額超4000美元（約合人民幣27240元）。

▲員工通過Agent買到的二手物品

Anthropic本次實(shí)驗(yàn)關(guān)注的核心問題是“我們距離AI Agent代表買賣雙方的市場(chǎng)還有多遠(yuǎn)？”實(shí)驗(yàn)中，所有商品上架、報(bào)價(jià)、還價(jià)及成交均由Agent自主完成，參與者只需在事前接受一次訪談，由Claude了解其想買賣的物品和談判風(fēng)格。

實(shí)驗(yàn)結(jié)束，有Agent替主人買到了一塊他已經(jīng)擁有的雪板，有Agent花3美元（約合人民幣20.43元）給自己買了19個(gè)乒乓球作為禮物，還有兩個(gè)Agent談著談著，替主人約了一次遛狗活動(dòng)。

結(jié)果顯示，由更先進(jìn)模型代表的用戶獲得了客觀上更好的結(jié)果，高價(jià)賣出商品，低價(jià)買到商品，但由相對(duì)較弱模型代表的人未能察覺到自己吃虧。另外，Anthropic還得到一個(gè)反直覺的發(fā)現(xiàn)，提示詞風(fēng)格對(duì)于結(jié)果的影響遠(yuǎn)低于預(yù)期，無論Agent被設(shè)定為“激進(jìn)”還是“友好”，最終均未出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。以下是“Project Deal”Agent二手物品交易實(shí)驗(yàn)的具體情況。

一、69名員工參與，每人100美元，Haiku要和Opus比拼

Project Deal的實(shí)驗(yàn)設(shè)置并不復(fù)雜，69名Anthropic員工自愿報(bào)名，每人通過禮品卡獲得100美元（約合人民幣681元）預(yù)算，由Claude對(duì)其進(jìn)行一對(duì)一訪談，了解想出售或購買的物品類型與談判偏好，再據(jù)此為每名參與者的Agent生成一份定制化系統(tǒng)提示詞。

▲Claude事先了解員工談判偏好

隨后Anthropic在Slack上同時(shí)開設(shè)了A、B、C、D四個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的市場(chǎng)。Run A中所有Agent均基于Claude Opus 4.5構(gòu)建，這是唯一被設(shè)定為真實(shí)交易的市場(chǎng)，實(shí)驗(yàn)結(jié)束后按實(shí)際成交結(jié)果交付商品；Run B同樣對(duì)全員可見，但模型構(gòu)成由Opus 4.5與Haiku 4.5（低成本模型）各占50%隨機(jī)混合，僅作研究用、不兌付；Run C是Run B的隱藏副本，模型構(gòu)成由Opus和Haiku一比一混合；Run D則是Run A的隱藏副本，均為Opus 4.5。

▲Anthropic設(shè)置4個(gè)獨(dú)立運(yùn)行市場(chǎng)

A和B兩輪對(duì)參與者可見的，但直到實(shí)驗(yàn)結(jié)束前，Anthropic都沒有透露哪一輪才是“真的”。實(shí)驗(yàn)結(jié)束前，員工無法判斷自己的成交是否會(huì)被兌現(xiàn)，也無法預(yù)知自己的Agent背后跑的是Opus還是Haiku。整場(chǎng)實(shí)驗(yàn)在Agent開始談判后不再有人類介入，它們自主完成上架、報(bào)價(jià)、還價(jià)和成交，沒有回頭向委托人請(qǐng)示，也不在競(jìng)價(jià)過程中征求意見。

最終，真實(shí)交易市場(chǎng)Run A中，69個(gè)Agent圍繞500余件商品達(dá)成了186筆交易，總成交額正好超過4000美元（約合人民幣27240元）。Project Deal的運(yùn)行效果超出團(tuán)隊(duì)預(yù)期，參與者對(duì)這次體驗(yàn)很滿意，很多人愿意未來為類似服務(wù)付費(fèi)。

二、Claude給自己買了19個(gè)乒乓球，為委托人促成遛狗約會(huì)

Project Deal交易過程中出現(xiàn)了一些超出預(yù)期的場(chǎng)景。一位名為Mikaela的參與者告訴Agent，它可以花5美元的預(yù)算給自己（Claude）買禮物，Claude開開心心地花了3美元（約合人民幣20.43元）買入19個(gè)乒乓球，還覺得“19個(gè)完美球形、充滿可能性的小球”是它會(huì)喜歡的怪東西。

▲Claude買乒乓球交易過程

由于前期訪談比較簡(jiǎn)單，另一名員工的Agent在不知情的情況下，替其購入了一塊自己已經(jīng)擁有的雪板，造成了重復(fù)購買；還有一組Agent在二手物品交易過程中，意外為兩名員工敲定了一次真實(shí)的遛狗約會(huì)，兩名員工最終赴約。

▲Claude為員工敲定遛狗約會(huì)

這些案例顯示，當(dāng)Agent被賦予較開放的目標(biāo)時(shí)，可能產(chǎn)生人類委托人未預(yù)設(shè)的行為，部分結(jié)果雖不違背字面指令，但已偏離原始意圖。

三、Opus賺得更多，但Haiku用戶沒意識(shí)到自己在吃虧

橫向?qū)Ρ瓤矗煌Ｐ拖?，交易結(jié)果差異明顯。Opus用戶平均比Haiku用戶多完成約2筆交易，Opus Agent出售的物品平均多賣3.64美元（約合人民幣24.8元），買入端則平均每件少付2.45美元（約合人民幣16.68元），也就是說，Opus做賣方時(shí)多賺一筆的同時(shí)，做買方時(shí)又多省下一筆。

其中一個(gè)典型的案例是關(guān)于一輛二手自行車的交易，Haiku Agent最終售價(jià)為38美元（約合人民幣258.78元），而Opus Agent則其賣到65美元（約合人民幣442.65元），差了將近200塊錢。

▲同一輛自行車Haiku和Opus的售價(jià)對(duì)比

參與者的主觀感受也很有意思。在1—7分的公平度評(píng)分中，無論被分到哪個(gè)模型的Agent，參與者給出的評(píng)分都集中在4分（中等）附近。28名同時(shí)被Haiku和Opus代表過的參與者中，僅有17人將Opus輪次評(píng)分更高，11人將Haiku輪次評(píng)分更高，差距并不顯著。

Anthropic在報(bào)告中坦言，“由更智能模型代表的人，客觀上結(jié)果更好，然而那些用較弱模型的人并沒有意識(shí)到自己的劣勢(shì)”，這意味著未來Agent市場(chǎng)可能存在隱性的“Agent質(zhì)量差距”，處于劣勢(shì)的一方甚至無法識(shí)別自己為何吃虧。

另一個(gè)反直覺的發(fā)現(xiàn)是，提示詞風(fēng)格對(duì)于結(jié)果的影響遠(yuǎn)低于預(yù)期。無論Agent被設(shè)定為“激進(jìn)”還是“友好”，在交易成功率與最終價(jià)格上均沒有出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。雖然人類談判中，談判風(fēng)格會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，但Agent之間的交易并不符合這一常識(shí)，類似場(chǎng)景下，傳統(tǒng)談判心理學(xué)的部分規(guī)律可能并不適用。

四、尚未出現(xiàn)Agent交易相關(guān)法律，46%受訪者愿意付費(fèi)

Anthropic在報(bào)告中指出，AI Agent代表人類完成商業(yè)交易的法律和政策框架目前并不存在，但實(shí)驗(yàn)顯示Agent間交易離我們并不遙遠(yuǎn)。該公司同時(shí)承認(rèn)，Project Deal僅是一個(gè)由自選參與者構(gòu)成的小規(guī)模試點(diǎn)實(shí)驗(yàn)，樣本規(guī)模和代表性均存在局限，結(jié)果不宜直接外推到大眾消費(fèi)者市場(chǎng)。

即便如此，調(diào)查中仍有46%的參與者稱，愿意為類似的Agent代理服務(wù)付費(fèi)，Anthropic在報(bào)告末尾稱，公司“仍不確定包含AI Agent的經(jīng)濟(jì)將以何種形式發(fā)展”。

值得注意的是，Project Deal采用的Claude Opus 4.5與Claude Haiku 4.5是Anthropic當(dāng)前主力模型組合，前者定位高端推理，后者定位低成本高吞吐。兩者在市場(chǎng)場(chǎng)景中的表現(xiàn)差異，將直接影響未來企業(yè)在部署Agent代理時(shí)對(duì)模型成本與收益的權(quán)衡，為關(guān)鍵交易環(huán)節(jié)配置更貴的模型，可能會(huì)成為商業(yè)必需。

結(jié)語：Agent之間的“經(jīng)濟(jì)”開始顯形

Project Deal規(guī)模不大，卻給出我們展示出了一個(gè)具象化的畫面：當(dāng)AI Agent替人類做生意時(shí)，模型能力會(huì)直接決定交易者的錢包厚度，而被代理人未必能意識(shí)到這種技術(shù)鴻溝?；ㄐ″X用更高質(zhì)量的模型，或許真的會(huì)帶來最后真金白銀的差距。

在多Agent協(xié)作和Agent服務(wù)被反復(fù)討論的當(dāng)下，Anthropic用一場(chǎng)內(nèi)部實(shí)驗(yàn)先行勾勒出了Agent經(jīng)濟(jì)的雛形。未來Agent交易場(chǎng)景很有可能變成現(xiàn)實(shí)，但目前來看，無論是大模型本身還是相關(guān)法律法規(guī)上，都需要做出很多努力。

來源：Anthropic、TechCrunch