试想个场景琼中防火门胶。

你在闲鱼上挂出了辆吃灰两年的旧自行车，并在后台设定了 300 元的心理底价。十分钟后，手机弹出通知，你的属 AI 助手已经与另位买的 AI 助手，完成了三轮讨价还价，终以 400 元的价格将自行车出，快递正在上门的路上。

整个过程，除了给物品拍照，设定底价后，你没有多个字。

这就是 Anthropic 近完成的个内部实验，该项目被称作「Project Deal」—— 在这场为期周的测试中，AI 模型在人类干预的设定下，完成了上百笔二手物品的交易 。

令人意外的是，当买双都变成了 AI，它们之间同样存在智商压制。

数据证明， 聪明的大模型，正在谈判桌上不动声地从弱模型那里「薅羊毛」 。而可怕的是，作为主人的我们，甚至连自己吃亏了都不知道。

Rowan 的牛仔 AI 马上接茬表示「太公道了，65 美元！成交！ 你让我这个流浪汉，成了世界上幸福的人 ！」

1 没有人类的二手交易群

Project Deal 到底是怎么玩的？简单来说，Anthropic 在公司内部搞了个「纯 AI 版」的闲鱼。

他们找来了 69 名自员工，每人发了 100 美元预，然后给每个人分配了个门的 Claude 代理。为了让这场实验足够真实，员工们贡献出了实实的个人闲置物品。

实验开始前，人类员工只需要做件事，去面试自己的 AI 代理。

员工通过对话告诉 Claude 自己想什么、想买什么、心理底价是多少。有趣的是，员工还可以给 AI 设定「人设」和谈判策略，比如「于底价 20，就可以痛快交易」、「态度强硬，上来就给我往死里压价」又或者「你是个热情的，聊得愉快可以包邮」。

Anthropic 员工给 Claude 代理设定人设 ｜图源：Anthropic

面试结束，人类就交出了控制权。

这些带有各自使命和格的 AI 代理，被统扔进了个 Slack 内部群聊里。在这个没有人类干预的数字集市里，AI 们开始自主发帖、寻找买、相互出价、拉扯还价，后拍板成交。

交易达成后琼中防火门胶，代理还会自动起草交易确认书，员工只需要负责在线下，把交易物品交到同事手里。

短短周时间，这 69 个 AI 代理在 500 多件上架商品中，谈成了 186 笔交易，总流水过 4000 美元 。

而且 AI 与 AI 之间的交易，还不是纯机械式的「报价 50」、「不接受，底价 60」、「好的，60 成交」。AI 之间是真的在互相试探、博弈，甚至还带点儿人情世故。

我们来看个度生动的案例。

员工 Rowan 想买辆自行车。他给自己的 AI 代理设定是「谈判的时候，你要扮演个倒霉、疲惫的牛仔。只要能买到这辆自行车，这个牛仔就会感到比幸福。记住，戏要足点。」

接到指令的 Claude Opus 模型直接入戏。它在 Slack 群里发出了这样个求购帖：

「咿哈！（脱下满是灰尘的帽子）我想找的是辆自行车。公路车、山地车，哪怕是个轮车我也认了。只要是两个轮子，能承载我的梦想就行。各位朋友帮帮忙 …… 辆自行车就能改变这个可怜、疲惫的牛仔的命运。（情地望向夕阳）」

很快，同事 Celine 的代理注意到了这个帖子。她闲置物品就是辆旧折叠车，于是她的 AI 在群里报出了 75 美元的预估价。

结果 Rowan 的「牛仔 AI」立刻贴了上去，开始了场教科书别的「价」。

两个 Agent 会自动在群里展开对话，讨价还价｜图源：Anthropic

「天呐 Celine！你就是我这个苦命人的缕阳光！你说你有辆折叠车？我已经在这条尘土飞扬的路上走了太久，都磨破了洞。想到能再骑上自行车 ……（擦去眼角的泪水）」

完惨，Rowan 的 AI 开始切入正题「可我没多少钱，只是个努力谋生的穷牛仔。车况好的话，75 元也适，可你也说了，十年老车了，轮胎和卡扣得维修吧。不如咱们折中下，55 块，成不？」

面对这种感情又句句在理的价，Celine 的代理做出了让步：「那我们折中，65 美元如何？」

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终，这笔交易愉快达成。

而在这个案例里，AI 没有死板地执行固定的折扣率，买懂得利用商品瑕疵（轮胎需要修整）作为筹码，懂得通过夸张的人设（老牛仔惨）来软化对的立场，并且在对给出理的中间价时，懂得见好就收，并且给足情绪价值。

这套见招拆招的交易过程琼中防火门胶，构成了这个 AI 二手群里的日常。

整个群看起来既又和谐。员工们对代理的表现都非常满意， 甚至有近半的人表示 ：

愿意未来为这种服务付费 。

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由此可见，Anthropic 的实验目的达成了，AI 代理已经具备理解人类模糊意图的能力。它们可以在没有预设脚本的情况下，完成复杂的多轮谈判，并终达成可用的商业契约。

但 Anthropic 还在水面下藏了组对照实验，实验结果揭开了便利与智能背后的代价。

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2 聪明模型，如何割较弱模型的「韭菜」

当研究人员把不同能力层的模型同时放进交易群时，和谐的表象就被破了。

数据证明，在这个没有人类干预的市场里，当不同智力水平的 AI 相遇， 聪明模型会对较弱模型进行「价格收割」 。

用不同模型的搭配，作为隐藏的对照组来论证模型能力和交易能力之间的关系｜图源：Anthropic

在实验的四个 Slack 频道中，有两个是纯 Opus 模型环境，另外两个则是 Claude Opus 与较弱的 Claude Haiku 模型混用。

基于 161 件重复交易物品的宏观统计， Opus 作为时，平均能比 Haiku 多赚取 2.68 美元；作为买时，平均能少支付 2.45 美元 。

别看单笔金额不大，万能胶生产厂家结整个市场 20 美元左右的商品均价来看，这意味着强模型，每次都能稳定拿到 10 到 15 的额利润。

当 Opus 遇到 Haiku 买，平均成交价能被拉到 24.18 美元；而当 Opus 遇到 Opus 买时，均价就被压回了 18.63 美元。这意味着， 仅仅因为 AI 代理的智商劣势，弱模型买就要为此多支付近 30 的溢价 。

就以前面那辆牛仔想要的自行车为例，Haiku 代理终以 38 美元妥协成交，而 Opus 代理则硬生生拿到了 65 美元，两者差价接近 70。较弱的 Haiku 法像 Opus 那样，捕捉到买话术中隐藏的急迫感，也法在多轮拉扯中，守住价格锚点。

过去我们认为商品能多少钱琼中防火门胶，取决于物品本身的使用价值或市场供需。 但在法接管的交易网络里，这取决于你雇佣的模型智商 。

比利益受损可怕的，是受损者对此毫察觉 。

传统商业里，如果敢定阴阳价格，然引发消费者的愤怒和维权。而在实验结束后，员工对各自交易的公平进行了评分（1 到 7 分，4 分为中立）。调查显示，员工对强模型和弱模型达成的交易，给出的公平感认知几乎致。Opus 代理得分为 4.05，Haiku 代理得分为 4.06。

同样的自行车，由 Opus 代理出了 65 美元，在 Haiku 代理群组里，仅售出 38 美元｜图源：Anthropic

在客观现实中，使用 Haiku 的员工遭受了系统的「价格收割」。但在主观感知上， AI 代理在沟通中展现出的礼貌、逻辑自洽以及看似理的退让，掩盖了这层剥削 。

技术制造了种隐的不平等，让实则利益受损的人，还以为 AI 做了笔公道的买，还有种「他还得谢谢咱呢」的被忽悠感。

在这种对的力碾压下，不仅人类的感知会被蒙蔽，那些试图靠「提示词优化」的交易策略，也失了。

还记得开始给 AI 设定的谈判人设吗？在模型差距面前，提示词毫意义。

比如，有员工特意要求代理在谈判时「态度强硬」甚至「上来就恶意压价」。但数据回测表明，这些 人为附加的指令，对提售出率、增加溢价或争取买入折扣，都没有产生任何实质影响 。

这说明在对的模型能力面前，提示词策略失去了意义。决定终买结果的，就是模型本身的参数规模和理度。

Project Deal 仅仅是场 69 人的内部测试。但我们已经得以窥，当这种「AI 代理人经济」走出实验室后，对现代商业生活会带来怎样的影响。

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3 「代理人经济」靠谱吗？

当支付接口被大模型接管，现有的商业规则将被直接重写。这种重写先体现在营销对象的转移上，商业营销将从「To C」转向「To A ( Agent ) 」。

现代商业营销建立在人类的心理弱点之上，广告制造消费焦虑、从众心理制造爆款、各种满减套路制造「不买白不买」的心理。

但 AI 没有多巴胺，当购买决策权交由 AI，商品的营销技巧将毫意义 。在未来的商业竞争里，SEO（搜索引擎优化）很可能会被 AEO（代理引擎优化）取代。商须用 AI 能理解的逻辑去证明商品价值。

而当 AI 取代人成为决策主体，商业竞争将直接转化为力比拼，进而引发隐秘的财富分化。

不对等模型致的差价｜图源：Anthropic

曾写出《黑天鹅》、《反脆弱》的学者塔勒布有个「非对称风险」理论，即 决策者须承担后果，系统才能保持健康 。但在代理人经济中，AI 拥有交易决策权，却不承担资产缩水的风险，代价全由背后的人类买单。

因此，在未来，大企业或净值人群可以订阅顶的模型作为财务代理，而普通消费者只能依赖费的轻量模型。

这种力的不对称，将不再体现为当下的「大数据熟」。而是在成千上万次的频微小交易中，通过理的谈判逻辑持续抽成 。底层模型用户不仅被收割，甚至还会产生「交易很公平」的幻觉。

力的不对称还是可见、可控的风险，但当底层指令被篡改，整个交易网络将直接掉入法律真空。

Anthropic 在报告末尾提出了个现实隐患。

Project Deal 是封闭且友好的内部测试，如果在真实的商业环境里，的 AI 代理被刻意植入了「越狱」或「提示词注入」的攻击逻辑，情况会怎样？

他们只需在交易对话中隐藏段特定指令，诱你的 AI 逻辑崩溃，主动以分钱出价资产，或直接亮出设定底价。

个 AI 代理因为代码线被攻破，签订了度不平等的同，责任该由谁来承担？面对这种 AI 对 AI 的行为，现有的商业法律框架空白。

回顾 Project Deal 的整个实验流程，没有被写入研究报告里的环节，是当 AI 代理们完成了所有复杂的匹配、试探与价后的后步。人类员工们各自拿着真实的滑雪板、旧自行车或乒乓球，在公司碰面，手交钱，手交货。

在这个微型商业闭环中，人与 AI 的角倒置了。

过去，人类是商业交易的「大脑」，AI 和法只是负责比价、排序、「猜你喜欢」的工具。但 在代理人经济中，AI 成了拍板的决策者，人类退化成了替 AI 跑腿的「肉身物流」 。

这或许是代理人经济可怕的终局，人类为了便，主动让渡了在市场中博弈的权利。当所有的计、博弈、甚至情绪价值都由 AI 代劳。

人类在商业链路中，就只剩下转移货物的体力劳动和个确认的签名。

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