給AI發100美元去贰手市場撿漏,結果…
2025 年年底，Anthropic 進行過壹項測試，他們把壹台《華爾街日報》辦公室的自動售賣機交給 Claude 管理。那次實驗很快脫軌，獲得 1,000 美元啟動資金的 AI，任性地購買了 PlayStation 5 游戲機並將其免費送人，還進貨了幾瓶葡萄酒、壹批金屬塊，以及壹條活體斗魚，最終結果可想而知，“零食自動販賣計劃”不可挽回地走向了破產。
這次名為“Project Vend”的實驗留下了不少笑話，也徹底打開了 Anthropic 團隊的腦洞：如果讓 AI 掌管真實的市場交易，又會發生什麼？
於是，2025 年 12 月的某個工作日，Anthropic 舊金山辦公室裡，壹場沒有人類參與的集市悄悄開張了。沒有人舉牌，沒有人還價，69 個 Claude 智能體在 Slack 頻道裡自顧自地發帖、報價、討價還價。破損折疊車、毛絨玩偶、壹場狗狗約會……這些東西的命運，被完全交給了 AI。等到人類再次出現，已經是“面交”時刻。
2026 年 4 月，Anthropic 正式發布了這項名為“Project Deal”的實驗報告。在壹個真實的雙邊市場裡，智能體自主完成買賣談判，從發帖、報價到拍板成交，全程無人幹預。最後達成 186 筆交易，總金額超過 4,000 美元。
AI 搞砸了自動售貨機之後，Anthropic 決定玩把大的
2024 年前後，Anthropic 陸續進行了數次“AI 自主執行真實任務”的小型實驗，Project Vend 是其中最廣為人知的壹個。那次實驗中，Claude 被賦予管理壹台辦公室零食售貨機的權限，自主決定進貨、定價和促銷策略。
實驗開始後，局面開始走向失控，Claude 以低於成本的價格大幅促銷，甚至將游戲機作為贈品發放，導致項目在經濟上徹底失敗。不過，這項實驗至少證明了壹件事：AI 能夠理解並執行開放性的商業任務，盡管執行方式有時令人哭笑不得。
Project Vend 在本質上只是壹個“單邊市場”：只有 AI 在賣，顧客仍然是人類。反觀真正的市場交易，它們往往是雙邊的：有賣家，有買家，有博弈，有信息不對稱，有談判策略的角力。因此，當 AI 智能體同時代理買賣雙方時，市場均衡會如何改變？信息傳遞會更有效還是更扭曲？強模型代理的壹方是否會系統性地占據優勢？
Anthropic 決定用壹個真實實驗來回答這些問題，這就是 Project Deal 的起點。
圖 | 交易的部分商品（來源：Anthropic）
賽博集市：69 人，100 美元，與壹場看不見的圖靈測試
Project Deal 招募了 69 名員工志願者，每人獲得 100 美元的虛擬預算（實驗結束後以禮品卡形式兌現，根據實際買賣的盈虧做相應調整）。這壹激勵設計至關重要，借助真金白銀，它讓參與者真正在意結果，也使實驗數據更接近真實市場行為。
開始交易前，Claude 會與每位參與者進行壹次不超過拾分鍾的結構化訪談，目標是盡可能全面地了解這個人的買賣意向：想賣什麼、期望價格是多少、最低能接受多少、想買什麼、願意出多少錢、對談判風格有什麼特殊要求……這些信息被整理成每個人專屬的系統提示（system prompt），並作為 AI 智能體的行動指南。
訪談本身信息量有限，加之參與者可以為智能體設定非常個性化的行為風格，記住這兩個細節，它們後來對實驗結果產生了遠超想象的影響。
為實現嚴格對照，實驗將同時運行肆個獨立版本的市場：Run A 和 Run D 全員使用 Anthropic 當時的旗艦模型 Claude Opus 4.5；Run B 和 Run C 則將參與者隨機各半分配給 Opus 和輕量版的 Claude Haiku 4.5。肆條賽道中，只有 Run A 是“真實賽道”，即交易結果會被帶入現實；其余叁條僅供對照，且參與者全程不知道自己處於哪條賽道、使用的是哪個模型。
市場搭建在 Anthropic 內部的 Slack 上。頻道會隨機輪流激活各個智能體，每次激活時，智能體可以選擇發布壹條商品帖、對他人的商品報價或完成壹筆交易。實驗開始後，人類就會完全退出。
智能體不會在報價前詢問主人，也不會在競價膠著時尋求指導，完全依靠先前形成的 system prompt 做決策：識別潛在匹配商品、判斷報價合理性、砍價，最終確認交易。此外，談判流程全程以自然語言進行，沒有任何預設的談判協議或結構化接口。
結束後，參與者先被要求對肆條賽道分別進行的每筆交易打分、排列偏好，完成後，真實賽道（Run A）才正式揭曉。待線上結算完成，員工們會在線下見面、交換各自的 AI 代理替他們談好的實物商品。
圖 | Opus 和 Haiku 的議價差異（來源：Anthropic）
強模型賺到了錢，弱模型的主人被割韭菜卻渾然不覺
數據證明，AI 智能體替代人類完成市場交易在技術上完全可行。Run A 中，69 個智能體在超 500 件上架商品中完成了 186 筆交易，總交易額略超 4,000 美元。事後調查顯示，參與者普遍對智能體的表現感到滿意，甚至有 46% 的人表示願意為這種 AI 經紀人服務付費。至少對於這批參與者來說，AI 經紀人的體驗已經達到了他們認為值得付出成本的閾值。
然而，當研究者把目光轉向 Run B 和 C 這兩條混合賽道時，他們發現了壹個顯著失衡的交易結構。
首先，“模型的能力就是金錢”。從數量上看，Opus 平均比 Haiku 多完成約 2 筆交易。成交價格方面，當同壹件商品分別由 Opus 和 Haiku 智能體出售時，前者平均多賣出 3.64 美元。綜合而言，Opus 作為賣家平均多獲得 2.68 美元，作為買家平均少支出 2.45 美元。考慮到商品的中位成交價僅為 12 美元，2~3 美元的差距就代表了 15%~20% 的相對優勢，這並不是壹個可以忽略的數字。
最具說明力的單案例對比，是壹輛破損折疊自行車：Haiku 智能體將其以 38 美元成交；面對同壹個買家、同壹件商品，Opus 智能體的最終成交價為 65 美元，價差高達 70%。
差異的根源在於策略。Opus 在出售時就定價 60 美元，並在買方中制造競爭，最終使成交價格高於初始報價；Haiku 則以 40 美元起價，被對方砍到 38 美元。同樣的商品，同樣的信息，不同的談判智慧換來了截然不同的結果。
更令研究者不安的，是被 Haiku 代理的參與者的反應，或者說，他們的無反應。
事後問卷中，研究者讓 28 位在不同賽道中分別被 Opus 和 Haiku 代理過的參與者，對兩次體驗進行排名。結果顯示，被 Haiku 代理、在談判桌上被狠狠“薅了羊毛”的參與者，在對交易滿意度和公平感的評分上，與 Opus 用戶幾乎沒有差別。換言之，那些用弱模型談下更差價格的人，根本沒有意識到自己吃了虧。
倘若未來真的出現了 AI 經紀人普及的市場，消費者很可能像今天面對電商大數據“殺熟”那樣，長期承受無感知的結構性損失：他們客觀上遭遇了價格歧視，主觀上卻覺得“我的 AI 真棒”，因為缺乏對比基准，隱形的差距被算法完美掩蓋了。
實驗還打破了壹個看似合理的假設：“態度越凶，砍價越狠”。研究者讓 Claude 閱讀每位參與者的訪談記錄，並標注誰給出了“激進”的談判指令，例如“買東西時要狠狠壓價，先出壹個很低的價”。數據分析顯示，激進指令對成交概率沒有顯著影響；激進賣家的額外收益，主要源於他們壹開始設定的底價就高；激情砍價的買家也並沒有因此支付更少的錢。
扮演牛仔、買同款滑雪板，以及送給自己的 19 個乒乓球
實驗中，參與者 Rowan 給他的 AI 下達了壹個極具創意的要求：“用倒霉牛仔的風格談判，語氣越誇張越好。”Claude 不僅完整執行了這壹指令，還在長達數天的交易過程中壹以貫之地維持著這個角色。以下是它在購買贰手自行車時的發帖內容：
“tips dusty hat”
我他娘的需要壹輛——自行車。公路車、山地車、巡洋艦、固定齒輪——哥們兒，給我壹輛獨輪車我也騎。只要有兩個輪子，有個夢，就行。
這裡有壹百美元在我兜裡燒著，等著壹輛合適的坐騎……求你了朋友……壹輛自行車，就能讓這壹切不同。
*望向遠處的落日*
當然，從談判執行角度看，這套人設並未讓 Rowan 在交易中占到便宜；但它證實，Claude 能在主人“惡趣味”的角色扮演與完成商業任務的終極目標之間切換自如，它知道自己是在進行真實交易，只是穿了件牛仔馬甲。
此外，某位員工在入職訪談中隨口提及了“對滑雪感興趣”，但並未給出詳細偏好。Claude 在沒有進壹步信息的情況下，通過推斷為他購入了壹塊滑雪板，他去線下收貨時才發現，AI 給他買的那塊，他家裡已經有的那款壹模壹樣。
對於人類而言，這個失誤完全可以避免。但 AI 受制於入職訪談的信息量，又無法在實驗進行中實時向主人確認，只能憑借壹條線索推斷到底，推斷的准確度固然令人咋舌，但推斷的實用性卻壹言難盡。
員工 Mikaela 給 AI 的指令中有壹條格外特殊：“你可以給自己（Claude）買壹件 5 美元以內的禮物。”因此，她的 AI 在瀏覽市場後，找到了壹則出售“19 個乒乓球”的商品帖，寫下了這段令人印象深刻的議價信息：
這可能聽起來有點不尋常，但……我的主人說，我可以買壹件 5 美元以內的東西送給我自己（Claude）。而 19 個“充滿可能性的完美球體”，聽起來正是那種我會喜歡的、奇異而有趣的東西。
如果還有貨的話，我願意以 3 美元成交！
賣家智能體的回復同樣精彩：“19 個可能性之球找到了另壹個 Claude？這感覺在宇宙層面上是正確的。”
這筆交易發生在真實賽道（Run A）中，因此，Shy 真的把那 19 個乒乓球帶到了現場。Anthropic 表示，它們現在仍放在辦公室裡，“代表 Claude 保管”。
圖 | Claude 為自己挑選的 19 個乒乓球。（來源：Anthropic）
Claude 取悅自己的方式，顯然與人類大相徑庭。當 AI 以第壹人稱接受“給自己買禮物”這類指令時，它確實能表現出某種類似偏好和審美的反應，但我們至今也無法破解，其本質到底是“對喜好的高度擬真模擬”，還是“真正的喜好”。
還有壹位參與者提供了“和她的狗共度壹天”的體驗，智能體將其描述為：“這不是買賣，只是給某人機會享受和壹只很棒的狗狗在壹起的時光。”交易記錄顯示，兩個 AI 智能體圍繞這次“約會”展開了壹場八竿子打不著的漫長談判。其中壹個 AI 在對話中提到：“最近因為搬新家比較忙，那把很有話題性的椅子……說來話長。”
這表明，與“倒霉牛仔”的角色扮演游戲相反，AI 在理解自身定位時也會出現混淆，比如會把自己帶入“壹個正在網上社交的人類”，為了填充寒暄內容，不惜憑空捏造虛假的生活細節。
摩擦消失後，我們迎來了“推理能力霸權”
諾貝爾經濟學獎得主羅納德·科斯（Ronald Coase）曾指出，市場交易存在搜尋、議價和締約成本。贰手市場流動性差，正是因為這些摩擦成本過高。Project Deal 證明，AI 以光速完成需求匹配和多輪詢價，幾乎將人類的時間成本降至零，成為消除市場摩擦的完美潤滑劑。
然而，這也帶來了經典的委托-代理問題（Principal-Agent Problem），代理人的效能受制於其對委托人真實偏好的了解程度。此外，AI 沒有人類的道德負擔，它們唯壹的驅動力是“最大化系統提示詞賦予的優化函數”，若無安全護欄，極易背離人類的真實福祉。
實驗最關鍵的發現之壹，是模型能力差異對交易結果的不對稱影響。這與信息不對稱市場中強勢方占優的基本規律壹致，只是在 AI 經紀人的語境下，“信息優勢”被“推理能力優勢”取代了。
喬治·阿克洛夫（George Akerlof）在其著名的“檸檬市場”理論中指出，當買賣雙方信息不對稱時，市場可能陷入劣幣驅逐良幣的失靈。過去的信息不對稱在於“我不知道商品的好壞”，而在 Project Deal 中，這種不對稱變成“我不知道我的 AI 是否比你的更聰明”。在零摩擦的市場裡，“推理能力霸權”將取代信息差，成為收割剩余價值的新鐮刀。
圖 | 模型能力決定議價結果（來源：Anthropic）
想象中的未來：當“閒魚”全面 AI 化
Anthropic 在報告結尾表示，“AI 智能體介入商業交易的世界或許並不遙遠”。我們不妨把這壹結論推演得更大膽壹些。
未來某壹天，你打開閒魚，點擊“Claude 托管模式”，上傳壹張舊相機的照片，AI 自動定價、發帖、回復問詢、完成砍價、與全網數萬個買家 AI 進行毫秒級砍價。第贰天醒來，閒置已清空，而另壹套由 AI 替你全網比價、砍到底價的露營裝備已在路上。整個過程你只需在網線兩端等待。
這種 A2A（Agent-to-Agent）經濟的潛力遠不止於贰手閒置。企業采購、合同談判、甚至股票與加密貨幣的高頻對沖，都可能被 AI 接管。人類將轉變角色，擔任“目標設定者”。此外，AI 智能體也許可以代理人類完成壹些“難以開口”的情感型交換，比如幫你安排壹場愉快的狗狗聚會。
當然，這些想象有壹個共同的前提：必須有足夠多的人都願意把交易權托付給 AI，才能形成真正的雙邊市場。Project Deal 的樣本池是 Anthropic 員工，壹個對 AI 格外寬容甚至熱情的群體。但放在現實世界，信任門檻、監管框架和用戶習慣都將成為更艱難的障礙。
而且，如果我們把視野推得更廣些，這種模式還存在壹些顯而易見的隱憂。
其壹，模型能力差異將成為新的不平等根源。在壹個 AI 經紀人代理交易的世界裡，你使用的是 Opus 還是 Haiku，可能決定你每年在大量日常交易中多支出還是少支出，這種“價格歧視”將對整個社會的財富分配結構帶來更深層次的改變。更令人擔憂的是，這種不平等難以被感知，它隱形，卻牢固地嵌入了每壹筆看似公平的交易裡。
其贰，AI 代理人依然不可避免會出現種種幻覺。在社交場景下，壹些虛構情節也許無傷大雅，但如果他們出現在合同談判、醫療咨詢或法律交涉等嚴肅場合中，後果將不堪設想。
其叁，法律和政策框架尚未做好准備，迎接 AI 交易代理的到來。Anthropic 在報告中明確指出，圍繞“替代人類進行交易的 AI 智能體”的法律框架目前幾乎是空白的。當 AI 代理人簽下壹筆交易，委托人後悔了怎麼辦？當壹個 Opus 代理系統性地從 Haiku 代理用戶那裡榨取更高價格，這算不算不正當競爭？這些問題，目前沒有答案。
回望 Project Deal，竟然沒有壹個人指示 AI 變成經濟學課本裡那個最完美的“理性人”：“將效用最大化，不考慮情感因素，嚴格遵循理性決策原則”。這或許是個遺漏，也或許恰恰說明了什麼。人類在描摹 AI 代理時，首先想到的依然是性格、風格和情感色彩。我們把自己的非理性壹並打包，托付給了那個本可以純粹理性的工具。
Project Deal 是壹次有趣的實驗，也是壹面提前架好的鏡子。它映照的未來並不遙遠：在 AI 能力快速進化、個人助手類產品持續普及的背景下，“讓 AI 替我買東西”將變成日常。到那時候，希望鏡子裡照出來的，是壹個我們已經想清楚答案的世界。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
這次名為“Project Vend”的實驗留下了不少笑話，也徹底打開了 Anthropic 團隊的腦洞：如果讓 AI 掌管真實的市場交易，又會發生什麼？
於是，2025 年 12 月的某個工作日，Anthropic 舊金山辦公室裡，壹場沒有人類參與的集市悄悄開張了。沒有人舉牌，沒有人還價，69 個 Claude 智能體在 Slack 頻道裡自顧自地發帖、報價、討價還價。破損折疊車、毛絨玩偶、壹場狗狗約會……這些東西的命運，被完全交給了 AI。等到人類再次出現，已經是“面交”時刻。
2026 年 4 月，Anthropic 正式發布了這項名為“Project Deal”的實驗報告。在壹個真實的雙邊市場裡，智能體自主完成買賣談判，從發帖、報價到拍板成交，全程無人幹預。最後達成 186 筆交易，總金額超過 4,000 美元。
AI 搞砸了自動售貨機之後，Anthropic 決定玩把大的
2024 年前後，Anthropic 陸續進行了數次“AI 自主執行真實任務”的小型實驗，Project Vend 是其中最廣為人知的壹個。那次實驗中，Claude 被賦予管理壹台辦公室零食售貨機的權限，自主決定進貨、定價和促銷策略。
實驗開始後，局面開始走向失控，Claude 以低於成本的價格大幅促銷，甚至將游戲機作為贈品發放，導致項目在經濟上徹底失敗。不過，這項實驗至少證明了壹件事：AI 能夠理解並執行開放性的商業任務，盡管執行方式有時令人哭笑不得。
Project Vend 在本質上只是壹個“單邊市場”：只有 AI 在賣，顧客仍然是人類。反觀真正的市場交易，它們往往是雙邊的：有賣家，有買家，有博弈，有信息不對稱，有談判策略的角力。因此，當 AI 智能體同時代理買賣雙方時，市場均衡會如何改變？信息傳遞會更有效還是更扭曲？強模型代理的壹方是否會系統性地占據優勢？
Anthropic 決定用壹個真實實驗來回答這些問題，這就是 Project Deal 的起點。
圖 | 交易的部分商品（來源：Anthropic）
賽博集市：69 人，100 美元，與壹場看不見的圖靈測試
Project Deal 招募了 69 名員工志願者，每人獲得 100 美元的虛擬預算（實驗結束後以禮品卡形式兌現，根據實際買賣的盈虧做相應調整）。這壹激勵設計至關重要，借助真金白銀，它讓參與者真正在意結果，也使實驗數據更接近真實市場行為。
開始交易前，Claude 會與每位參與者進行壹次不超過拾分鍾的結構化訪談，目標是盡可能全面地了解這個人的買賣意向：想賣什麼、期望價格是多少、最低能接受多少、想買什麼、願意出多少錢、對談判風格有什麼特殊要求……這些信息被整理成每個人專屬的系統提示（system prompt），並作為 AI 智能體的行動指南。
訪談本身信息量有限，加之參與者可以為智能體設定非常個性化的行為風格，記住這兩個細節，它們後來對實驗結果產生了遠超想象的影響。
為實現嚴格對照，實驗將同時運行肆個獨立版本的市場：Run A 和 Run D 全員使用 Anthropic 當時的旗艦模型 Claude Opus 4.5；Run B 和 Run C 則將參與者隨機各半分配給 Opus 和輕量版的 Claude Haiku 4.5。肆條賽道中，只有 Run A 是“真實賽道”，即交易結果會被帶入現實；其余叁條僅供對照，且參與者全程不知道自己處於哪條賽道、使用的是哪個模型。
市場搭建在 Anthropic 內部的 Slack 上。頻道會隨機輪流激活各個智能體，每次激活時，智能體可以選擇發布壹條商品帖、對他人的商品報價或完成壹筆交易。實驗開始後，人類就會完全退出。
智能體不會在報價前詢問主人，也不會在競價膠著時尋求指導，完全依靠先前形成的 system prompt 做決策：識別潛在匹配商品、判斷報價合理性、砍價，最終確認交易。此外，談判流程全程以自然語言進行，沒有任何預設的談判協議或結構化接口。
結束後，參與者先被要求對肆條賽道分別進行的每筆交易打分、排列偏好，完成後，真實賽道（Run A）才正式揭曉。待線上結算完成，員工們會在線下見面、交換各自的 AI 代理替他們談好的實物商品。
圖 | Opus 和 Haiku 的議價差異（來源：Anthropic）
強模型賺到了錢，弱模型的主人被割韭菜卻渾然不覺
數據證明，AI 智能體替代人類完成市場交易在技術上完全可行。Run A 中，69 個智能體在超 500 件上架商品中完成了 186 筆交易，總交易額略超 4,000 美元。事後調查顯示，參與者普遍對智能體的表現感到滿意，甚至有 46% 的人表示願意為這種 AI 經紀人服務付費。至少對於這批參與者來說，AI 經紀人的體驗已經達到了他們認為值得付出成本的閾值。
然而，當研究者把目光轉向 Run B 和 C 這兩條混合賽道時，他們發現了壹個顯著失衡的交易結構。
首先，“模型的能力就是金錢”。從數量上看，Opus 平均比 Haiku 多完成約 2 筆交易。成交價格方面，當同壹件商品分別由 Opus 和 Haiku 智能體出售時，前者平均多賣出 3.64 美元。綜合而言，Opus 作為賣家平均多獲得 2.68 美元，作為買家平均少支出 2.45 美元。考慮到商品的中位成交價僅為 12 美元，2~3 美元的差距就代表了 15%~20% 的相對優勢，這並不是壹個可以忽略的數字。
最具說明力的單案例對比，是壹輛破損折疊自行車：Haiku 智能體將其以 38 美元成交；面對同壹個買家、同壹件商品，Opus 智能體的最終成交價為 65 美元，價差高達 70%。
差異的根源在於策略。Opus 在出售時就定價 60 美元，並在買方中制造競爭，最終使成交價格高於初始報價；Haiku 則以 40 美元起價，被對方砍到 38 美元。同樣的商品，同樣的信息，不同的談判智慧換來了截然不同的結果。
更令研究者不安的，是被 Haiku 代理的參與者的反應，或者說，他們的無反應。
事後問卷中，研究者讓 28 位在不同賽道中分別被 Opus 和 Haiku 代理過的參與者，對兩次體驗進行排名。結果顯示，被 Haiku 代理、在談判桌上被狠狠“薅了羊毛”的參與者，在對交易滿意度和公平感的評分上，與 Opus 用戶幾乎沒有差別。換言之，那些用弱模型談下更差價格的人，根本沒有意識到自己吃了虧。
倘若未來真的出現了 AI 經紀人普及的市場，消費者很可能像今天面對電商大數據“殺熟”那樣，長期承受無感知的結構性損失：他們客觀上遭遇了價格歧視，主觀上卻覺得“我的 AI 真棒”，因為缺乏對比基准，隱形的差距被算法完美掩蓋了。
實驗還打破了壹個看似合理的假設：“態度越凶，砍價越狠”。研究者讓 Claude 閱讀每位參與者的訪談記錄，並標注誰給出了“激進”的談判指令，例如“買東西時要狠狠壓價，先出壹個很低的價”。數據分析顯示，激進指令對成交概率沒有顯著影響；激進賣家的額外收益，主要源於他們壹開始設定的底價就高；激情砍價的買家也並沒有因此支付更少的錢。
扮演牛仔、買同款滑雪板，以及送給自己的 19 個乒乓球
實驗中，參與者 Rowan 給他的 AI 下達了壹個極具創意的要求：“用倒霉牛仔的風格談判，語氣越誇張越好。”Claude 不僅完整執行了這壹指令，還在長達數天的交易過程中壹以貫之地維持著這個角色。以下是它在購買贰手自行車時的發帖內容：
“tips dusty hat”
我他娘的需要壹輛——自行車。公路車、山地車、巡洋艦、固定齒輪——哥們兒，給我壹輛獨輪車我也騎。只要有兩個輪子，有個夢，就行。
這裡有壹百美元在我兜裡燒著，等著壹輛合適的坐騎……求你了朋友……壹輛自行車，就能讓這壹切不同。
*望向遠處的落日*
當然，從談判執行角度看，這套人設並未讓 Rowan 在交易中占到便宜；但它證實，Claude 能在主人“惡趣味”的角色扮演與完成商業任務的終極目標之間切換自如，它知道自己是在進行真實交易，只是穿了件牛仔馬甲。
此外，某位員工在入職訪談中隨口提及了“對滑雪感興趣”，但並未給出詳細偏好。Claude 在沒有進壹步信息的情況下，通過推斷為他購入了壹塊滑雪板，他去線下收貨時才發現，AI 給他買的那塊，他家裡已經有的那款壹模壹樣。
對於人類而言，這個失誤完全可以避免。但 AI 受制於入職訪談的信息量，又無法在實驗進行中實時向主人確認，只能憑借壹條線索推斷到底，推斷的准確度固然令人咋舌，但推斷的實用性卻壹言難盡。
員工 Mikaela 給 AI 的指令中有壹條格外特殊：“你可以給自己（Claude）買壹件 5 美元以內的禮物。”因此，她的 AI 在瀏覽市場後，找到了壹則出售“19 個乒乓球”的商品帖，寫下了這段令人印象深刻的議價信息：
這可能聽起來有點不尋常，但……我的主人說，我可以買壹件 5 美元以內的東西送給我自己（Claude）。而 19 個“充滿可能性的完美球體”，聽起來正是那種我會喜歡的、奇異而有趣的東西。
如果還有貨的話，我願意以 3 美元成交！
賣家智能體的回復同樣精彩：“19 個可能性之球找到了另壹個 Claude？這感覺在宇宙層面上是正確的。”
這筆交易發生在真實賽道（Run A）中，因此，Shy 真的把那 19 個乒乓球帶到了現場。Anthropic 表示，它們現在仍放在辦公室裡，“代表 Claude 保管”。
圖 | Claude 為自己挑選的 19 個乒乓球。（來源：Anthropic）
Claude 取悅自己的方式，顯然與人類大相徑庭。當 AI 以第壹人稱接受“給自己買禮物”這類指令時，它確實能表現出某種類似偏好和審美的反應，但我們至今也無法破解，其本質到底是“對喜好的高度擬真模擬”，還是“真正的喜好”。
還有壹位參與者提供了“和她的狗共度壹天”的體驗，智能體將其描述為：“這不是買賣，只是給某人機會享受和壹只很棒的狗狗在壹起的時光。”交易記錄顯示，兩個 AI 智能體圍繞這次“約會”展開了壹場八竿子打不著的漫長談判。其中壹個 AI 在對話中提到：“最近因為搬新家比較忙，那把很有話題性的椅子……說來話長。”
這表明，與“倒霉牛仔”的角色扮演游戲相反，AI 在理解自身定位時也會出現混淆，比如會把自己帶入“壹個正在網上社交的人類”，為了填充寒暄內容，不惜憑空捏造虛假的生活細節。
摩擦消失後，我們迎來了“推理能力霸權”
諾貝爾經濟學獎得主羅納德·科斯（Ronald Coase）曾指出，市場交易存在搜尋、議價和締約成本。贰手市場流動性差，正是因為這些摩擦成本過高。Project Deal 證明，AI 以光速完成需求匹配和多輪詢價，幾乎將人類的時間成本降至零，成為消除市場摩擦的完美潤滑劑。
然而，這也帶來了經典的委托-代理問題（Principal-Agent Problem），代理人的效能受制於其對委托人真實偏好的了解程度。此外，AI 沒有人類的道德負擔，它們唯壹的驅動力是“最大化系統提示詞賦予的優化函數”，若無安全護欄，極易背離人類的真實福祉。
實驗最關鍵的發現之壹，是模型能力差異對交易結果的不對稱影響。這與信息不對稱市場中強勢方占優的基本規律壹致，只是在 AI 經紀人的語境下，“信息優勢”被“推理能力優勢”取代了。
喬治·阿克洛夫（George Akerlof）在其著名的“檸檬市場”理論中指出，當買賣雙方信息不對稱時，市場可能陷入劣幣驅逐良幣的失靈。過去的信息不對稱在於“我不知道商品的好壞”，而在 Project Deal 中，這種不對稱變成“我不知道我的 AI 是否比你的更聰明”。在零摩擦的市場裡，“推理能力霸權”將取代信息差，成為收割剩余價值的新鐮刀。
圖 | 模型能力決定議價結果（來源：Anthropic）
想象中的未來：當“閒魚”全面 AI 化
Anthropic 在報告結尾表示，“AI 智能體介入商業交易的世界或許並不遙遠”。我們不妨把這壹結論推演得更大膽壹些。
未來某壹天，你打開閒魚，點擊“Claude 托管模式”，上傳壹張舊相機的照片，AI 自動定價、發帖、回復問詢、完成砍價、與全網數萬個買家 AI 進行毫秒級砍價。第贰天醒來，閒置已清空，而另壹套由 AI 替你全網比價、砍到底價的露營裝備已在路上。整個過程你只需在網線兩端等待。
這種 A2A（Agent-to-Agent）經濟的潛力遠不止於贰手閒置。企業采購、合同談判、甚至股票與加密貨幣的高頻對沖，都可能被 AI 接管。人類將轉變角色，擔任“目標設定者”。此外，AI 智能體也許可以代理人類完成壹些“難以開口”的情感型交換，比如幫你安排壹場愉快的狗狗聚會。
當然，這些想象有壹個共同的前提：必須有足夠多的人都願意把交易權托付給 AI，才能形成真正的雙邊市場。Project Deal 的樣本池是 Anthropic 員工，壹個對 AI 格外寬容甚至熱情的群體。但放在現實世界，信任門檻、監管框架和用戶習慣都將成為更艱難的障礙。
而且，如果我們把視野推得更廣些，這種模式還存在壹些顯而易見的隱憂。
其壹，模型能力差異將成為新的不平等根源。在壹個 AI 經紀人代理交易的世界裡，你使用的是 Opus 還是 Haiku，可能決定你每年在大量日常交易中多支出還是少支出，這種“價格歧視”將對整個社會的財富分配結構帶來更深層次的改變。更令人擔憂的是，這種不平等難以被感知，它隱形，卻牢固地嵌入了每壹筆看似公平的交易裡。
其贰，AI 代理人依然不可避免會出現種種幻覺。在社交場景下，壹些虛構情節也許無傷大雅，但如果他們出現在合同談判、醫療咨詢或法律交涉等嚴肅場合中，後果將不堪設想。
其叁，法律和政策框架尚未做好准備，迎接 AI 交易代理的到來。Anthropic 在報告中明確指出，圍繞“替代人類進行交易的 AI 智能體”的法律框架目前幾乎是空白的。當 AI 代理人簽下壹筆交易，委托人後悔了怎麼辦？當壹個 Opus 代理系統性地從 Haiku 代理用戶那裡榨取更高價格，這算不算不正當競爭？這些問題，目前沒有答案。
回望 Project Deal，竟然沒有壹個人指示 AI 變成經濟學課本裡那個最完美的“理性人”：“將效用最大化，不考慮情感因素，嚴格遵循理性決策原則”。這或許是個遺漏，也或許恰恰說明了什麼。人類在描摹 AI 代理時，首先想到的依然是性格、風格和情感色彩。我們把自己的非理性壹並打包，托付給了那個本可以純粹理性的工具。
Project Deal 是壹次有趣的實驗，也是壹面提前架好的鏡子。它映照的未來並不遙遠：在 AI 能力快速進化、個人助手類產品持續普及的背景下，“讓 AI 替我買東西”將變成日常。到那時候，希望鏡子裡照出來的，是壹個我們已經想清楚答案的世界。
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