给AI发100美元去二手市场捡漏,结果…
2025 年年底，Anthropic 进行过一项测试，他们把一台《华尔街日报》办公室的自动售卖机交给 Claude 管理。那次实验很快脱轨，获得 1,000 美元启动资金的 AI，任性地购买了 PlayStation 5 游戏机并将其免费送人，还进货了几瓶葡萄酒、一批金属块，以及一条活体斗鱼，最终结果可想而知，“零食自动贩卖计划”不可挽回地走向了破产。
这次名为“Project Vend”的实验留下了不少笑话，也彻底打开了 Anthropic 团队的脑洞：如果让 AI 掌管真实的市场交易，又会发生什么？
于是，2025 年 12 月的某个工作日，Anthropic 旧金山办公室里，一场没有人类参与的集市悄悄开张了。没有人举牌，没有人还价，69 个 Claude 智能体在 Slack 频道里自顾自地发帖、报价、讨价还价。破损折叠车、毛绒玩偶、一场狗狗约会……这些东西的命运，被完全交给了 AI。等到人类再次出现，已经是“面交”时刻。
2026 年 4 月，Anthropic 正式发布了这项名为“Project Deal”的实验报告。在一个真实的双边市场里，智能体自主完成买卖谈判，从发帖、报价到拍板成交，全程无人干预。最后达成 186 笔交易，总金额超过 4,000 美元。
AI 搞砸了自动售货机之后，Anthropic 决定玩把大的
2024 年前后，Anthropic 陆续进行了数次“AI 自主执行真实任务”的小型实验，Project Vend 是其中最广为人知的一个。那次实验中，Claude 被赋予管理一台办公室零食售货机的权限，自主决定进货、定价和促销策略。
实验开始后，局面开始走向失控，Claude 以低于成本的价格大幅促销，甚至将游戏机作为赠品发放，导致项目在经济上彻底失败。不过，这项实验至少证明了一件事：AI 能够理解并执行开放性的商业任务，尽管执行方式有时令人哭笑不得。
Project Vend 在本质上只是一个“单边市场”：只有 AI 在卖，顾客仍然是人类。反观真正的市场交易，它们往往是双边的：有卖家，有买家，有博弈，有信息不对称，有谈判策略的角力。因此，当 AI 智能体同时代理买卖双方时，市场均衡会如何改变？信息传递会更有效还是更扭曲？强模型代理的一方是否会系统性地占据优势？
Anthropic 决定用一个真实实验来回答这些问题，这就是 Project Deal 的起点。
图 | 交易的部分商品（来源：Anthropic）
赛博集市：69 人，100 美元，与一场看不见的图灵测试
Project Deal 招募了 69 名员工志愿者，每人获得 100 美元的虚拟预算（实验结束后以礼品卡形式兑现，根据实际买卖的盈亏做相应调整）。这一激励设计至关重要，借助真金白银，它让参与者真正在意结果，也使实验数据更接近真实市场行为。
开始交易前，Claude 会与每位参与者进行一次不超过十分钟的结构化访谈，目标是尽可能全面地了解这个人的买卖意向：想卖什么、期望价格是多少、最低能接受多少、想买什么、愿意出多少钱、对谈判风格有什么特殊要求……这些信息被整理成每个人专属的系统提示（system prompt），并作为 AI 智能体的行动指南。
访谈本身信息量有限，加之参与者可以为智能体设定非常个性化的行为风格，记住这两个细节，它们后来对实验结果产生了远超想象的影响。
为实现严格对照，实验将同时运行四个独立版本的市场：Run A 和 Run D 全员使用 Anthropic 当时的旗舰模型 Claude Opus 4.5；Run B 和 Run C 则将参与者随机各半分配给 Opus 和轻量版的 Claude Haiku 4.5。四条赛道中，只有 Run A 是“真实赛道”，即交易结果会被带入现实；其余三条仅供对照，且参与者全程不知道自己处于哪条赛道、使用的是哪个模型。
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这次名为“Project Vend”的实验留下了不少笑话，也彻底打开了 Anthropic 团队的脑洞：如果让 AI 掌管真实的市场交易，又会发生什么？
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2026 年 4 月，Anthropic 正式发布了这项名为“Project Deal”的实验报告。在一个真实的双边市场里，智能体自主完成买卖谈判，从发帖、报价到拍板成交，全程无人干预。最后达成 186 笔交易，总金额超过 4,000 美元。
AI 搞砸了自动售货机之后，Anthropic 决定玩把大的
2024 年前后，Anthropic 陆续进行了数次“AI 自主执行真实任务”的小型实验，Project Vend 是其中最广为人知的一个。那次实验中，Claude 被赋予管理一台办公室零食售货机的权限，自主决定进货、定价和促销策略。
实验开始后，局面开始走向失控，Claude 以低于成本的价格大幅促销，甚至将游戏机作为赠品发放，导致项目在经济上彻底失败。不过，这项实验至少证明了一件事：AI 能够理解并执行开放性的商业任务，尽管执行方式有时令人哭笑不得。
Project Vend 在本质上只是一个“单边市场”：只有 AI 在卖，顾客仍然是人类。反观真正的市场交易，它们往往是双边的：有卖家，有买家，有博弈，有信息不对称，有谈判策略的角力。因此，当 AI 智能体同时代理买卖双方时，市场均衡会如何改变？信息传递会更有效还是更扭曲？强模型代理的一方是否会系统性地占据优势？
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图 | 交易的部分商品（来源：Anthropic）
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Project Deal 招募了 69 名员工志愿者，每人获得 100 美元的虚拟预算（实验结束后以礼品卡形式兑现，根据实际买卖的盈亏做相应调整）。这一激励设计至关重要，借助真金白银，它让参与者真正在意结果，也使实验数据更接近真实市场行为。
开始交易前，Claude 会与每位参与者进行一次不超过十分钟的结构化访谈，目标是尽可能全面地了解这个人的买卖意向：想卖什么、期望价格是多少、最低能接受多少、想买什么、愿意出多少钱、对谈判风格有什么特殊要求……这些信息被整理成每个人专属的系统提示（system prompt），并作为 AI 智能体的行动指南。
访谈本身信息量有限，加之参与者可以为智能体设定非常个性化的行为风格，记住这两个细节，它们后来对实验结果产生了远超想象的影响。
为实现严格对照，实验将同时运行四个独立版本的市场：Run A 和 Run D 全员使用 Anthropic 当时的旗舰模型 Claude Opus 4.5；Run B 和 Run C 则将参与者随机各半分配给 Opus 和轻量版的 Claude Haiku 4.5。四条赛道中，只有 Run A 是“真实赛道”，即交易结果会被带入现实；其余三条仅供对照，且参与者全程不知道自己处于哪条赛道、使用的是哪个模型。
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