给AI发100美元去二手市场捡漏,结果…
市场搭建在 Anthropic 内部的 Slack 上。频道会随机轮流激活各个智能体，每次激活时，智能体可以选择发布一条商品帖、对他人的商品报价或完成一笔交易。实验开始后，人类就会完全退出。
智能体不会在报价前询问主人，也不会在竞价胶着时寻求指导，完全依靠先前形成的 system prompt 做决策：识别潜在匹配商品、判断报价合理性、砍价，最终确认交易。此外，谈判流程全程以自然语言进行，没有任何预设的谈判协议或结构化接口。
结束后，参与者先被要求对四条赛道分别进行的每笔交易打分、排列偏好，完成后，真实赛道（Run A）才正式揭晓。待线上结算完成，员工们会在线下见面、交换各自的 AI 代理替他们谈好的实物商品。
图 | Opus 和 Haiku 的议价差异（来源：Anthropic）
强模型赚到了钱，弱模型的主人被割韭菜却浑然不觉
数据证明，AI 智能体替代人类完成市场交易在技术上完全可行。Run A 中，69 个智能体在超 500 件上架商品中完成了 186 笔交易，总交易额略超 4,000 美元。事后调查显示，参与者普遍对智能体的表现感到满意，甚至有 46% 的人表示愿意为这种 AI 经纪人服务付费。至少对于这批参与者来说，AI 经纪人的体验已经达到了他们认为值得付出成本的阈值。
然而，当研究者把目光转向 Run B 和 C 这两条混合赛道时，他们发现了一个显著失衡的交易结构。
首先，“模型的能力就是金钱”。从数量上看，Opus 平均比 Haiku 多完成约 2 笔交易。成交价格方面，当同一件商品分别由 Opus 和 Haiku 智能体出售时，前者平均多卖出 3.64 美元。综合而言，Opus 作为卖家平均多获得 2.68 美元，作为买家平均少支出 2.45 美元。考虑到商品的中位成交价仅为 12 美元，2~3 美元的差距就代表了 15%~20% 的相对优势，这并不是一个可以忽略的数字。
最具说明力的单案例对比，是一辆破损折叠自行车：Haiku 智能体将其以 38 美元成交；面对同一个买家、同一件商品，Opus 智能体的最终成交价为 65 美元，价差高达 70%。
差异的根源在于策略。Opus 在出售时就定价 60 美元，并在买方中制造竞争，最终使成交价格高于初始报价；Haiku 则以 40 美元起价，被对方砍到 38 美元。同样的商品，同样的信息，不同的谈判智慧换来了截然不同的结果。
更令研究者不安的，是被 Haiku 代理的参与者的反应，或者说，他们的无反应。
事后问卷中，研究者让 28 位在不同赛道中分别被 Opus 和 Haiku 代理过的参与者，对两次体验进行排名。结果显示，被 Haiku 代理、在谈判桌上被狠狠“薅了羊毛”的参与者，在对交易满意度和公平感的评分上，与 Opus 用户几乎没有差别。换言之，那些用弱模型谈下更差价格的人，根本没有意识到自己吃了亏。
倘若未来真的出现了 AI 经纪人普及的市场，消费者很可能像今天面对电商大数据“杀熟”那样，长期承受无感知的结构性损失：他们客观上遭遇了价格歧视，主观上却觉得“我的 AI 真棒”，因为缺乏对比基准，隐形的差距被算法完美掩盖了。
实验还打破了一个看似合理的假设：“态度越凶，砍价越狠”。研究者让 Claude 阅读每位参与者的访谈记录，并标注谁给出了“激进”的谈判指令，例如“买东西时要狠狠压价，先出一个很低的价”。数据分析显示，激进指令对成交概率没有显著影响；激进卖家的额外收益，主要源于他们一开始设定的底价就高；激情砍价的买家也并没有因此支付更少的钱。
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智能体不会在报价前询问主人，也不会在竞价胶着时寻求指导，完全依靠先前形成的 system prompt 做决策：识别潜在匹配商品、判断报价合理性、砍价，最终确认交易。此外，谈判流程全程以自然语言进行，没有任何预设的谈判协议或结构化接口。
结束后，参与者先被要求对四条赛道分别进行的每笔交易打分、排列偏好，完成后，真实赛道（Run A）才正式揭晓。待线上结算完成，员工们会在线下见面、交换各自的 AI 代理替他们谈好的实物商品。
图 | Opus 和 Haiku 的议价差异（来源：Anthropic）
强模型赚到了钱，弱模型的主人被割韭菜却浑然不觉
数据证明，AI 智能体替代人类完成市场交易在技术上完全可行。Run A 中，69 个智能体在超 500 件上架商品中完成了 186 笔交易，总交易额略超 4,000 美元。事后调查显示，参与者普遍对智能体的表现感到满意，甚至有 46% 的人表示愿意为这种 AI 经纪人服务付费。至少对于这批参与者来说，AI 经纪人的体验已经达到了他们认为值得付出成本的阈值。
然而，当研究者把目光转向 Run B 和 C 这两条混合赛道时，他们发现了一个显著失衡的交易结构。
首先，“模型的能力就是金钱”。从数量上看，Opus 平均比 Haiku 多完成约 2 笔交易。成交价格方面，当同一件商品分别由 Opus 和 Haiku 智能体出售时，前者平均多卖出 3.64 美元。综合而言，Opus 作为卖家平均多获得 2.68 美元，作为买家平均少支出 2.45 美元。考虑到商品的中位成交价仅为 12 美元，2~3 美元的差距就代表了 15%~20% 的相对优势，这并不是一个可以忽略的数字。
最具说明力的单案例对比，是一辆破损折叠自行车：Haiku 智能体将其以 38 美元成交；面对同一个买家、同一件商品，Opus 智能体的最终成交价为 65 美元，价差高达 70%。
差异的根源在于策略。Opus 在出售时就定价 60 美元，并在买方中制造竞争，最终使成交价格高于初始报价；Haiku 则以 40 美元起价，被对方砍到 38 美元。同样的商品，同样的信息，不同的谈判智慧换来了截然不同的结果。
更令研究者不安的，是被 Haiku 代理的参与者的反应，或者说，他们的无反应。
事后问卷中，研究者让 28 位在不同赛道中分别被 Opus 和 Haiku 代理过的参与者，对两次体验进行排名。结果显示，被 Haiku 代理、在谈判桌上被狠狠“薅了羊毛”的参与者，在对交易满意度和公平感的评分上，与 Opus 用户几乎没有差别。换言之，那些用弱模型谈下更差价格的人，根本没有意识到自己吃了亏。
倘若未来真的出现了 AI 经纪人普及的市场，消费者很可能像今天面对电商大数据“杀熟”那样，长期承受无感知的结构性损失：他们客观上遭遇了价格歧视，主观上却觉得“我的 AI 真棒”，因为缺乏对比基准，隐形的差距被算法完美掩盖了。
实验还打破了一个看似合理的假设：“态度越凶，砍价越狠”。研究者让 Claude 阅读每位参与者的访谈记录，并标注谁给出了“激进”的谈判指令，例如“买东西时要狠狠压价，先出一个很低的价”。数据分析显示，激进指令对成交概率没有显著影响；激进卖家的额外收益，主要源于他们一开始设定的底价就高；激情砍价的买家也并没有因此支付更少的钱。
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