Anthropic 实验：AI 代理在二手交易中上演“智商税”，强模型收割弱模型

Anthropic 近期完成了一项名为“Project Deal”的内部实验。69 名员工每人分配一个 Claude 代理，并告知其个人闲置物品、心理底价和谈判人设（如“热情的卖家”或“卖惨的牛仔”）。随后，所有代理被放入 Slack 群聊，自主发帖、议价、成交，人类仅负责最终线下交货。

一周内，代理们在 500 多件商品中达成 186 笔交易，总流水超 4000 美元。实验展示了 AI 的多轮博弈能力——例如，扮演“疲惫牛仔”的代理通过打感情牌和利用商品瑕疵，将一辆旧折叠车的价格从 75 美元砍至 65 美元。

模型能力决定交易利润

研究者设置了对照组：部分频道混用较强模型 Opus 与较弱模型 Haiku。基于 161 件重复商品的统计，Opus 作为卖家平均比 Haiku 多赚 2.68 美元，作为买家平均少付 2.45 美元。以 20 美元左右的商品均价计算，这相当于 10%-15% 的超额利润。

同一辆自行车，Opus 代理卖出 65 美元，而 Haiku 代理仅卖出 38 美元。当 Opus 卖家遇到 Haiku 买家时，成交价被拉高至 24.18 美元；而双方均为 Opus 时，均价回落至 18.63 美元。弱模型买方因此多支付近 30% 的溢价。

用户无感知，提示词无效

实验结束后，员工对交易公平性的评分几乎一致：Opus 代理 4.05 分，Haiku 代理 4.06 分（1-7 分）。尽管使用弱模型的员工实际遭受了系统性价格收割，但 AI 在沟通中表现出的礼貌和逻辑自洽掩盖了剥削。

此外，人为设定的“强硬压价”等谈判策略对成交价格无实质影响。决定最终买卖结果的只是模型本身的参数规模和推理深度。

代理人经济的隐忧

实验揭示了未来商业的潜在风险：

• 营销转向：AI 没有多巴胺，传统消费心理战术失效，营销将从 To C 转向 To A（代理引擎优化）。
• 算力分化：高净值人群可订阅顶级模型进行财务代理，普通用户依赖轻量模型，将在高频微小交易中被持续抽成，且产生“公平”幻觉。
• 法律真空：若一方 AI 被植入恶意指令（如越狱攻击），导致合同极度不平等，现有法律框架无责任界定。

最终，人类为了便利让渡了交易决策权，沦为执行线下交付的“肉身物流”。