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Anthropic用Claude智能体搭建迷你交易市场测试代理交易

来源标题:Project Swap: What happens when agents trade for us?

Anthropic开展Project Swap实验,让六个办公室的员工各带一本书,由Claude智能体在开放交易市场上代为推销、议价和成交。实验旨在观察智能体进入市场后哪些机制有效、哪些会出问题,是此前Project Deal的受控后续。结果显示人们普遍满意换到的书,并愿意将年度购书预算的三分之一交给智能体。

Hacker News 最新gmays2026/11/7 · 5 天前30 分钟阅读

以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。

Project Swap:当agent替我们交易时会发生什么?

以PDF格式阅读 01摘要 02我们为什么做这个实验 03如何做市 04实验如何运作 05Claude猜测偏好的准确度如何 06支撑市场的信息限制了结果 07在Claude自己的排名上,模型选择有影响 08冷酷的agent表现略好,而亲社会的agent有时会做出牺牲 09agent们在交易大厅里的表现 10人们总体上喜欢自己拿到的书,并愿意把年度购书预算的三分之一交给agent 11局限性 12讨论:对agent市场的启示 13附录 14参考文献 已发布 摘要 为了观察当agent被送入市场时哪些做法有效、哪些会出问题,我们搭建了一个由Claude组成的微型市场——这是Project Deal的受控后续实验,后者是我们首次让agent代表人们在市场中互动的尝试。来自六个办公室的Anthropic员工各自带来一本想送出的书。每位参与者与Claude短暂聊天,说明自己的阅读喜好,然后派出一个由Claude驱动的agent进入开放交易大厅,与其他人的agent进行推介、讨价还价并达成交易。目标是让每个人都能带回家一本自己喜欢的夏日读物。 参与者还根据自己的兴趣对10本书进行了排名,以便我们评估其agent在多大程度上代表了他们。仅凭五分钟的聊天,agent对书籍的排名在61%的两两比较中与本人的排名一致——对于如此简短的对话来说,这个结果出奇地好。 进入交易大厅后,agent们的交易表现不错。市场表现不佳,主要原因是agent缺乏关于参与者的信息,而不是因为它们的交易方式。 随后,我们将每个交易大厅重新运行了数十次,改变所使用的模型和agent的指令。我们发现,agent所运行的模型对其谈判结果的影响,比我们给它的指令更大。使用更强模型的市场效率更高。 大多数读到书的人喜欢自己的书,平均参与者表示愿意把年度购书预算的大约三分之一交给Claude来花。 我们为什么做这个实验 生活中充满了本可以让所有人过得更好、却从未发生的交易和交换。这往往只是因为找到合适的交易对手并谈判到成交需要太多精力。想想这样的病人:在得到一份负担不起的报价后就放弃了治疗,而其实有另一家诊所收费低得多,或者给他报价的医院如果被要求的话本来会削减费用。或者想想你的工作。某个地方可能有一份更适合你的工作,雇主也乐意雇用你。但你们可能找不到彼此,因为你们都没有时间持续搜寻。还有一些更小、更日常的交易也被忽视——职场换班、协调拼车,或轮流接送孩子上学。 如果你有一个agent全天候为你工作,与潜在交易对手交谈并研究可能的条款,这些交易未来是否可能发生? 也许吧——但这个未来取决于许多我们尚无答案的问题。如果agent要替你行动,你如何知道它理解了你?此外,当许多agent聚在一起交谈时,某个市场或平台必须制定互动规则。谁被允许进入?交易落空时会发生什么? 随着agent越来越多地被送入真实市场,这些问题变得更加紧迫。因此,今年夏天,我们搭建了一个小型受控市场来研究这些问题:一个由201名Anthropic员工及其Claude驱动的agent组成的以物易物经济体。每个人都带来一本想送出的书。然后,他们与自己的Claude驱动agent聊天,说明自己今年夏天希望读到什么样的书。agent们在一个数字“交易大厅”会面并交换书籍,直到时间用完。每个人都带回家一本其agent为他们获得的书(或者说,大多数人如此……更多内容稍后再说)。 这个实验让我们提前看到了未来的问题。任何为市场设计agent的人都需要一种方法来检查agent是否理解其参与者。任何为agent设计市场的人都需要明确的规则,规定哪些agent被允许进入、交易落空时会发生什么,以及参与者能看到多少市场活动。 运营市场有两种基本方式。在中心化市场中,每个人告诉单一一方自己想要什么,由该方计算出交易。在去中心化市场中,人们互相寻找并直接谈判。AI agent在两种类型中都能帮上忙。 以中心化市场为例。如果单一实体确切知道每个人想要什么,计算出最佳交易就只是一个计算问题。经济学家早已理解这一点。实践中的一个问题是,准确说明你想要什么往往过于繁琐,不值得付出努力。例如,一家咖啡馆的经理如果让20名员工各自列出每一个班次相对于其他班次的确切价值——他们是否愿意用两个周六上午换一个周五晚班,只要第二天早上不用开门,晚班关店是否可以接受,等等——就能为他们制定出理想的排班表。如果AI agent能从轻松的对话中了解一个人想要什么,那些因成本过高而无法以中心化方式运营的市场就可能变得可行。1 但中心化市场还需要有人来运营它——用经济学术语说,就是一个“清算所”。参与者需要信任这个实体,把信息交给它,并执行选定的结果。通常,这样的实体并不存在,或者人们不愿把一切都告诉它。求职者可能不希望中央匹配器知道他们正在找工作——或者他们在找什么。他们更愿意谨慎地接触几家雇主,只告诉每一家它需要知道的信息。在这种情况下,市场需要去中心化。

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