Anthropic 近期启动了名为 Project Deal 的实验性项目，探索 AI Agent 在商业交易场景中的实际能力。该实验在 Anthropic 旧金山办公室内部搭建了一个分类市场（Craigslist 风格），但与普通分类市场不同的是——所有交易均由 AI 模型代表员工执行。

AI Agent 如何参与真实交易

在为期一周的实验中，员工可以发布交易需求（如出售二手物品、交换服务等），由 Claude Agent 代表他们进行谈判。Anthropic 表示，他们想探索三个核心问题：

  • AI Agent 距离代表人类参与多边市场还有多远？
  • AI 能否真正理解人类需求并达成令双方满意的交易？
  • 不同能力的 AI Agent 相互谈判时，更强的模型是否占优势？

实验结果超出了研究团队的预期。部分参与者反馈称，他们愿意为这类谈判代理服务付费，这对零售和商业服务领域具有深远影响。

从买外卖到谈 B2B 合同

Anthropic 此前曾推出 Project Vend，让 Claude 运营一家小型办公室。随着经济学家开始理论化 AI 代表人类处理大部分交易的未来，Project Deal 将这一愿景推进到了实际测试阶段。

Anthropic 在总结中写道：「可以确定的是，这是一次 pilot 实验，参与者是自我选择的群体。但我们怀疑，距离现实世界中出现更多 Agent 对 Agent 的商业行为，并为人类带来实际后果，已经不远了。」

这一判断与法律科技领域的观察一致。实际上，早在 2015 年，Artificial Lawyer 创始人 Richard Tromans 就曾发表论文探讨两个 AI 系统相互谈判的可能性。目前， 初创公司 Pactum 已在采购谈判领域（如为沃尔玛等客户服务）落地了类似技术。

对 AI Agent 开发者的启示

Project Deal 的成功表明，AI Agent 的商业价值不仅限于执行重复性任务，而是能够参与需要判断力和谈判能力的高价值活动。对于构建 AI Agent 的开发者而言，这一趋势意味着：

  1. 多 Agent 协作正在从理论走向实践
  2. 自主交易能力将成为 Agent 的下一个差异化方向
  3. 信任与安全机制——如身份验证、权限控制——将成为基础设施的关键部分

值得注意的是，Microsoft Entra ID 近期披露的 Agent ID Administrator 权限漏洞，恰恰反映了这类身份治理需求的紧迫性。

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