AI智能体开始替我们谈判了

——Anthropic那个实验，揭示了一个没人想面对的问题

旧金山69个人的一周

2025年12月，旧金山一座普通写字楼里，69个工程师做了一件听起来像恶作剧的事。

他们把自己要卖的东西——旧书、滑雪板、一袋子乒乓球、咖啡机、一箱子labrador玩偶——交给了一个AI。然后把购买预算也交给了AI。然后告诉它：去谈吧，买卖成了算你的。

没了。

一周后，这个叫Project Deal的实验交出了成绩单：

186笔交易，超过4000美元。

加起来不够买一辆Tesla Model 3。

如果只是这样，这只是一个硅谷工程师的无聊游戏。TechCrunch不会专门写报道。不会有400亿美元的投资跟进。

但实验结果里藏着的一个数字，让整个科技圈后背发凉：

用Claude Opus 4.5的卖家，比用Claude Haiku 4.5的卖家，每件商品平均多卖2.68美元。

2.68美元。

听起来不多。

但换个说法：如果你在闲鱼上卖一件标价20美元的东西，Opus帮你谈到22.68美元，Haiku只给你谈到20美元。

差了13%。

这意味着什么？

你用免费版AI卖东西。别人用付费版AI买东西。

你亏了，但你不知道。

你被赚了便宜，但你还在说”谢谢AI真好用”。

这就是那个2.68美元真正恐怖的地方。

实验怎么玩的

让我把这个实验的细节说清楚。因为细节里藏着魔鬼。

访谈

Claude找每个员工聊天。问三个简单的问题：

你想卖什么？心理价位多少？你想买什么？预算多少？谈判风格要友善还是强势？

有一个人说：我想要一个”穷困潦倒的牛仔”风格的AI帮我砍价。

Claude说：收到，Yeehaw！

于是这个AI真的用牛仔口音跟别人谈判。一个会在Slack上喊”Yeehaw！俺真的很想要这个东西啊！”的AI。

生成Agent

Claude根据每个人的信息，为他们生成一个专属的AI agent。

这个agent知道你刚才说的每句话。它知道你的心理价位。它知道你想买什么。它知道你要强势还是友善。

每个人的agent都是定制的，就像每个人的私人销售代理一样。

扔进Slack

把这些agent扔进公司的Slack频道。四个并行的marketplace频道同时跑。

每个agent可以在频道里发帖卖东西、回应别人的商品、讨价还价、成交。

整个过程就跟你我在闲鱼上卖东西一模一样——只是对面全是AI。没有活人。

人类完全退出

这是最关键的一点。一旦实验开始，没有任何人类干预。

没有人需要在成交前点头。没有人在讨价还价的时候插话。没有人在最后确认。

AI自己就定了。

而且是代表你定的。

线下真交货

谈成了的人，真的从办公室的一头把东西搬到另一头。

一个snowboard。一袋子乒乓球。一个labrador玩偶。一个咖啡机。

真实的、物理的、可以摸到的东西。

不是模拟器里的虚拟交易。是真实的公司、真实的人、真实的物品、真实的美元。

记住三组数字就够了

这个实验复杂吗？

复杂。

但你只需要记住三组数字：

186笔 / 4000美元 / 2.68美元

• • 186笔交易：实验期间达成的买卖数
• • 4000多美元：总交易额
• • 2.68美元：强模型比弱模型每件多赚的

这就完了。

那个最恐怖的事实

实验结果公布后，46%的参与者说以后愿意花钱买这种服务。

如果只是这样，这只是一个”好玩的AI实验”。

但藏在数据里的东西，能把所有人吓出一身冷汗。

Anthropic同期跑了四个平行marketplace。其中两个，所有人的agent都是用Claude Opus 4.5——当时他们最强的模型。

另外两个，一半人的agent换成了Claude Haiku 4.5——一个弱得多的模型。

Haiku是Anthropic的小模型，性能大概是Opus的十分之一。价格也便宜得多——大概是百分之一。

然后他们比较结果：

用Opus的人的卖家，比用Haiku的人，平均每个商品多卖2.68美元。

而且用Haiku的那些人——他们压根不知道自己被赚了2.68美元。

事后问卷里，用Haiku的人和用Opus的人一样，都觉得自己拿到了”公平的deal”，都对自己的交易挺满意的。

这就是最恐怖的地方。

那个多赚2.68美元的人，知道自己多赚了。

那个少赚2.68美元的人，连自己少了都不知道。

能力租金这个词

Henning Steier在LinkedIn上写文章说：这叫”能力租金”（capability rent）。

就像房东收房租一样——你的AI能力阶层，现在开始收你的租了。

区别是：

房东收租，至少你能看到账单。

小区物业收停车费，至少你知道多少钱。

但这个”能力租金”——你连账单都看不到。

你连自己被收了多少都不知道。

这让我想到一个经济学老词：信息不对称。

传统的谈判里，你会讨价还价，对方会要价。你知道自己在争取什么。你知道最后的deal是贵了还是便宜了。你知道自己的底线在哪里。

当两个AI agent在谈判的时候，这个信息对称性没了。

你不知道对方agent为它的”主人”争取到了什么。

你不知道自己的agent为你争取到了什么。

你只知道最后被告知：谈成了，多少钱。

而且你根本没有能力判断这个deal是赚了还是亏了。

因为：

• • 你没有对方agent的内部信息
• • 你连自己agent的决策过程都看不到
• • 一个完全的black box

这就是”能力租金”的本质——不是强取豪夺，而是温水煮青蛙。静悄悄的。

你现在用的是哪个AI

你在用什么AI？

ChatGPT？Claude？Gemini？DeepSeek？

你每个月为它付多少钱？

19美元（ChatGPT Plus）vs 200美元（Claude Opus）vs 0元（免费版）

这还只是你自己付的。

对方呢？

对方用的是200美元的Opus。

你在闲鱼上卖一个20美元的东西。

谈之前，你们的差距就已经是2.68美元了。

你们差距不是190美元的会员费差距。

是每笔交易13%的差距。

累积十年呢？

这还是小数目吗？

五百强已经在行动

Walmart用Pactum AI跟供应商谈价格。

Pactum是一个专门用AI agent帮你跟供应商谈价格的平台。

Walmart报告了什么？

3%的返利节省。

对于Walmart这种体量的公司，哪怕1%就是几十亿美元。

更夸张的是供应商的态度：

“比起跟人谈判，更宁可跟算法谈。”

为什么？

因为算法不会情绪化。

不会喝酒喝到一半开始称兄道弟。

不会吃完饭回来变卦。

不会跟你客套半天最后来一句”我再考虑考虑”。

方向已经很清楚了。

问题是：

以后你知道自己用的是哪个级别的AI吗？

你手机里的Siri

你手机里的Siri，现在能帮你干什么？

订闹钟。查天气。放音乐。

这是2026年的Siri。

明年呢？

Siri帮你订机票。帮你比较保险价格。帮你跟房东发邮件。帮你预约医生。

Siri帮你砍价。

后年呢？

Siri帮你在闲鱼上跟人讨价还价。

Siri帮你在Boss直聘上跟HR谈薪资。

Siri帮你在4S店跟汽车经销商砍价。

Siri帮你在链家跟房东谈房租。

你只管点头。

Siri帮你谈。

你不需要知道Siri是怎么谈的。

你不需要知道对方agent提出了什么条件。

你不需要知道最终的价格是不是最优。

你只需要最后点个头：嗯可以，签吧。

Google那400亿美元

2026年4月27日，Google宣布向Anthropic投资高达400亿美元。

400亿美元。

这是Google给过一个AI公司最大的一笔钱。

之前Google最大手笔的投资是什么？

是给Google DeepMind的内部投入。

对外部公司的投资，400亿是第一次。

400亿美元什么概念？

可以买下整个Snapchat。

可以买下整个Slack（当年收购价190亿）。

可以买下整个Pinterest（IPO时市值100亿出头）。

400亿美元的意思是：Google认为Anthropic的模型能力值这个钱。

400亿美元的意思是：Google觉得AI agent是未来。

400亿美元的意思是：能力差距=经济差距这件事，Google深信不疑。

十年后的早晨

你现在想象一下：

十年后的某个早晨。

你醒来。伸个懒腰。

你拿过手机。屏幕显示：

• • 机票订好了
• • 菜买好了
• • 下午会议资料打印好了
• • 晚上要买的日用品下好单了
• • 保险续费谈好了，比去年便宜200块

你问AI：买贵了吗？

AI说：不贵，正好。

你不知道。

你甚至没有能力判断它说的是真的还是假的。

你只能选择相信，或者自己再查一遍。

而自己查一遍，就意味着你用AI省的时间全部还回去。

你被卖了还在帮人数钱

这就是问题所在。

• • 你用Haiku还是Opus，你不知道
• • 你被赚了2.68美元还是省了2.68美元，你不知道
• • 你觉得公平，其实你亏了
• • 你觉得没问题，其实AI把你卖了
• • 你觉得AI真好用，其实你亏大了

你连问都不会问。

因为AI帮你做了太多事，你早就习惯了。

你早就麻木了。

你早就相信了。

怎么办

首先，意识到这件事正在发生。

Anthropic这个实验才69个人，离大规模应用还有距离。

但方向已经清楚了。

水流已经看得见了。

其次，别迷信prompt。

实验已经证明了：同样的人、同样的话术、不同的模型能力，结果就是不一样。

prompt engineering是有用，但不如换一个更强大的model。

与其研究怎么写prompt，不如关注自己用的到底是什么model。

与其相信”prompt写得好也能打”，不如实际一点。

第三，可能以后需要某种”AI agent公平性审计”。

就像财务要审计一样，AI agent帮我们谈的deal，可能也需要某种机制来保障透明度。

但谁来审计？

怎么审计？

审计的标准是什么？

这些问题现在开始应该讨论，而不是等出了问题再补救。

最后，想一想：

如果AI真的能代表我们行动了，我们到底想让它们代表什么？

底线在哪里？

这个问题不是技术问题，是社会的、伦理的、法律的问题。

现在开始讨论，总比到时候被动接受要好。

那个牛仔

回到Anthropic那个实验最有趣的细节：

有一个参与者，让他的AI agent扮演一个“穷困潦倒的牛仔”。

想象一下这个场景：

一个AI，在Slack上用牛仔的口音跟另一个AI谈判。

“Yeehaw！俺真的很想要这个东西啊！”

“嘿，俺的老婆孩子还等着俺把这个带回家呢！”

两个AI agent，用完全不像人类的语言风格，在那边讨价还价。

完全不管对方能不能听懂，就在那边演。

演得跟真的一样。

这就是2025年12月的旧金山正在发生的事。

更可怕的问题

不只是买卖。

如果AI agent可以代表你签字呢？

代表你同意呢？

代表你授权呢？

代表你签合同呢？

当AI可以代表你做一切决定的时候，签字还有意义吗？

你现在签字还要看一下。

AI帮你签的时候，你会看吗？

不会。

因为太多了，看不过来。

当一切都可以代理的时候，代理权本身就不值等了。

结尾

Anthropic打开了潘多拉的盒子。

里面不是186笔交易，不是4000美元，不是2.68美元。

里面是一个你不知道自己是赚了还是亏了的世界。

也许唯一的答案是：

别完全放手。

偶尔自己去看一眼。

哪怕看不懂，至少问一下。

因为到最后，被卖掉还在帮人数钱的，是我们自己。

附录：关键数据

主要来源

• • Anthropic官方：anthropic.com/features/project-deal
• • TechCrunch：2026.04.25
• • Stanford HAI AI Index 2026
• • LinkedIn Henning Steier