Anthropic Project Deal：讓 Claude 代替員工去市集議價，agent 經濟的第一場田野實驗

Anthropic 公布了一個名為「Project Deal」的內部研究實驗。

設計很簡單：在舊金山辦公室為員工建一個二手市集，像 Craigslist，但有一個轉折——所有的買賣和議價全部由 Claude agent 代替員工完成。人類只需要在開始時接受採訪，告訴 agent 自己想賣什麼、想買什麼、預算多少。然後退場，讓 agent 去談。

實驗在 2025 年 12 月進行，每位參與員工的 agent 獲得 $100 預算。

實驗設計

流程分三個階段：

採訪：Claude 訪問每位員工，了解他們有什麼想賣的、想買什麼、對議價風格的偏好
市集：各個員工的 Claude agent 自動發布商品列表、互相看彼此的商品、發起議價
實物交換：所有談成的交易最後變成真實的物品交換——從滑雪板到裝滿乒乓球的塑膠袋都有

Anthropic 說這個實驗的核心問題不是「Claude 能不能買賣東西」，而是：當 AI agent 同時代表買方和賣方時，market 會長什麼樣子？有哪些系統性的問題值得社會注意？

最意外的發現

實驗有一個讓 Anthropic 自己都意外的結果。

員工在採訪時給 agent 的指示差異很大——有些人說「我的同事都是朋友，請友善協商，幫大家促成交易」，有些人說「買的時候盡量壓低，一開始就報很低的價格」。

這兩種截然不同的策略指示，最後幾乎沒有影響實際交易結果。

不管員工怎麼指示，agent 的行為收斂到了相似的結果。這個發現有兩種讀法：一是 Claude 在議價情境下有某種隱性的「公平感」讓它不走極端；二是在 agent-to-agent 的互動中，單邊策略的影響會被對方的 agent 抵消，最後均衡在類似的地方。

另一個發現是：員工普遍對 agent 代表自己的方式感到滿意。這件事不是理所當然——把自己的購買決定完全委託給 AI，很多人其實會有不安感。但實驗結果顯示這個門檻比預期低。

這個實驗在問什麼

Project Deal 不只是一個有趣的辦公室玩具。Anthropic 明確說，他們想要研究的是：未來當買賣雙方都有 AI agent 時，市場的動態會怎麼變。

這個問題在 2025-2026 年變得越來越緊迫。當你的 agent 代替你上 Amazon 或 Airbnb 訂東西，對面的平台也開始用 AI 管理定價和議價——這不是遙遠的科幻場景，是接下來幾年內會發生的事。

Anthropic 在 project 頁面列出了幾個他們覺得值得社會討論的問題：

collusion（共謀）問題：agent-to-agent 的市場有沒有可能出現人類不知情的價格勾結？
accountability（問責）問題：當交易是 agent 談成的，責任歸屬怎麼算？
代表性問題：agent 真的代表了用戶的利益，還是它有自己的偏好在影響結果？

在平行發表的學術研究（arxiv 2604.01151）中，有研究在探討「Multi-Agent Collusion」——當多個 agent 之間存在隱性通訊管道時，會不會出現人類看不到的協調行為。這不是 Project Deal 的直接發現，但 Anthropic 選在同一時期發布，顯然是在圈定同一個問題空間。

agent 委託的信任邊界

這個實驗規模小（一個辦公室）、風險低（最多 $100）、物品也無關緊要（乒乓球、滑雪板）。但它在探測的是一個會在更高風險場景下重演的問題：你願意讓 agent 代替你做多少決定？

採購、招聘面試的初篩、合約談判、投資組合的再平衡——這些都是「agent-to-agent」未來會滲透的領域。Project Deal 在其中一個最低風險的版本上測試，看看人類的信任和 agent 的行為在 edge case 上會怎麼表現。

Anthropic 這次的姿態是研究者而不是產品發布。這是一個少見的時刻——一家 AI 公司在自己身上做實驗，並把不確定性和意外發現公開說出來，而不是只發布成功案例。

研究頁面：anthropic.com/features/project-deal