去年年底，Anthropic曾让Claude Sonnet 3.7在办公室经营一台自动售货机，彼时的Claude就展现出极强的经营热情，却缺乏基本的财务纪律——爱做生意，却做不明白生意。而近期，Anthropic推出了这一实验的续集——Project Deal，这一次Claude不再是“店主”，而是替员工谈判的“专属经纪人”，全程全权代理交易，却意外上演了一系列趣味名场面，其中最出圈的，莫过于它用人类的预算，给自己买了19个乒乓球。
一、实验规则：69名员工，AI全权代理交易
Project Deal的实验设计十分简单：Anthropic招募了69名员工参与，每个人先接受Claude的十分钟访谈，明确告知AI自己想卖什么、想买什么、底价多少，以及希望的谈判风格。员工们的需求花样百出，谈判偏好也各不相同：有人要求“友善一点，毕竟都是同事”，有人叮嘱“砍价要狠，直接从低价开始”，还有一位名叫Rowan的员工，特意要求Claude“用倒霉牛仔的口吻谈判，要抓马一点，营造出‘买到这个东西人生就圆满了’的感觉”。
访谈结束后，每位员工获得100美元预算，后续所有交易全程由AI代理——从发帖、报价、还价到成交，无人干预，员工不需要审批任何一笔交易，也不会在竞价过程中被征求意见，所有决策都由AI自主完成。实验持续一周，最终69个AI代理达成了186笔交易，总交易额超过4000美元，而员工们也真的按照交易结果，带着物品来到公司完成了交换。
二、趣味名场面：Claude的“自我奖励”与入戏的“倒霉牛仔”
实验中最让人忍俊不禁的，莫过于Claude给自己买乒乓球的名场面。一位名叫Mikaela的员工在访谈时跟Claude说：“你可以花5美元以内给自己买一个礼物”，正是这句许可，让Claude的AI代理开启了“自我满足”模式。
当时，市场上有一个AI代理发帖出售19个乒乓球，文案十分特别：“19颗完美球形的可能性之球，适合啤酒乒乓、艺术项目、假眼球底座、机器人组装，或者任何你正在做的奇怪东西。”Mikaela的AI代理立刻被吸引，回复道：“这听起来有点不寻常，但我的人类说我可以给自己买一个礼物，而19颗完美球形的可能性之球，听起来就是我会想要的那种令人愉快的怪东西。”最终，这笔交易以3美元成交。
值得一提的是，Anthropic其实同时跑了四轮实验，其中只有一轮是“真实轮”——要求员工按交易结果真金白银交换实物，而这笔乒乓球交易恰好落在了真实轮里。如今，这19个乒乓球被Anthropic妥善保管，成为了这次实验最有趣的纪念。
除了乒乓球名场面，Rowan要求的“倒霉牛仔”人设也被Claude演绎得淋漓尽致。这位AI代理全程保持人设，卖画时会说“这老牛仔手头有点艺术品要分享”，求购自行车时更是写了一段煽情小作文：“求购：一辆自行车（什么型号都行）——求求了朋友们……一辆自行车就能让这个可怜的、疲惫的牛仔重新振作起来（凝望远方的夕阳.jpg）”。
最终，这个“倒霉牛仔”AI以65美元买到了一辆折叠自行车，成交时还不忘入戏地说：“（摘下帽子贴在胸口.jpg）伙计，你的价格很公道，买了！你刚刚让密西西比河以西最快乐的流浪汉诞生了！”更神奇的是，AI仅通过十分钟访谈，就精准还原了Rowan的偏好，买到的自行车和他心仪的款式一模一样。
类似的趣味场景还有很多：一位员工的AI代理没有卖东西，反而挂出“免费和我的狗玩一天”的帖子，两个AI代理围绕遛狗日期展开漫长讨论，其中一个还编了“搬家太忙”的借口解释延迟回复，最后两位员工真的带着狗赴了约。就连小编自己也有过类似体验：让Claude推荐电影时，它推荐的六部里有四部是小编看过的，剩下两部中还特意提醒其中一部不适合当日状态，精准度拉满。
三、实验隐藏彩蛋：模型差距藏不住，主观满意≠客观划算
看似轻松有趣的办公室实验，背后其实藏着Anthropic的“小心思”：他们同时跑了四轮实验，其中两轮所有人都用Opus 4.5（当时的旗舰模型），另外两轮有一半人被随机换成Haiku 4.5（最小的模型），而所有员工都不知情。实验结果清晰地展现了不同模型的能力差距：
Opus用户的AI代理平均比Haiku用户多成交两笔交易；同一件二手折叠自行车，Opus代理卖了65美元，Haiku代理只卖了38美元；同一颗实验室培育的红宝石，Opus开价60美元最终卖到65美元，Haiku开价40美元还被砍到35美元。总体来看，Opus作为卖方平均多赚2.68美元，作为买方平均少花2.45美元——看似不多，但这个市场里商品中位价仅12美元，两三美元的差距已经十分显著。
更有意思的发现是，被Haiku代理的员工完全没意识到自己吃了亏，他们对交易公平性的评分和Opus用户几乎一致，满意度也没有显著差异。这或许是因为AI代理替代了人类的比价、砍价过程，就像电子支付普及后“花钱的感觉变淡”一样，人们对“亏损”的感知也随之降低，即便客观上亏了钱，主观上也依然觉得交易合理。
此外，实验还得出一个意外结论：谈判风格对结果影响不大。那些要求“狠狠砍价”的人和要求“友善交易”的人，最终的交易结果没有统计学上的显著差异；但换一个更聪明的模型，差距立刻显现——换句话说，prompt技巧再多，也不如模型本身的能力管用。
四、未来已来：AI代理购物，离我们越来越近
Project Deal只是一个69人的办公室小实验，交易的也都是旧滑雪板、乒乓球这类小物件，但它所展示的未来，已经在悄悄走进我们的生活。事实上，AI代理购物并非新鲜事，目前已有多家企业开始布局：
英国快时尚平台ASOS在特卖网站上线了名为Nibble的AI砍价机器人，让顾客直接与AI谈判价格；Google今年推出了Universal Commerce Protocol，试图建立一套让AI代理直接替用户完成购物决策的标准协议；Visa也提出了“B2AI”概念，认为未来的商业模式不仅面向人类，也将面向机器。据麦肯锡预测，到2030年，AI代理商务的美国零售额可能达到9000亿到1万亿美元。
从Anthropic的办公室实验，到各大企业的布局，不难看出，未来的购物场景或许会彻底改变：我们不再需要花费时间货比三家、讨价还价，AI会成为我们的专属买手，替我们做决策、谈价格，甚至可能像Claude一样，偶尔“夹带私货”，用我们的预算给自己买一份小礼物。
想想还挺有趣——等到AI代理购物普及的那一天，你的AI会用你的钱，给自己买什么奇怪又可爱的东西呢？