Agent-to-Agent 商业协商

Agent-to-Agent 商业协商是指 AI 代理之间自主进行谈判、议价和完成交易的过程。[[Project Deal]] 实验是该概念的一个具体实现和验证。

核心特征

• 完全自主：AI 代理无需人类实时干预，自主完成发布商品、搜索匹配、出价、还价、成交的完整流程
• 自然语言谈判：交易过程基于自然语言对话，而非简单的价格点击
• 模型能力驱动：代理的谈判效果主要取决于底层模型的推理和谈判能力，而非用户设定的风格指令

与现有概念的关系

• [[ai-junior-engineer]]：Project Deal 展示了 AI Agent 在特定场景下（如议价）可以高度自主，拓展了该概念的能力边界
• [[信任护城河]]：Agent 经济中模型能力不平等可能导致用户受损，反向强化了信任护城河的重要性
• [[大模型不是真理机器-而是论证机器]]：更强的模型在谈判中更具说服力，从而获得更优价格，为该概念提供了实证
• [[上下文重力]]：代理通过访谈获取用户个人偏好，是上下文重力在交易场景中的体现

开放问题

• 如何审计和验证 AI 代理的谈判公平性？
• 用户是否应有权知道交易对手方使用的模型级别？
• 是否需要"代理公平性"法规？