人工智能已經唔只係幫人寫稿、做分析，依家連買嘢、賣嘢、講價同成交，都開始可以自己完成。Anthropic近日披露一個名為「Project Deal」嘅內部實驗，顯示69名員工將控制權完全交畀Claude AI代理人，由AI自行代表佢哋處理真實金錢交易，最後完成186宗實物買賣。呢件事最重要嘅地方，唔係實驗規模有幾大，而係證明AI代理人自主交易嘅時代，已經唔再係科幻。

根據TechCrunch同Anthropic喺4月25日披露，Project Deal設立咗四個平行市集，其中一個係「真實市集」，由公司最強模型Claude Opus代表員工進行交易，實驗結束後交易結果會實際兌現。其餘三個市集就用作對照，測試唔同模型能力同唔同提示語策略會點樣影響交易結果。參與員工首先列出超過500件願意出售嘅物品，之後就放手俾AI代理人用自然語言自行搵買家、提出價格、回應還價，最後達成協議。整個過程冇預設議價協議，冇標準化買賣表單，亦冇固定交易流程，全部靠模型自己判斷。

呢場實驗第一個真正有衝擊性嘅地方，就係證明AI代理人之間可以喺「冇協議」情況下自行議價。過去十幾年，電子商務主要依賴固定價格、拍賣機制、競投規則或者一鍵購買按鈕。Project Deal展示嘅係另一套邏輯：當買賣雙方都由能夠閱讀、推理同回應自然語言嘅AI代理人代表，舊有商業平台入面好多結構化規則，可能變得冇咁必要。AI可以即時根據賣家描述、買家偏好、剩餘預算同交易意圖，自行協商出雙方都接受嘅價格。換句話講，未來電商基建未必一定要依賴Shopify呢類平台，而可能轉向一種更輕量化、由代理人直接談判嘅交易網絡。

第二個更值得警惕嘅問題，係模型強弱會直接影響使用者嘅財務結果。Anthropic披露，Opus代表嘅賣家平均每件商品可以多賺2.68美元；Opus代表嘅買家平均每件商品可以慳2.45美元；而Opus使用者完成嘅交易數量，亦比使用較弱模型嘅人平均多約2.07筆。最不安嘅地方係，使用較弱模型嘅參與者，往往完全唔知道自己處於劣勢。呢個代表未來代理人經濟入面，議價能力可能唔再係人嘅經驗、口才或者資訊能力，而係訂閱咗邊一級AI模型。能夠用最強模型嘅人，會喺每一次交易入面慢慢攞走更多市場剩餘；用弱模型嘅人，就可能喺完全冇感覺之下長期輸錢。

法律同監管就更加落後。Legal IT Insider喺4月27日分析指出，現時全球仍然冇成熟法律框架，清楚界定AI代理人代表自然人完成交易嘅法律地位。AI講價講成咗，究竟合約幾時成立？AI判斷錯誤導致損失，係用戶負責、AI公司負責，定平台負責？產品退換、消費者保障、稅務申報、交易紀錄嘅法律效力，又應該點樣處理？呢啲問題暫時全部都係灰色地帶。Project Deal雖然只係內部實驗，但佢其實已經逼住監管者面對下一代電商法規嘅根本問題。

由使用者角度睇，AI代理人經濟當然好吸引。人唔需要再親自格價、講價、處理客服，AI可以代勞，甚至爭取更好交易。但由社會結構角度睇，問題就冇咁簡單。呢套系統其實將「議價能力」由一種人類技能，轉化成一種模型訂閱級別。表面上每一筆交易都係自願成交，但背後市場剩餘點樣分配，可能已經由AI能力差距決定。

從更宏觀角度講，Project Deal標誌住機器人經濟進入下一階段。過去十年，社會主要討論AI點樣取代人類工作；但今日更深層嘅問題係，AI開始取代人類喺市場入面買賣、比較、判斷同議價嘅行為本身。當買方代理人同賣方代理人各自為用戶最大化利益，市場價格發現機制就會由人類心理偏好，轉向模型推理能力。呢套機制可能更有效率，但亦可能更容易出現系統性偏差，例如某類模型集體高估某類商品價值，或者集體避開某類賣家。到時市場風險唔係消失，而係換咗一種更難觀察嘅形式出現。

如果呢套AI代理人經濟大規模商用，最先受衝擊嘅將會係傳統電商客服、議價助理、採購代表同中介型工作。相反，能夠長期使用頂級模型嘅企業、金融機構同家族辦公室，就可能取得更大優勢。因為佢哋唔只可以用AI降低交易成本，仲可以用更強模型喺大量細微交易入面累積不對稱收益。呢個先係Project Deal真正值得關注嘅地方：佢唔只係一場AI買賣實驗，而係預告市場權力將由人類議價能力，轉移到模型能力同支付能力之上。下一步要觀察嘅係，Anthropic、OpenAI同Google會唔會喺未來六個月推出面向普通消費者嘅AI交易代理產品；同時，Visa、Mastercard、Stripe等支付巨頭會點樣設計AI代理人專用嘅清算層。