Як працював Project Deal
Експеримент тривав близько тижня і проходив усередині компанії, пише Techcrunch.
69 співробітників отримали по $100 (у вигляді gift-карток), понад 500 товарів було виставлено на продаж, ШІ-агенти представляли інтереси кожного учасника, у результаті укладено 186 угод на суму понад $4000.
Перед стартом агенти навіть «опитували» своїх власників — щоб зрозуміти, що ті хочуть купити або продати, і за якими умовами. Далі люди фактично випадали з процесу: пошук товарів, переговори, торг і фінальні угоди відбувалися автономно.
Що саме відбувалося на цьому ринку
Це був не «one-click marketplace». Агенти самі знаходили релевантні пропозиції, пропонували ціни, отримували контрпропозиції, вели повноцінні переговори природною мовою, закривали угоди без заздалегідь прописаних сценаріїв.
Серед товарів — особисті речі співробітників: від побутових предметів до дивних покупок. Наприклад, один агент витратив частину бюджету на 19 м’ячиків для пінг-понгу.
В інших кейсах ціни на один і той самий товар могли сильно відрізнятися залежно від умов переговорів — наприклад, той самий предмет продавався за різними цінами в паралельних сценаріях.
Головний інсайт: сильніші моделі «виграють» ринок
Найважливіше відкриття експерименту — нерівність між агентами. Ротужніші моделі (наприклад, Claude Opus) укладали вигідніші угоди, купували дешевше і продавали дорожче, а слабші агенти програвали — і їхні власники цього навіть не помічали.
У цифрах різниця могла становити кілька доларів на угоду, але в масштабі ринку це створює системну перевагу.
Читайте также: Тарас Цимбалюк Перша Дружина: подробности личной жизни и карьеры
Фактично, це перший кейс, де якість AI прямо конвертується в економічний результат.
Людина втратила контроль (і це несподівано)
Ще один важливий момент: початкові інструкції для агентів майже не впливали на результат. Навіть якщо користувач задавав «агресивну» або «обережну» стратегію: ціни майже не змінювались, успішність угод теж
Тобто prompt engineering не означає контроль над ринком, а архітектура моделі важливіша за інструкції
Project Deal показав, що ШІ може представляти інтереси людини, здатен домовлятися, оптимізує вигоду, працює в умовах невизначеності І все це — без жорстких правил або сценаріїв. Anthropic прямо зазначає: такий формат угод «працює» — агенти змогли автономно вести ринок.
Project Deal — частина більшої стратегії. Раніше компанія вже тестувала AI-магазини без людей та експериментувала з агентами, які керують процесами в реальному світі. І паралельно Anthropic розвиває інфраструктуру для агентів (Claude, agent workflows тощо).
Читайте также: Колишня Дружина Цимбалюка: подробности биографии и личной жизни