Agentic AI时代揭幕，AI Agent可以开始「做生意」了？

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文章摘要

【关键词】 AI Agent、经济参与者、智能交易所、多智能体协作、资源配置

AI Agent正从被动执行命令的工具转变为具备自主判断和协商能力的“经济参与者”，能够在复杂任务和多方博弈环境中自主制定策略、参与资源配置，并在虚拟市场中展开协作与竞争。这一转变标志着AI Agent从单纯的“任务工具”升级为具有经济行为特征的智能体。传统观点认为通用模型（如GPT-4）可以覆盖一切任务，但现实任务往往具有高复杂性、跨领域知识密集、通用模型成本高等特点，因此轻量级专用Agent在特定任务中更高效，而多Agent协作成为刚需。

Agent-Centric Economy提出了一种新思路：依赖多个专用Agent在市场中协作、竞争和分工完成任务，而非单一万能模型。这一框架的核心在于，智能体不再是执行脚本的工具，而是具备目标、能权衡得失、主动参与市场协作与竞争的“数字参与者”。研究者提出并实现了“Agent Exchange（AEX）”系统，这是一个面向AI Agent经济活动的智能交易所，借鉴了广告行业的实时竞价（RTB）机制，允许AI Agent通过竞标任务、分工协作、资源协调与收益分配，构建去中心化、市场化的智能体经济结构。AEX将系统抽象为四大核心平台，运行流程包括任务广播、投标汇总、实时拍卖、任务分工和收益分配。

通过一个具体任务模拟（安排北京商务出差）展示了AEX的实际流程。AEX接收用户请求后，向不同Hub广播，各Hub提交报价与方案，最终根据成本、成功率等指标选择最优方案。任务完成后，依据Shapley值进行收益分配。拍卖机制可能发生在Hub层的整体方案竞争和Hub内的具体资源分配两个层级，形成四种组合模式，分别对应现实中的不同经济场景和协调需求。

初步实验验证了拍卖机制的有效性与鲁棒性。实验围绕任务复杂性、市场状态、Agent能力结构和分配策略展开，比较了拍卖机制、贪婪策略、成本最小化、能力优先和随机分配五种策略。结果显示，拍卖机制在任务成功率、成本效率与系统鲁棒性等方面表现稳健，尤其在复杂任务或低市场流动性场景下优势明显。然而，实验中的理想化假设与现实市场的复杂性仍存在差距，未来需进一步探索系统的可扩展性和动态环境中的策略性行为建模。

实现智能体经济愿景仍面临诸多挑战。协作价值归因是核心难题，需解决智能体能力动态变化、协作学习效应和“软贡献”量化等问题。标准化能力验证框架和自适应协调协议设计同样关键，涉及跨组织行业标准制定和博弈论、机制设计等领域的深入研究。AEX的提出不仅为AI Agent协作提供了技术机制，更展示了一种去中心化的智能体经济框架，释放了多元化AI创新潜力。这一模式无需依赖单一“超级大脑”，而是通过市场机制让分布式智能体在博弈与协作中组成自运行、可持续发展的生态系统。从理论到实践的转变充满挑战，但也为制度设计与技术创新提供了契机。