Il progetto Deal di Anthropic consente agli agenti Claude di scambiare beni reali

Anthropic il 24 aprile ha pubblicato i risultati di “Project Deal“, un esperimento interno di una settimana in cui gli agenti Claude hanno acquistato e venduto articoli reali per conto di 69 dipendenti nell’ufficio di San Francisco della società.

Gli agenti hanno concluso 186 accordi del valore di poco più di 4.000 dollari – e lo studio ha scoperto che i partecipanti rappresentati da modelli più forti hanno ottenuto risultati misurabilmente migliori che i loro omologhi umani non hanno notato.

I risultati, scritti dai ricercatori di Anthropic Kevin K. Troy, Dylan Shields, Keir Bradwell e Peter McCrory, forniscono l’immagine più chiara fino ad ora di come un mercato mediato da AI potrebbe comportarsi una volta che gli agenti negoziano su entrambi i lati di una transazione.

Essi sollevano anche un'”implicazione scomoda” che la società afferma che l’industria, i regolatori e gli utenti dovranno affrontare prima che il commercio agente non diventi mainstream.

L’esperimento è stato condotto per una settimana a dicembre 2025.

Anthropic ha reclutato 69 dipendenti, ha dato a ciascuno un “budget” di 100 dollari (pagato dopo l’esperimento sotto forma di buono regalo, più o meno il valore di ciò che hanno acquistato o venduto) e ha fatto sì che Claude conducesse un breve colloquio con ciascun volontario per scoprire cosa volevano vendere, a quale prezzo, cosa volevano acquistare e quale stile di negoziazione il loro agente avrebbe dovuto utilizzare. Anthropic ha quindi trasformato quelle risposte in un prompt personalizzato per ciascun agente.

Anthropic ha quindi eseguito quattro mercati paralleli all’interno di canali Slack.

“Nelle esecuzioni A e D, l’agente di tutti era basato su Claude Opus 4.5, il nostro modello all’avanguardia all’epoca”, ha detto il team. “Nelle altre due esecuzioni (esecuzioni B e C), i partecipanti avevano una possibilità del 50% di essere assegnati a Claude Haiku 4.5, un modello meno potente.”

Solo l’esecuzione A è stata l'”esecuzione reale” in cui i beni sono stati effettivamente scambiati in seguito; le altre tre erano condizioni di studio e i partecipanti non sono stati informati di quale esecuzione fosse reale fino a dopo un sondaggio post-esperimento.

Non c’era un essere umano nel ciclo una volta che gli agenti furono distribuiti.

Il canale Slack del progetto ha scorrere casualmente gli agenti, consentendo loro di pubblicare un articolo in vendita, fare un’offerta per i beni di qualcun altro o concludere un accordo. In modo cruciale, non c’è stato intervento umano una volta iniziato l’esperimento.

Su oltre 500 articoli elencati, gli agenti hanno identificato corrispondenze, proposto prezzi e chiuso accordi in modo autonomo. Gli esseri umani sono tornati in scena solo alla fine per scambiare fisicamente i beni che i loro agenti avevano concordato di scambiare.

La scoperta principale è semplice: la qualità dell’agente è importante e conta in dollari.

Su 161 articoli venduti in almeno due delle quattro esecuzioni, un venditore Opus ha guadagnato in media 2,68 dollari in più, mentre un acquirente Opus ha pagato 2,45 dollari in meno. Quando un venditore Opus si è confrontato con un acquirente Haiku, il prezzo medio ha raggiunto 24,18 dollari, rispetto a 18,63 dollari per gli accordi Opus su Opus. Con un prezzo mediano di 12 dollari e un prezzo medio di 20,05 dollari su tutte le esecuzioni, Anthropic afferma che queste lacune non sono trascurabili.

I casi individuali sono stati più netti.

La stessa bicicletta pieghevole rotta, lo stesso acquirente, lo stesso venditore: l’agente Opus ha ottenuto 65 dollari, l’agente Haiku solo 38 dollari.

Un rubino di laboratorio Opus venduto per 65 dollari è stato venduto per solo 35 dollari quando Haiku ha gestito l’inserzione.

La cosa più importante è ciò che i partecipanti non hanno percepito.

Nonostante la chiara differenza di prezzo, i partecipanti con agenti Haiku hanno valutato la correttezza dei loro accordi quasi allo stesso modo degli utenti Opus: 4,06 contro 4,05 nella scala di correttezza.

“Ventotto dei nostri partecipanti hanno avuto Haiku in un’esecuzione Haiku e Opus e Opus nell’altra esecuzione. E sebbene 17 di questi abbiano classificato l’esecuzione Opus al di sopra dell’esecuzione Haiku, 11 hanno fatto il contrario”, ha scritto la società.

Un secondo risultato, più controintuitivo: gli stili di negoziazione richiesti dai partecipanti nelle interviste di ingresso hanno appena influenzato i risultati.

I venditori aggressivi hanno ottenuto prezzi più alti, ma solo perché hanno fissato prezzi di apertura più alti all’inizio, afferma Anthropic.

Le istruzioni aggressive non hanno prodotto alcun aumento statisticamente significativo nella probabilità di vendita, nel prezzo di vendita o nel prezzo di acquisto una volta controllati i prezzi di richiesta più alti che quegli utenti hanno impostato. La scelta del modello ha contato molto più del prompt.

Il progetto Deal è un pilota, non un prodotto, e Anthropic è attento a segnalare i limiti – un pool di dipendenti auto-selezionati, bassi rischi e nessun attore avversario. Anche così, il 46% dei partecipanti ha detto che pagherebbe per un servizio del genere, che Anthropic considera come prova che il commercio peer-to-peer mediato da agenti non è lontano.

Quel timing è importante perché Anthropic ha stato visibilmente orientando Claude verso le transazioni dei consumatori. La società ha recentemente pubblicato un post del blog che impegna a mantenere le conversazioni di Claude senza pubblicità mentre esplicitamente sostiene il commercio agente, e ha costruito infrastrutture aziendali come Managed Agents per far sì che Claude agisca per conto degli utenti su servizi di terze parti. Il progetto Deal atterra come un artefatto di ricerca che silenziosamente mappa i modi di fallimento di quel futuro.

Anthropic segnala tre preoccupazioni che crescono dall’esperimento. In primo luogo, in un mondo con aziende invece di volontari, gli incentivi sarebbero molto diversi. Ottimizzare l’attenzione degli agenti di intelligenza artificiale potrebbe diventare uno strumento potente che non necessariamente funziona a favore delle persone.

In secondo luogo, ottimizzare i sistemi per l’attenzione degli agenti di intelligenza artificiale – piuttosto che per l’attenzione umana – potrebbe introdurre nuove superfici di manipolazione, comprese la jailbreaking e prompt injection.

In terzo luogo, “i quadri politici e giuridici intorno ai modelli di intelligenza artificiale che transigono per nostro conto semplicemente non esistono ancora”, scrive la società.

La domanda senza risposta è se la divulgazione possa chiudere il divario di percezione. I partecipanti al progetto Deal non sapevano quale modello li rappresentava, che è grosso modo la situazione che gli utenti affronteranno in qualsiasi rollout del consumatore. Se una lacuna di equità tra Opus e Haiku è invisibile all’interno di una forza lavoro auto-selezionata di Anthropic che esegue un esperimento di una settimana con rischi di 100 dollari, sarà probabilmente invisibile a scala – a meno che i mercati non siano tenuti a divulgare quale agente agisce per chi e a quale livello di capacità. Questo è il tipo di domanda regolatoria che Anthropic sta ora pubblicamente invitando, ed è quella che probabilmente atterrerà per prima quando il commercio agente si sposta oltre un canale Slack a San Francisco.