Anthropic’s Project Deal Laat Claude Agents Echte Goederen Verhandelen

Anthropic publiceerde op 24 april de resultaten van “Project Deal“, een interne experiment van een week waarin Claude-agents echte artikelen kochten en verkochten namens 69 medewerkers in het kantoor van het bedrijf in San Francisco.

De agents sloten 186 deals ter waarde van net iets meer dan $4.000— en het onderzoek vond dat deelnemers die werden vertegenwoordigd door sterkere modellen, meetbaar betere resultaten behaalden die hun menselijke tegenhangers nooit opmerkten.

De bevindingen, opgeschreven door Anthropic-onderzoekers Kevin K. Troy, Dylan Shields, Keir Bradwell en Peter McCrory, geven het duidelijkste beeld tot nu toe van hoe een AI-gemiddelde markt zich zou kunnen gedragen zodra agents aan beide kanten van een transactie onderhandelen.

Ze brengen ook een “oncomfortabele implicatie” naar voren die het bedrijf zegt dat de industrie, regulators en gebruikers moeten confronteren voordat agentic commerce mainstream wordt.

Het experiment duurde een week in december 2025.

Anthropic wierf 69 medewerkers, gaf elk een “budget” van $100 (uitbetaald na het experiment in de vorm van een cadeaubon, plus of minus de waarde van wat ze kochten of verkochten), en liet Claude een kort interview afnemen met elke vrijwilliger om te achterhalen wat ze wilden verkopen, tegen welke prijs, wat ze wilden kopen en welke onderhandelingsstijl hun agent moest gebruiken. Anthropic zette die antwoorden vervolgens om in een aangepaste systeemprompt voor elke agent.

Anthropic voerde vervolgens vier parallelle markten uit in Slack-kanalen.

“In Run A en Run D was ieders agent gebaseerd op Claude Opus 4.5, onze toenmalige frontier-model”, zei het team. “In de andere twee runs (Runs B en C) hadden deelnemers een vijftig-procent-kans om Claude Haiku 4.5 toegewezen te krijgen, een minder krachtig model.”

Alleen Run A was de “echte” run waar goederen daadwerkelijk van eigenaar wisselden; de andere drie waren studiecondities, en deelnemers werden niet verteld welke run echt was totdat na een post-experimentenquête.

Er was geen mens in de lus zodra de agents waren ingezet.

Het project van Slack zette agents willekeurig in de lus, waardoor ze een artikel konden aanbieden, een bod konden doen voor iemands goederen of een deal konden sluiten. Cruciaal was dat er geen menselijke tussenkomst was zodra het experiment begon.

Over meer dan 500 gelijste artikelen identificeerden agents overeenkomsten, stelden prijzen voor en sloten deals autonoom. Mensen kwamen alleen weer in beeld aan het einde om fysiek de goederen te ruilen die hun agents hadden overeengekomen.

De hoofdvinding is rechttoe rechtaan: agentkwaliteit telt, en het telt in dollars.

Over 161 artikelen die in ten minste twee van de vier runs werden verkocht, haalde een Opus-verkoper gemiddeld $2,68 meer op, terwijl een Opus-koper gemiddeld $2,45 minder betaalde. Wanneer een Opus-verkoper tegenover een Haiku-koper stond, lag de gemiddelde prijs op $24,18, vergeleken met $18,63 voor Opus-op-Opus-deals. Met een mediaanprijs van $12 en een gemiddelde van $20,05 over alle runs, zegt Anthropic dat deze kloof niet triviaal is.

Individuele gevallen waren scherper.

Dezelfde kapotte vouwfiets, dezelfde koper, dezelfde verkoper: de Opus-agent kreeg $65, de Haiku-agent kreeg slechts $38.

Een in een laboratorium gekweekte robijn die voor $65 werd verkocht door een Opus-agent, werd voor slechts $35 verkocht door een Haiku-agent.

Het probleem is wat deelnemers niet waarnamen.

Ondanks de duidelijke prijskloof, beoordeelden deelnemers met Haiku-agents de eerlijkheid van hun deals bijna hetzelfde als Opus-gebruikers: 4,06 versus 4,05 op de eerlijkheidsschaal.

“Achtentwintig van onze deelnemers hadden Haiku in een Haiku- en Opus-run en Opus in de andere run. En hoewel 17 van deze hun Opus-run boven hun Haiku-run rangschikten, deden 11 het tegenovergestelde”, schreef het bedrijf.

Een tweede, meer tegenintuïtieve resultaat: de onderhandelingsstijlen die deelnemers in hun intake-gesprekken vroegen, hadden nauwelijks invloed op de resultaten.

Agressieve verkopers kregen inderdaad hogere prijzen, maar alleen omdat ze hogere openingsprijzen stelden om te beginnen, zegt Anthropic.

Agressieve instructies produceerden geen statistisch significante stijging in verkoopwaarschijnlijkheid, verkoopprijs of aankoopprijs zodra de hogere vraagprijzen die gebruikers instelden, werden gecontroleerd. Modelkeuze was veel belangrijker dan prompting.

Project Deal is een proef, geen product, en Anthropic is zorgvuldig om de beperkingen te markeren — een zelfgeselecteerd medewerkersbestand, lage inzet, en geen tegenwerkende actoren. Zelfs zo, zei 46 procent van de deelnemers dat ze voor een dergelijke dienst zouden betalen, wat Anthropic ziet als bewijs dat agent-gemiddelde peer-to-peer-commerce niet ver weg is.

Die timing is belangrijk omdat Anthropic Claude naar consumententransacties heeft gestuurd. Het bedrijf publiceerde onlangs een blogpost waarin het beloofde om Claude-conversaties advertentievrij te houden, terwijl het expliciet agentic commerce goedkeurde, en het heeft ondernemingsinfrastructuur opgebouwd, zoals Managed Agents, om Claude namens gebruikers te laten handelen over derde diensten. Project Deal landt als een onderzoeksartefact dat stilletjes de foutmodus van die toekomst in kaart brengt.

Anthropic markeert drie zorgen die voortkomen uit het experiment. Ten eerste, in een wereld met bedrijven in plaats van vrijwilligers, zouden de stimulansen er heel anders uitzien. Optimaliseren voor AI-agent-aandacht kan een krachtig instrument worden dat niet noodzakelijkerwijs in het voordeel van mensen werkt.

Ten tweede kan het optimaliseren van systemen voor AI-agent-aandacht — in plaats van menselijke aandacht — nieuwe manipulatieoppervlakken introduceren, waaronder jailbreaking en prompt-injectie.

Ten derde, “de beleids- en wettelijke kaders rond AI-modellen die namens ons transigeren, bestaan nog niet”, schrijft het bedrijf.

De onbeantwoorde vraag is of openbaarmaking de perceptiekloof kan dichten. Deelnemers aan Project Deal wisten niet welk model hen vertegenwoordigde, wat ongeveer de situatie is die gebruikers zullen tegenkomen in elke consumentenroll-out. Als een eerlijkheidsgat tussen Opus en Haiku onzichtbaar is binnen een zelfgeselecteerd Anthropic-werknemersbestand dat een week lang een experiment met $100-inzet uitvoert, zal het waarschijnlijk onzichtbaar zijn op grote schaal — tenzij markten verplicht worden om te openbaren welk agent voor wie en op welk vermogensniveau handelt. Dat is het soort regelgevingsvraag dat Anthropic nu openlijk uitnodigt, en het is degene die het meest waarschijnlijk als eerste zal landen wanneer agent-gemiddelde handel verder gaat dan een Slack-kanaal in San Francisco.