您的AI代理正在购买什么？代理电子商务的评估、影响和新兴问题

在线市场将因代表消费者行事的自主人工智能代理而发生转变。视觉语言模型（VLM）代理可以解析网页、评估产品和进行交易，而不是人类浏览和点击。这提出了一个根本问题：人工智能代理购买什么，为什么购买？我们开发了 ACES，一个沙盒环境，将平台无关的 VLM 代理与一个完全可编程的模拟市场配对，以研究这个问题。我们首先在简单任务的背景下进行基本的理性检查，然后通过随机化产品位置、价格、评级、评论、赞助标签和平台认可，我们获得了前沿 VLM 实际购物的因果估计。模型显示出强烈但异构的位置效应：所有模型都偏爱顶部行，但不同模型偏爱不同的列，这破坏了普遍“顶部”排名的假设。它们惩罚赞助标签并奖励认可。对价格、评级和评论的敏感性在方向上与人类相似，但在不同模型之间幅度差异很大。受卖家使用人工智能代理优化产品列表的场景的启发，我们展示了如果人工智能介导的购物占据主导地位，卖家一方的代理对产品描述进行微小调整，以针对人工智能买家偏好，可以带来可观的市场份额收益。我们还发现，模型之间的产品选择模式可能不同，在某些情况下，需求可能会集中在少数几个产品上，从而引发竞争问题。总而言之，我们的结果阐明了人工智能代理在电子商务环境中的行为方式，并揭示了人工智能介导生态系统中具体的卖家策略、平台设计和监管问题。