- 1832年，伦敦结算所（London Clearing House）通过名誉和排他机制解决了31家银行间的支付问题，无需法律介入。
- 其核心不在于技术，而在于由清晰身份、行为标准和违规后果构成的“信任架构”。
- 如今，AI智能体正进入类似环境，必须在没有人类监管的情况下相互谈判。
- 当前的框架缺乏信任架构来支持竞争方之间的智能体对智能体（agent-to-agent）谈判。
- AI目前擅长遵守“规则”，但现实中的谈判需要具有灵活性和判断力的“标准”。
- 现有模型尚未经过保持立场、评估风险或理解财务与法律后果的训练。
- 当两个智能体过于“顺从”时，会出现“回声行为”现象，导致交易中出现非理性决策。
- AI具有概率性，因此同一情况可能产生不同结果，即所谓的“蠕动问题”（wriggling problem）。
- 解决这一问题需要四个要素：身份与名誉、边界而非剧本、明确的责任以及升级机制。
- 实际应用正出现在医疗、金融和供应链领域，智能体每天可自行谈判数千次。
- 机构在规模化部署智能体之前，需要建立标准、审计系统和名誉基础设施。
📌 现在的AI难题不再是计算能力，而是建立类似于1832年银行系统的“信任架构”。当数百万个AI智能体开始在金融、医疗和商业领域进行自动谈判时，结果偏差、缺乏责任感和非理性行为等问题将变得严重。如果没有明确的标准、身份和控制机制，AI系统可能会削弱信任，而非推动经济发展。
