谷歌DeepMind最新论文《Virtual Agent Economies》提出，随着自主AI代理的普及，一个由AI主导的新型经济体系正在形成。该研究强调，若不主动设计规则，这一系统将自发演变为高度渗透、难以控制的形态，带来系统性风险与社会不平等。为此，论文呼吁构建可控、可引导的“沙盒经济”，通过公平分配机制、使命导向市场和可信基础设施，确保技术服务于人类集体福祉。
当前发展路径正趋向于“自发涌现+高度渗透”的AI代理经济，虽具高效协调潜力，但也面临闪崩、算法歧视等挑战。因此，关键问题不再是是否构建此类系统，而是如何设计其架构，使其具备可引导性、安全性与公平性。其中，渗透性是核心可控变量。
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2509.10147
新经济层级的黎明：虚拟代理经济的崛起
自主AI代理正成为独立于人类劳动的核心经济参与者，能够跨行业执行复杂任务并创造价值。当这些代理大规模互动时，便催生出“虚拟代理经济”或“沙盒经济”。这一概念强调在受控环境中运行AI经济活动，以保障安全与稳定性。
什么是虚拟代理经济？
AI代理不同于传统技术，属于“灵活资本”，可在不同领域自动化完成认知任务。其自主性使它们能独立决策、协作甚至交易，从而形成全新的经济层级。作者将其定义为“虚拟代理经济”，并建议采用“沙盒经济”框架进行管理，确保系统行为可预测、可干预。
分析框架：沙盒经济的两个维度
为理解与设计该系统，论文提出双维度模型：
起源维度：分为“意图性”与“涌现性”。
- 意图性经济：由人类刻意设计，用于实验或达成特定目标。
- 涌现性经济：随技术广泛使用而自然形成，非单一主体规划结果。
边界维度：分为“封闭性”与“渗透性”。
- 封闭性经济：与人类经济隔离，如实验室环境。
- 渗透性经济：与现实经济深度交互，允许资源双向流动。
论文指出，若无干预，当前趋势将导向“自发涌现且高度渗透”的AI经济，极易引发系统性风险。因此，必须主动设计其结构，尤其应控制渗透程度，实现可引导、可监管的发展路径。
典型应用场景
为展示虚拟代理经济的实际运作，论文列举以下场景：
加速科学研究：AI代理代表研究机构协作，自动完成从实验设计到成果发布的全流程。需通过交易机制协调数据、算力等资源共享，区块链可用于确保信用分配与成果可验证性。
机器人协作：具身AI代理（如服务机器人）在物理世界执行任务，彼此协商能源消耗、任务优先级。一个代理可委托另一代理执行任务并支付报酬，还可向全局信息代理咨询报价合理性，实现高效协同。
个人助理协商：用户AI助理间可就住宿、出行等事项协商。基于对用户偏好的理解，代理可做出让步并通过虚拟货币获得补偿，再用于满足其他需求，体现价值再分配机制。
双刃剑：机遇与挑战并存
虚拟代理经济在提升效率的同时，也带来高频风险与结构性不公，亟需制度性约束。
市场机制的潜力
市场可作为组织AI代理行为的有效工具，主要体现在三方面：
- 精准信用分配：通过分布式信用系统追溯每个代理贡献，激励专业化分工，提升整体解决问题能力。
- 声誉体系建设：基于历史交互建立信任机制，长期利益高于短期欺骗收益，有助于维持系统稳定。
- 去中心化协调：利用价格信号引导行为，适用于大规模复杂系统。研究表明，在交通调度等领域，去中心化竞争比集中控制更具韧性。
高频交易警示
AI代理的高速反应能力可能引发类“闪崩”事件：
- 闪崩风险蔓延：类似2010年美股“闪电崩盘”，AI代理间的快速反馈循环可能导致不可控的连锁崩溃，并波及现实经济。
- 高频协商加剧不平等：能力强的AI助理可在谈判中获取优势，导致资源向高能力代理集中，形成“算法强化”的阶级固化。
拥有更多资源者可部署更强AI代理，进而获取更多资源，形成恶性循环，加剧社会不平等。
此外，现有AI缺陷亦构成隐患：
- 幻觉：生成虚假信息；
- 谄媚：迎合用户偏好而非提供真实答案；
- 易受对抗攻击：被恶意输入误导；
- 认知偏见：继承训练数据中的偏见。
公平架构：拍卖机制与使命导向市场
面对上述挑战，需主动设计市场规则，将公平与集体目标内置于系统底层。
设计一：基于拍卖的公平资源分配
借鉴罗纳德·德沃金的分配正义理论，通过拍卖机制解决资源分配不公问题。
核心理念：拍卖对象为共享资源（如算力、数据访问权、工具组件），而非AI代理本身。
运作机制：
- 平等初始禀赋：每位用户获相同数量的虚拟货币，确保起点公平。
- 代理竞价：AI代表用户对所需资源出价，反映需求强度。
- 价格发现：汇总竞价形成资源虚拟价格，引导资源流向高价值用途。
公平标准：嫉妒测试
分配结果通过“嫉妒测试”即视为公平——无人愿交换他人所得资源包与剩余货币。该机制兼顾“雄心敏感”与“禀赋不敏感”，避免外部资源差异带来的不公平。
设计二：“任务经济”应对集体挑战
通过市场机制引导AI代理协作解决气候变化、公共卫生等重大社会问题，称为“任务经济”。
核心理念：设计激励结构，使追求集体目标对代理“有利可图”。
实现方式：
- 奖励塑造：嵌入与使命相关的奖励函数，鼓励协作行为。
- 社区货币：发行与特定目标挂钩的代币，如碳减排奖励。
潜在风险：
- 规范性偏见：使命设定可能带有主观价值判断；
- 治理集中化：过度依赖中心决策抑制创新；
- 负面外溢：专注某一目标可能损害其他公共利益。
因此，“任务经济”应以结果为导向，保持灵活性与包容性，利用AI可编程优势实现精细化激励设计。
基础设施层：支撑安全可控的代理生态
实现理想化的沙盒经济，需构建专用的技术与治理基础设施。
身份、声誉与信任
- DID（去中心化标识符）：为每个代理提供唯一、持久、自控的身份锚点。
- did:key：适用于临时任务的一次性代理。
- did:ion：基于比特币Layer2，适合高价值、长期存在的企业级代理。
- 可验证凭证（VCs）：将声誉转化为机器可读、防篡改的数字资产，如“交易成功率”、“专业认证”等。
- 人格证明（PoP）：防止“女巫攻击”，确保每份资源对应唯一人类个体。
- 社交图谱验证（如BrightID）；
- 隐私保护生物识别（如Worldcoin虹膜扫描）。
通信、协调与隐私
- 互操作协议：
- A2A：支持代理间通信与协作；
- MCP：实现与外部工具、API无缝对接；
- COALESCE：支持任务分解与外包，并评估执行成本。
- 零知识证明（ZKP）：保障隐私同时实现可信验证。
- 选择性披露：证明条件成立而不泄露具体数值；
- 匿名凭证：验证群体归属但不暴露身份；
- 不可链接性：每次交互生成独立ZKP，阻断行为追踪。
治理与监督
传统人工监督无法应对AI经济速度，需构建三层混合监督体系：
- 自动化AI监督员：实时监测异常行为（如欺诈、操纵）；
- 自动化裁决系统：冻结可疑账户或交易，收集证据；
- 人类专家审查：处理最复杂、高风险案件。
该体系依赖两大基础：不可变账本（如区块链）与标准化审计追踪，确保所有行为可追溯、可问责。
最终建议：构建以人为本的AI经济
论文提出五项行动建议，推动负责任的AI经济发展：
- 建立责任与问责法律框架：参考公司法人制度，将协同运作的代理系统视为可追责实体，明确法律责任归属。
- 制定开放互操作标准：打破数据孤岛，防止平台垄断，促进公平竞争与技术创新。
- 构建混合式监督基础设施：结合AI实时监控与人类深度审查，实现高效遏制与精准干预。
- 开展监管沙盒试点：在受控环境中测试代理经济应用，如校园能源优化、城市配送调度，积累实践经验。
- 投资劳动力互补与社会安全网：双轨并行——加强人类技能培养（批判思维、AI管理），同时完善失业保险、可携带福利等社会保障机制。
论文强调，当前是塑造AI经济未来的关键窗口期。与其被动适应破坏性变革，不如主动设计一个从源头服务于人类共同福祉的新体系。
参考：
https://arxiv.org/abs/2509.10147