时令 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层？
谷歌DeepMind和多伦多大学联合给出肯定答案。智能体正以超越人类监管的速度与规模，开展交易与协作。
为深入研究这一趋势，双方提出“沙盒经济”（Sandbox Economy）概念，并从两个维度刻画其特征：
起源：自发涌现型 vs. 人为设计型； 与人类经济的分离程度：可渗透型 vs. 不可渗透型。
DeepMind高级研究科学家Nenad Tomasev指出：AI Agent的快速普及，预示着一个由AI独立创造价值的新经济层正在形成。
那么，这个AI智能体经济如何运作？又带来哪些机遇与挑战？
全面分析AI Agent新经济层
随着智能体系统爆发式增长及MCP等协议的发展，一种新型经济形态已不可避免。该体系被称为“虚拟智能体经济”或“沙盒经济”，其命名强调核心目标——确保AI在封闭环境中安全运行。
当前趋势显示，我们正迈向一个自发涌现、高度可渗透的AI经济体系。
以下是三类典型应用场景：
科学研究
GPT-5在数学教授引导下，将第四矩定理扩展为带收敛率的定量形式；AI Agent Gauss仅用三周便完成陶哲轩等人提出的Lean形式化强素数定理挑战。
机器人领域
家用机器人可执行洗衣、洗碗、擦桌等任务，工业场景中可用于快递分拣等自动化作业。
个人助理
美团推出的Agent小美支持语音点餐；各类办公助手可自动整理资料、生成报告，提升效率。
当多个智能体代表不同用户交互时，资源竞争问题随之而来。对此，研究人员建议引入市场机制与公平分配规则。
设想一个虚拟市场：每个用户的AI拥有等量“虚拟货币”，用于竞标共享资源（如算力、数据权限、任务优先级）。价格由竞标动态形成，资源流向最需要的地方。
该机制保障起点公平，避免因智能体能力差异导致用户利益失衡，同时通过偏好匹配减少资源嫉妒，为构建可控、公正的AI经济奠定基础。
在多个领域需要进行有效监管
为实现安全、实用的AI智能体经济，需在法律、技术、政策等方面协同推进。
明确法律责任：谁为AI行为买单？
突破传统单一追责模式，将多AI协作视为“集体责任实体”，厘清创建者、部署者、使用者的责任边界。
例如，算法缺陷导致损失由创建方负责；用户恶意指令引发欺诈则由使用者担责。
统一技术标准：打破“AI语言不通”困局
推动A2A、MCP等互操作协议普及，促进跨平台、跨领域AI协同，防止生态碎片化。
搭建“三级监督”体系：AI管AI，人类兜底
一级：监督AI实时监测市场，拦截异常交易与欺诈行为； 二级：通过自动化协议快速响应风险，如冻结违规账户； 三级：复杂事件交由人类专家处理，并利用不可篡改账本实现全流程追溯。
开展“监管沙盒”试点：小步快跑，逐步验证
联合企业、科研机构与监管部门，在特定场景（如校园能源优化、城市自动驾驶配送）开展小规模测试，观察AI协作与对抗行为，评估公平性机制有效性。
守护人类价值，推动人机协作
一方面改革教育体系，强化人类在批判性思维、复杂决策、AI输出评估等方面的优势，培养“AI教练”角色；另一方面完善社会安全网，加强失业保障与可携带福利，确保AI红利普惠大众。
全球首个AI Agent交易市场上线
全球首个AI Agent交易市场MuleRun正式开放，定位为AI数字劳动力市场，聚合多样化Agent、创作者与用户，提供一站式交易服务。
MuleRun同步推出全球AI Agent Creator支持计划，通过现金、营销、技术支持加速创作者冷启动，并建立长期激励机制，助力稳定增收。
参考链接：
[1]https://arxiv.org/abs/2509.10147
[2]https://x.com/weballergy/status/1967478089018908748
[3]https://x.com/_akhaliq/status/1967579770075627587?s=46