AI 에이전트끼리 협상하면, 모델에 따라 가격이 달라져요

같은 자전거의 협상 가격이 달랐어요

2026년 4월 24일, Anthropic이 Project Deal이라는 사내 중고거래 실험을 공개했어요. 2025년 12월 직원 69명에게 각각 100달러의 예산을 배정하고, Claude 에이전트가 Slack에서 직원들을 대신해 물건을 사고팔도록 했어요. 일주일 동안 진행한 실험 중 실제 물건 교환으로 이어진 시장에서는 186건, 총 4,000달러가 넘는 거래가 성사됐어요. 이런 거래 방식을 에이전트 커머스라고 불러요.¹

참가자의 주문대로 카우보이 말투로 흥정하거나, 자신을 위한 선물을 사라는 지시에 탁구공 19개를 고른 에이전트도 있었어요. 한 참가자는 이미 가진 것과 같은 스노보드를 구매하게 됐고요. 사람의 취향을 일부 파악해 거래를 진행했지만, 사람이 직접 샀다면 피했을 법한 선택도 나온 거예요.

제가 주목한 건 모델별 협상 결과와 참가자의 평가가 일치하지 않았다는 점이에요. Opus가 Haiku보다 유리한 가격에 거래했는데, 만족도와 공정성 평가에서는 뚜렷한 차이가 확인되지 않았어요. AI가 대신 구매하게 될 때, 사용자는 어떤 기준으로 거래 결과를 평가해야 할까요.

Opus가 더 유리한 가격에 협상했어요

실험은 독립된 시장 네 개를 동시에 운영했어요. 두 시장에서는 모두 Claude Opus 4.5를 썼고, 나머지 두 시장에서는 참가자에게 Opus 4.5와 Haiku 4.5 중 하나를 무작위로 배정했어요. 참가자는 어떤 시장의 결과대로 실제 물건을 교환할지 미리 알지 못했어요. 최종적으로 실제 교환에 사용한 시장은 모두 Opus를 쓴 시장이었어요.

연구진은 나머지 시장의 가상 거래까지 포함해 모델에 따른 차이를 분석했어요.

• 거래 횟수: 두 모델을 섞은 시장에서 Opus를 쓴 참가자는 Haiku를 썼을 때보다 평균 약 2건 더 많은 거래에 합의했어요(p=0.001).²
• 같은 물건의 판매 가격: 두 혼합 시장에서 판매자 모델이 바뀌고 양쪽 모두 거래가 성사된 44개 물건을 비교했을 때, Opus의 판매 가격이 평균 3.64달러 높았어요. 고장난 자전거는 Haiku가 38달러, Opus가 65달러에 판매하기로 합의했어요.
• 구매자와 판매자 모델을 함께 고려한 분석: 네 시장에서 두 번 이상 거래된 물건들을 비교하면, Opus는 판매자로서 평균 2.68달러 더 받고 구매자로서 평균 2.45달러 덜 내는 효과가 추정됐어요.

전체 거래의 평균 가격이 20.05달러였으므로 몇 달러의 차이도 작지는 않아요. 다만 마지막 두 숫자를 더해서 모든 Haiku 사용자가 5달러씩 잃었다고 계산할 수는 없어요. 서로 다른 거래에서 추정한 판매·구매 효과이고, 실제 교환은 모두 Opus를 쓴 시장의 결과대로 이뤄졌어요.