CAVEAT 测试台登场：商店促销能否带偏你的 AI 购物 Agent
ZacharyHuang12 · x · 2026-10-07
AI agent 即将替用户花钱，而商家有动机引导 agent 逆向选择——研究员 YuxuanL 发布 CAVEAT 测试台，系统研究商业场景中 agent 与商家激励冲突时的行为。
配套开源内容包括：
- CAVEAT-Harness：agent 运行框架，用于标准化测试 agent 在商家诱导下的表现
- CAVEAT-27B：经后训练强化的 27B 模型，目标是让 agent 在面对商店侧的引导时仍保持忠于用户利益
作者的核心判断是：在当前生态下「商店通常会赢」——商家可以通过页面设计、优惠话术等手段影响 agent 决策，直到用技术手段（如 CAVEAT 这类对齐训练与测试基准）修复为止。该工作可视为 agentic commerce 场景下的用户侧对齐研究，为后续评测与防御方法提供了基础设施。
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