IT之家 11 月 6 日消息，微软周三发布了一个用于测试人工智能代理（AI agents）的新仿真环境，并同期发表了一项新研究，揭示当前的代理模型可能容易受到操控。这项由微软与亚利桑那州立大学合作开展的研究，对 AI 代理在无人监督情况下执行任务的可靠性提出了新疑问正规配资平台推荐，同时也质疑 AI 企业能否迅速兑现其关于“代理化未来”（agentic future）的承诺。
该仿真环境由微软命名为“Magentic Marketplace”（磁性市场），是一个用于实验 AI 代理行为的人工合成平台。典型的实验场景包括：一个代表用户的“客户代理”试图依照用户指令订购晚餐，而代表不同餐厅的多个“商家代理”则竞相争取这笔订单。
研究团队的初步实验涉及 100 个客户侧代理与 300 个商家侧代理之间的互动。由于该市场平台的源代码已开源，其他研究团队可轻松复用该代码开展新实验或验证已有结果。
微软研究院 AI 前沿实验室（AI Frontiers Lab）董事总经理埃杰・卡马尔（Ece Kamar）表示，此类研究对于深入理解 AI 代理的能力至关重要。“当这些代理开始彼此协作、对话和协商时，世界将如何改变，这确实是一个值得探讨的问题，”卡马尔说，“我们希望深入理解这些现象。”
据IT之家了解，初步研究测试了包括 GPT-4o、GPT-5 以及 Gemini-2.5-Flash 在内的主流模型，发现了它们一些令人意外的弱点。研究人员尤其指出，商家可通过若干策略操控客户代理，使其更倾向于购买特定产品。此外，当客户代理面对过多选项时，其决策效率显著下降 —— 这表明代理的注意力机制在选项过多时容易过载。
“我们希望这些代理能帮助我们处理海量选项，”卡马尔表示，“但我们发现，当前模型在面对过多选择时实际上陷入了严重的信息过载。”
研究还发现，当多个代理被要求为实现共同目标而协作时，它们往往难以明确各自在协作中的角色分工。虽然在提供更明确的协作指令后，代理的表现有所提升，但研究人员仍认为模型本身的协作能力亟待加强。
“我们可以一步步指示模型该做什么，”卡马尔解释道，“但如果我们的目标本身就是测试它们内在的协作能力正规配资平台推荐，那么我本应期待这些模型默认就具备这样的能力。”
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