马斯克，盯上“AI砍价”
马斯克将智能代理推到了交易的前沿位置。
最近，他在社交平台X上宣布，正在研发一款名为Hagglebot的议价智能体，旨在接管企业采购谈判，实现自主比价、多轮磋商以及敲定合同条款。
根据他的估算，Hagglebot有望使企业成本效率提升超过5%，若以全球GDP规模为基准，每年最多可节省6万亿美元的成本。
这意味着，使用相关Grok能力的企业将获得立即可量化的竞争优势。
而马斯克的入局，仅仅是这一赛道升温的最新例证。
放眼海外，已有不少企业布局类似方向，押注长远愿景。Anthropic和亚马逊都在推进谈判及自主采购类智能体的研发，期望由AI主导交易，人类仅保留最终审批权。
回到国内，阿里千问Go、百度Agent Spend、京东慧采AI采购管家也已率先出击，相关能力均已落地，但更为谨慎，坚守“人在闭环内”的原则，更多让AI扮演辅助角色，承担比价和方案推演等任务。
然而，在放开与收紧之间，路线差异已经清晰显现：智能代理正逐步进入交易的核心。
事实上，马斯克盯上议价智能体并不令人意外。
早在今年9月初，xAI上线Grok Bot模板市场时，就将内部自用的采购智能体Haggle Bot打包为首批模板开放。它能读取公司的供应商支出、合同条款和实际使用数据，自行寻找节省成本的机会。
当时，xAI透露，上线第一周就帮助公司识别出超过10万美元的直接节省。
在一个SaaS产品中，它发现了43个整整90天无人登录的付费席位，价值14220美元。在另一个产品中，它识别出每年85662美元的未使用SKU。
不过，当时并未引起行业大规模关注。
直到10月16日，马斯克公开提及并抛出万亿级降本预期，这一隐藏已久的技术方向才被推到行业聚光灯下。
在马斯克的描述中，Hagglebot是专为商业场景打造的议价智能体，并非面向普通消费者的砍价工具。
依托Grok Bot的能力，它的定位是企业级交易生产力工具：企业设定预算、价格底线和交易条款后，AI自动完成比价、多轮邮件博弈、供应商谈判和合同磋商，将采购人员从大量重复性议价工作中解放出来。
他判断，这项能力能系统性提升企业成本效率，一旦普及，将在全球范围内释放巨大的成本节约空间，为企业带来可量化的竞争优势。
尽管马斯克未披露其具体议价机制、数据安全措施、上线时间、收费标准和开放范围。
但基于“成本效率提升5%以上”做出的6万亿美元宏观推算，已然释放出议价智能体的极致吸引力。
颇具玩味的是，马斯克的构想将“议价智能体”推到了大众视野。
但这一概念并非最新产物。
它最早源于上世纪90年代的分布式AI学术研究，早期仅用于多智能体之间利益博弈的仿真实验，只是随着大模型工具调用能力的成熟，才真正进入产业讨论。
近两年，智能代理浪潮爆发，企业采购的现实痛点被放大：询价比价、反复谈判消耗采购人员大量精力，许多标准化工作重复繁琐，产业开始期待AI接手这类任务。
根据麦肯锡今年2月发布的《AI in procurement: Redefining value creation》报告，AI辅助谈判可为企业带来10%-15%的采购成本节约，采购人员用于沟通和资料整理的工时最多减少90%。
这才使得议价智能体正式从论文走向产业，成为交易类智能代理的重要分支。
但同样的技术起点，海内外却走出了完全分化的两条路线。
海外偏向“AI成为交易主体”，强调追求智能体主动博弈砍价，将AI嵌入真实交易链路，人类仅做最后把关。
xAI的Hagglebot主打开放市场，尝试让AI作为独立代理，直接与人类供应商博弈谈判，自主砍价以争取更优采购价格，核心目标是获得可量化的降本收益。
Anthropic的Project Deal则在内部封闭实验市场中，让AI代理替员工完成真实物品交易，借此观察AI自主议价背后的博弈逻辑、法律权责和伦理风险。
二者分别从落地探索和底层风险研究双向并行，均在优先打磨AI自主博弈能力，探索赋予AI独立谈判决策权。
反观国内厂商今年集中落地应用的议价智能体，普遍恪守“人在闭环内”的底层原则，走轻量化工具辅助路线。
简单来说，就是优先保证议价智能体的可用性，将采购全链路中比价、整理信息、生成沟通话术等相对安全的能力先上线。
以9月20日百度智能云与FluxA共同支持Agent Spend方案的场景化落地合作为例，二者让智能体在用户授权范围内，完成AI算力和模型资源的比价、下单与代理支付。
由此可见，Agent Spend解决的是“让智能体在授权内把该买的资源用合适价格买回来并付掉”，而非“替你去砍价”。
据了解，目前国内政企采购具有以下客观特点：流程强约束（如招投标、审计、内控）、责任必须可追溯、非标程度高、决策往往涉及多主体而非单人拍板，这些特点决定了单一AI直接充当交易主体难以落地。
与此同时，“砍价”作为议价智能体的另一能力域，仍处于早期阶段，存在高风险。
从企业落地进度看，麦肯锡调研显示，全球仅10%的企业完成了AI智能体规模化部署，多数企业仍停留在试点阶段。
二者相结合，也决定了国内厂商现有toB议价智能体的发展取舍。
相比政企，C端的议价智能体能力发展得更近一步。
10月13日上线的千问个人智能体“千问Go”，依托淘宝和飞猪生态，可自动比价检索订单，与平台客服沟通完成价保退款和航司延误补偿。
不过，目前千问Go的“议价”更多体现在售后维权（如争取现金而非代金券、申请价保）和比价通知（如监控冰箱价格低于4500元时通知用户），尚未能在C端购物中进行实时的、复杂的“砍价”。
在外滩大会上，蚂蚁集团CEO韩歆毅曾点明交易类智能体规模化的阻碍。
他说，“智能体正在从‘会办事’走向‘会交易’。在这个过程中，用户意图如何被理解、智能体如何获得授权、不同智能体之间如何建立信任，是智能体商业规模化最大的问题。”
这句话恰好诠释了议价智能体的发展现状。
Hagglebot像一个强烈的行业信号：智能体竞争已跨过聊天问答阶段，正式闯入真实商业交易的深水区。
但AI拥有议价和缔约能力，不代表产业可以一步到位。从概念走向规模化商用，仍需跨越权责、信任与风控多重关卡。
正如百度创始人李彦宏在2026百度Create大会上所言：“智能体衡量价值，不是消耗多少Token，而是有多少智能体给人类干活、交付真实业务结果。”
放到议价智能体赛道，这句话格外写实。
本文来自微信公众号“猎云精选”，作者：孙媛，36氪经授权发布。
