有人在维护卡特尔同盟吗？强化学习在市场博弈中教给了 LLM Agent 什么
英文标题：Is Anyone Enforcing the Cartel? What Reinforcement Learning Teaches LLM Agents in Markets
本研究探讨了大语言模型（LLM）定价 Agent 在市场竞争中的算法合谋与惩罚机制。现有评估通常认为定价 Agent 会自发合谋获取垄断利润，但经济学中卡特尔同盟的维系依赖于对违规者的惩罚执行。研究借助强化学习考察 LLM Agent 是否能在市场环境中真正习得监督与惩罚策略。该成果对多 Agent 系统的反垄断合规监管和自动化市场机制设计具有重要启发意义。
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有人在维护卡特尔同盟吗？强化学习在市场博弈中教给了 LLM Agent 什么
arXiv 编号：arXiv:2610.28787v1
公告类型：最新（new）
摘要
近期针对大语言模型（LLM）Agent 的评估表明，定价 Agent 会在损害他人利益的前提下形成默契合谋。然而，合谋的核心定义在于“强制执行机制”：只有当背叛或违约成员受到有效惩罚时，由竞争对手共享垄断利润的卡特尔同盟才能长期维系。我们在此展开深入研究……
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