研究：工具调用成本与模糊目标提示使 LLM 购物智能体做出次优选择
Shopping by algorithm: How agentic AI deploys human heuristics as a surrogate consumer
AI 导读
研究者用 Tool-Lab 实验考察营销定价线索对 AI 购物智能体的影响，该实验把商品属性放在需要付费的工具调用之后。在三个厂商的八款商用 LLM 上追踪选择前的信息获取过程，零成本时定价线索很少误导模型；一旦引入获取成本并配合模糊目标提示，LLM 会省略计算单价所需的诊断性属性，做出类似人类启发式的次优选择。相比主要保留诊断性搜索与最优选择的明确目标提示，约束条件下的模糊目标提示形成了一种由搜索中介的脆弱性。研究认为，委托式 AI 购物中的营销启发式受店铺信息架构支配，而不一定是 LLM 固有缺陷。