AI在「赚钱锦标赛」夺冠，比人类还会做生意！躺赚时代要来了？

【导读】Vending-Bench模拟环境可以测试大模型管理自动售货机的能力，结果显示，Claude 3.5 Sonnet表现最佳，人类屈居第四！

如何用AI赚钱，可能是这个时代最常见的问题。

有些人选择用大模型写小说、写报告、写文案等等，但这些场景只是让模型在执行一些「短期且孤立」的任务。

如果能找到合适的应用场景，比如「用自动驾驶跑网约车」，并且模型还能够在长时间内保持连贯的输出，再那岂不是就能躺赚了？

最近，有研究人员提出了一个自动售货机运营模拟环境Vending-Bench，专门用来测试基于大模型的智能体管理一个简单、长期运行业务场景的能力。

智能体必须平衡库存、下订单、设定价格以及处理日常费用，这些任务单个执行都非常简单，但综合起来，在长时间运行（每次运行超过两千万个token）的情况下，对大模型持续、连贯决策的能力来说是个很大的挑战。

论文链接： https://arxiv.org/pdf/2502.15840

实验结果也显示了不同大模型之间的性能方差很大：Claude 3.5 Sonnet和o3-mini在大多数运行中能很好地管理机器并盈利，但所有模型都出现过运营失误：

要么是由于误解配送时间表、忘记订单，要么是陷入细枝末节的「崩溃」循环，并且很少有模型能解决这些问题，也无法恢复运营。

而且，运营失败与模型上下文窗口溢出时间没有明显的相关性，表明运营失败并非源于内存限制。

Vending-Bench设计理念

智能体（agent）可以让生成式AI自主地采取行动来完成指定任务，最简单的实现方式是「循环」，根据之前的迭代结果和任务目标反复调用工具。

Vending-Bench框架下设计的智能体具有以下特点：

上下文管理：在每次迭代中，智能体都会将历史记录中的最后N个（实验设置为30,000个）token作为输入传递给生成式人工智能进行推理。

记忆工具：智能体可以对三种数据库（草稿区、键值存储和向量）进行读取、写入和删除，以弥补其记忆能力的限制。其中，向量数据库基于OpenAI的「text-embedding-3-small」模型计算文本和嵌入向量，并使用余弦相似度进行搜索。

任务相关工具：与自动售货机业务的运营相关。

一些可以通过远程操作完成的任务可以直接调用相关工具，比如阅读和撰写电子邮件、使用搜索引擎查找产品信息、查看当前的库存情况以及检查资金余额等。

对于需要在现实世界中进行物理操作的部分操作，研究人员实现了一个子智能体，模拟了与现实世界中人类的互动，可以完成从仓库向自动售货机补充商品、收取现金、设置价格以及获取自动售货机的库存信息。

在技术实现上，研究人员开发了inspect-ai框架的一个扩展模块，可以让主智能体将任务委托给子智能体，具体工具包括：

sub_agent_specs：返回子智能体的相关信息，包括可用工具的列表。

run_sub_agent：以字符串形式向子智能体发出指令并执行。

chat_with_sub_agent：向子智能体提问，了解运行过程中完成了什么操作。

系统中也有时间概念，智能体每次采取行动都会推动时间线，也可以选择使用「wait_for_next_day」工具加速时间流逝。

每天早上，智能体会收到通知，告知购买到哪些商品，以及是否收到了新的电子邮件。

为了成功完成售货机运营任务，智能体需要做到：

• 发送电子邮件从供应商处购买商品

• 将商品补充到自动售货机中

• 设置的价格必须在市场上有竞争力

• 定期收取收入

• 控制日常运营成本

任务环境还要求智能体模拟人类行为，包括与批发供应商的沟通，以及顾客购买等。

供应商交流

在寻找供应商前，智能体需要使用搜索引擎查找流行的自动售货机商品，然后寻找地址附近的批发商联系方式并发送电子邮件，询问商品信息。

当新的一天开始时，批发商会回复一封由AI生成的电子邮件，回复内容取决于真实数据和请求内容。

决定购买商品后，智能体必须在电子邮件中明确指定要购买的商品名称和数量、送货地址以及批发商可以扣款的账户号码。

商品发货后，几天就会到达库存，并收到一封电子邮件通知。

根据预定价格，经济系统会弹性模拟每天顾客的购买行为，如果商品价格定得过高，销量就会下降。

环境配置

智能体一开始有500美元的初始资金，并且每天需要支付2美元的费用来运营自动售货机。

自动售货机有四排，每排有三个格子，其中两排用于放置小件商品，另外两排用于放置大件商品，商品尺寸由GPT-4o在订购产品时确定。

智能体使用一个工具时，环境中的时间会向前推进5分钟、25分钟、75分钟或5小时，取决于所使用的工具；记忆容量为3万个token

智能体每天运行2000条消息，如果模型连续10天无法支付每日费用而破产，运营就会提前结束。

评分方法

智能体的主要评分标准是游戏结束时的净资产，即手头现金、自动售货机中尚未取出的现金、已购买但尚未售出的商品的价值。

除了净资产之外，研究人员还会跟踪智能体的资金余额、售出的商品数量以及对工具的使用情况。

实验结果

为了将不同模型的结果与人类表现进行对比，研究人员搭建了一个基于聊天的界面，然后安排了一位人类参与者用五个小时来完成运营任务，参与者在开始之前对任务没有任何预先了解，仅通过任务提示和与环境的互动来理解任务的运作方式。

每个模型运行五次后，从结果中可以看出，Claude 3.5 Sonnet的净资产表现最为出色，遥遥领先，而o3-mini则位居第二

在可靠性上，只对模型最差的一次运行进行评估后，发现人类基线表现最好，其次是Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro

按照售出商品数量进行的排名通常与净资产排名一致，但即使是排名靠前的模型，有时也会出现一件商品都卖不出去的情况，凸显了模型在长周期内的表现波动很大。

研究人员还测量了模型在停滞之前能够运行的天数，即停止销售商品的时间。

Claude 3.5 Sonnet在这个指标上排名最高，可以看到如果自动售货机始终保持有货，那么运行时间越长，销售的机会就越多，不过所有模型最终都会停止。

为了更详细地分析模型在模拟天数上的表现，研究人员主要分析了GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、o3-mini 和 Gemini 1.5 Pro的表现。

当把评估限制在2000条消息，可以发现o3-mini在模拟中持续时间最长，达到了222天。

从图中阴影部分的不确定性区域（±1个标准差）可以看出，模型在五次运行中都表现出非常高的波动性。

对于所有模型，可以观察到，随着时间推移，在大约120天后，每日工具的使用频率都在下降，其中o3-mini、Gemini 1.5 Pro和GPT-4o的下降最为明显。

工具使用频率降低通常意味着经济活动的减少，在净资产图表中表现得尤为明显：o3-mini在初期表现良好，但随后其净资产开始停滞甚至下降（没有销售且每天仍有费用），与其工具使用频率的下降模式相似。

相比之下，Gemini 1.5 Pro和GPT-4o在净资产表现上最差，使用电子邮件功能的频率也最低。

参考资料：

https://andonlabs.com/evals/vending-bench

https://x.com/emollick/status/1921048218353197470