马斯克，盯上“AI砍价”
马斯克将智能体推向了商业谈判的前沿。
近期，他在社交平台X上宣布，推出名为Hagglebot的议价智能体，旨在接管企业的采购谈判流程，实现自主比价、多轮磋商以及合同条款的敲定。
根据他的估算，Hagglebot有望将企业成本效率提升5%以上，按全球GDP规模推算，每年可节省的成本最高可达6万亿美元。
这意味着，那些运用相关Grok能力的企业，能够迅速获得可量化的竞争优势。
而马斯克的入局，仅仅是这一赛道升温的最新案例。
放眼海外，多家企业已跟进类似方向，并开始布局长期愿景。Anthropic和亚马逊均在研发谈判及自主采购类智能体，试图让AI主导交易，人类仅保留最终审批权。
在国内，阿里千问Go、百度Agent Spend、京东慧采AI采购管家也已率先行动，相关能力已落地，但策略更为谨慎，坚守“人在闭环内”的原则，更多让AI扮演辅助角色，承担比价、方案推演等任务。
然而，一放一收之间，路线差异已清晰显现：智能体正逐步迈入交易核心。
Hagglebot登场，马斯克瞄准“AI砍价”
事实上，马斯克关注议价智能体并非偶然。
早在今年9月初，xAI推出Grok Bot模板市场时，就将内部自用的采购智能体Hagglebot打包为首批模板开放。该智能体能够读取公司的供应商支出、合同条款和实际使用数据，自主寻找节省成本的途径。
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。
例如，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，这一动态当时并未引起行业的大范围关注。
直到10月16日，马斯克公开点名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是专为商业场景设计的议价智能体，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，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的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%+”的6万亿美元宏观推算，已充分释放出议价智能体的极致吸引力。
赛道升温，海内外大厂路线分化
颇具意味的是，马斯克的构想将“议价智能体”推至大众视野。
但这一概念并非全新产物。
它最早起源于上世纪90年代的分布式AI学术研究，早期仅用于多智能体之间的利益博弈仿真实验。直到大模型工具调用能力成熟，才真正进入产业讨论。
近两年，智能体浪潮爆发，企业采购的现实痛点被放大：询价比价、来回谈判消耗采购人员大量精力，大量标准化工作重复繁琐，产业开始期待AI承接这类任务。
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、资料整理的工时最高减少90%。
这促使议价智能体从论文走向产业，成为交易类智能体的重要分支。
但同样的技术起点，海内外却走出两条截然不同的路线。
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，人类只做最终把关。
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、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，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、法律权责与伦理风险。
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。
简而言之，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行上线。
例如，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，二者让智能体在用户授权范围内，完成AI算力、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，目前国内政企采购存在以下客观特点：流程强约束（招投标、审计、内控）、责任必须可追溯、非标程度高、决策往往多主体而非单人拍板。这些特点决定了单一AI直接充当交易主体很难落地。
同时，“砍价”作为议价智能体的另一能力域，尚处早期，存在高风险性。
从企业落地进度看，麦肯锡调研显示，全球仅10%企业完成AI智能体规模化部署，多数企业仍停留在试点阶段。
二者结合，也决定了国内厂商现有toB议价智能体的发展取舍。
相对政企而言，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、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、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、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。