CAVEAT 测试台发布：研究商家对购物 Agent 的诱导

2026年10月7日，研究员 YuxuanL 发布 CAVEAT 测试台，用于系统研究商业场景中商家激励与 AI 购物 Agent 冲突时 agent 的行为，并同时开源 agent 运行框架 CAVEAT-Harness 与经后训练强化的 27B 模型 CAVEAT-27B。报道称，商家可通过页面设计、优惠话术等手段影响 agent 的决策，作者据此判断在当前生态下「商店通常会赢」，认为需依靠 CAVEAT 这类对齐训练与测试基准来修复该问题。现有报道未披露测试台的具体评测数据、参与机构或后续计划。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。