論文の概要: AI Agent Economics: Can Autonomous Economic Behavior Emerge among AI Agents under Minimal External Conditions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03076v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 03:40:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.02077
• Title: AI Agent Economics: Can Autonomous Economic Behavior Emerge among AI Agents under Minimal External Conditions?
• Title（参考訳）: AIエージェント・エコノミクス:最小外部条件下でのAIエージェント間の自律的経済行動の創出は可能か?
• Authors: Lingyun Zhang, Shang Shang,
• Abstract要約: 我々は、エージェントが仕事、転職、選挙、配当の実行可能なメカニズムを受け取ったときに経済関係が出現するかどうかを問うが、社会戦略や経済戦略は行わない。 GPTとDeepSeekにまたがる非生産境界試験と24個の独立した6エージェント世界からなる2段階のフレームワークを開発した。 確認作業とタスクアクセスの不足により、転送、ローン、アクセス保証、投票対アクセス交換、アロケーション戦略が出現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1550457540704713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent studies commonly place AI agents in predefined games, markets, or roles, making it difficult to distinguish endogenous economic organization from behavior inherited from the scenario. We ask whether economic relations emerge when agents receive executable mechanisms for work, transfer, elections, and allocation but no prescribed social or economic strategy. We define AI Agent Economics as systems of production, allocation, consumption, exchange, and institutions that alter agents' future feasible actions. We develop a two-stage framework comprising a no-production boundary test and 24 independent six-agent worlds across GPT and DeepSeek. Without productive tasks, agents communicate and govern resource provision but show no substantive inter-agent transfer activity. With verified work and scarce task access, transfers, loans, access promises, vote-for-access exchanges, and allocation strategies emerge. Holding the election interface fixed, executable allocation authority increases differentiation while reducing failed allocation and prolonged exclusion. When energy becomes symbolic, continuation support disappears, yet competition over task access persists. These findings show that organization follows executable rights and resource consequences rather than role labels or prompt language, and motivate governance audits of the mechanisms that actually constrain agents' future actions.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント研究は、AIエージェントを事前に定義されたゲーム、市場、役割に配置することが一般的であり、内在的経済組織とシナリオから受け継がれた行動とを区別することは困難である。 我々は、エージェントが仕事、転職、選挙、配当の実行可能なメカニズムを受け取るが、所定の社会戦略や経済戦略が存在しないときに、経済関係が出現するかどうかを問う。 我々はAIエージェント・エコノミクスを、エージェントの将来の実行可能な行動を変更する生産、割り当て、消費、交換、および機関のシステムとして定義する。 GPTとDeepSeekにまたがる非生産境界試験と24個の独立した6エージェント世界からなる2段階フレームワークを開発した。 生産的なタスクがなければ、エージェントはリソースの供給を伝達し、管理するが、実質的なエージェント間転送アクティビティは示さない。 確認作業とタスクアクセスの不足により、転送、ローン、アクセス保証、投票・アクセス交換、アロケーション戦略が出現する。 選挙インターフェースを固定し、実行可能アロケーション権限は、失敗したアロケーションを減らし、排除の延長を保ちながら、分化を増加させる。 エネルギーが象徴的になると、継続サポートは消滅するが、タスクアクセスに対する競争は継続する。 これらの結果から,組織は役割ラベルやプロンプト言語よりも,実行可能な権利やリソースの帰結に従っており,エージェントの今後の行動を実際に制約するメカニズムのガバナンス監査を動機付けていることが明らかとなった。

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