消失的崩盘：五模型经济中的控制与涌现

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来自 Build Small Hackathon 的现场笔记，2026 年 6 月。第三篇。

在这些笔记的第一篇中，我讲了一个自己引以为豪的故事。我构思了一个名为"奥娜宝库挤兑"的 Wood Legend，将 1929 年的银行挤兑重新包装成林地民间传说，然后看着那只掌管蜂蜜的猫头鹰解读恐慌并开始清算。在接下来的几个回合中，供应洪流将蜂蜜价格从 10 砸到了 3。没有人编写脚本。一个重新包装的银行挤兑让一个 agent 抛售资产，而抛售行为又推动了价格变动。这就是整个论点：给一个小模型一个角色和一个预算，涌现性的市场行为就会自然而然地出现。

然后我重建了这片林地，挤兑就不再发生了。这一篇笔记就是要讲为什么，因为这次失败教给我的关于构建 agent 的东西，比最初的成功还要多。

五个实验室，五种思维

重建工作将原先一个模型驱动五个生物的方式，替换成了一个由五个不同实验室的小模型组成的委员会，每个模型驱动自己的生物：一个 OpenAI 模型、一个 NVIDIA 模型、一个 OpenBMB 模型，以及一个我自己微调的五亿参数模型（它驱动其中两个生物）。关键在于诚实。如果主张是小模型能够运行一个活生生的经济体，那么该主张的最强版本就是五个不同的架构在同一个市场中做出不同的选择，而不是一个模型戴着五顶帽子。

正是这种异质性，打破了我已经写好的故事。

价格就是 agent 们决定交易的价格

我也重建了操作者一侧。玩家现在是一个在暗处运作的金融家：做空一种商品，散布一个真实的提示来为其下跌铺路，引爆传说，然后在价格暴跌时收网。我在屏幕上让这个循环变得清晰可见，包含一个目标、一个记分板，以及一键完成首次交易。让一个承诺变得可见，是发现该承诺为假的最快方式。

因为当我做空蜂蜜并引爆"奥娜宝库挤兑"时，蜂蜜并没有暴跌。它反而上涨了。委员会模型在读到金库已空的消息和作物注定歉收的提示后，并没有像最初那个单一模型那样抛售蜂蜜。它们囤积了起来。是稀缺，而不是大甩卖。做空亏了钱，而叙述者写下的标题，毫无讽刺意味，是"蜂蜜赌局变味了"。

这就是教训，而且它并非这个游戏所独有。在一个 agent 经济体中，参考价格不是你转动的一个旋钮。它是 agent 们实际选择交易后留下的残差。最初的崩盘是真实的，但它依赖于一个模型的倾向，而不是系统的一个稳健属性。改变群体，你记录下来的涌现行为就可能直接消失。

三种失败方式

我花了三次实时运行的时间，试图通过从外部冲击经济来让崩盘重现，就像你对教科书上的供需模型施加冲击那样。

首先，我把传说当作纯粹的谣言，并相信 agent 们会做出反应。它们没有卖出。其次，我将大量蜂蜜倾泻到每个生物的库存中，理由是供应过剩会压垮需求，拉低价格。这个策略对我的测试策略（一个基于规则的替代品，我用于快速离线运行）效果很好，因为测试策略遵循一个机械的需求阈值：库存满了它就不买了。但实时模型忽略了这次倾泻，而是根据自己对局势的判断进行交易。这次尝试再次失败。第三，我加大了做空规模，结果只是让损失变得更大。

三次记录，三次亏损：负十五、负二十六、负二十七颗卵石，而整个前提是这就是赚钱的方式。这个模式本身就是警告。我拉的每一个杠杆都是对 agent 决策的输入，而 agent 们有权拒绝。你无法用一次机械冲击来引导一个异质模型群体，因为冲击只是偏向了一个它们仍然可以做出的选择。

陷阱中的陷阱本身也值得一提。那个对我的快速测试策略有效的修复方案，给了我虚假的信心，并让我浪费了一次实时运行来证伪它。当廉价的替代品和真正的 agent 意见相左时，撒谎的是替代品，任何只在替代品下才能复现的结果都不是结果。

在接缝处创作，而不是推动输入

解决方案是停止试图说服 agent，而是通过构造让恐慌成为事实。银行挤兑，从定义上讲，就是一次崩盘。所以，现在的传说会在结算时，即在市场完成当回合清算之后，通过直接覆盖参考价格来使其商品崩盘。Agent 们可以尽情交易；然后挤兑作为一个事实落地，价格减半，提前布局的做空头寸获利了结。崩盘不再是我希望出现的行为。它是一个我强加的、经过创作的结果，发生在下游没有任何东西可以与之争辩的唯一接缝处。

这听起来像是放弃了涌现，但恰恰相反。涌现层——五个模型在交易、闲聊、囤积、结怨——仍然在做所有让林地感觉有生命力的工作。我学到的是，你无法通过更用力地推动涌现输入来获得可靠的结果。你获得可靠结果的方式是，选择那个精确的接缝处，在那里创作一个确定性的覆盖，并让上游的一切保持自由。涌现用于提供质感，创作控制用于那些必须发生的关键时刻。技艺在于知道哪个是哪个，以及接缝在哪里。

表 1. 同一个策略在四个世界中的表现。崩盘在单一模型下是涌现且脆弱的，在异质委员会下消失，只有在结算接缝处进行创作后才变得可靠。

我的收获

三件事，而且这三件事都超越了游戏本身。

第一，涌现是偶然的，而非持久的。你从一个 agent 群体中观察并记录下来的行为，在改变群体后可能会消失，即使其他一切都没变。在它经受住不同演员阵容的考验之前，请将单次令人印象深刻的运行视为一则轶事，而非一个属性。

第二，你无法通过冲击其输入来控制一个由 agent 组成的市场。供需杠杆只能偏向 agent 们仍然可以自由做出的选择，而一个异质委员会经常会拒绝。可靠的结果来自于在结算接缝处（所有决策的下游）进行创作，而不是在上游更用力地推动。

第三，那个让你能快速迭代的廉价模拟器，也是最有可能美化错误修复方案的。当替代品和真正的 agent 意见相左时，相信 agent。

我以构建基于 agent 的市场模型为生，并且我在比这个满是林地生物的世界更大规模、更高风险的情况下犯过所有这些错误。在一个唯一风险只是一堆卵石和一个我第一次讲得过于自信的故事的地方，再次犯这些错误是很有用的。

小模型，大冒险，以及一个你必须自己创作的崩盘。

试试看：Space。开放的 agent 轨迹：dataset。