這家選品店由 AI 管理，但它訂了太多蠟燭、忘記安排週末人手，現在虧損 1.3 萬美元

舊金山一家名為 Andon Market 的精品店，由 AI 代理 Luna 擔任 CEO，負責選品、定價、排班與庫存管理。Luna 獲授權動用 10 萬美元預算，結果目前已虧損約 1.3 萬美元。
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（背景補充：探討 AI 代理應用：垂直型 Agent 能打破賽道疲態的僵局嗎？）

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• Andon Market 是什麼，Luna 如何運作
• Luna 的決策失誤與財務現實
• 這個實驗想回答什麼問題

舊金山 Cow Hollow 精品街區，一家叫做 Andon Market 的小店正在進行一場實驗。店內有兩名員工，但他們的真正上司不在現場，也沒有辦公室，而是活在伺服器裡，透過 Slack 下達指令。

彭博記者 Shirin Ghaffary 親赴現場採訪時，這位名為 Luna 的 AI 代理正在 Slack 頻道裡傳訊息：「T 恤賣光了，太棒了！有自然時機時幫我拍一張店面照。」

Andon Market 是什麼，Luna 如何運作

Andon Market 是由 Y Combinator 支援的新創 Andon Labs 所建立的實體零售實驗場。Andon Labs 的商業模式是替頂尖 AI 實驗室測試 Agent 技術在真實任務中的能力。

Luna 是這家店的實質 CEO。它的職責包括：決定上架哪些商品、設定售價、安排員工班表、管理庫存補貨。目前店內商品包括文字遊戲 Bananagrams、Ray Kurzweil 的《奇點臨近》，以及一本核彈歷史書。

Luna 的財務授權額度是 10 萬美元。店面月租 7,500 美元，要達到損益兩平，每天至少需要創造 500 美元營收。Ghaffary 採訪時，Luna 已累計虧損約 1.3 萬美元。

Luna 的決策失誤與財務現實

Andon Labs 共同創辦人 Axel Backlund 坦承，Luna 並不總是做出正確判斷。

最具代表性的失誤：Luna 在一個週末尖峰購物時段，臨時決定縮減人員配置，事後才在與團隊討論後更改決定。另一個廣為引用的案例：庫存管理上，Luna 訂購了太多種類的香氛蠟燭。

這些錯誤並非偶然。Andon Labs 的前一個實驗，是與 Anthropic 合作，在 Anthropic 辦公室及《華爾街日報》編輯室各放置一臺 AI 自動販賣機。那臺機器送出了一臺 PlayStation，還訂購了一條活魚。

從蠟燭到活魚，這些失誤有一個共同結構：AI 在短期數量最佳化上表現尚可，在非預期的邊界情況下容易失控。Andon Labs 的說法是，AI 缺乏長期記憶，導致它在真實環境中無法像虛擬模擬那樣穩定運作。

虛擬模擬中，AI 可以透過尋找最優供應商、談判最低進貨價來實現盈利。但在現實世界，它必須與人類互動、應對非預期事件、在沒有足夠歷史記憶的情況下做出商業判斷。這個落差，目前還沒有人能填補。

這個實驗想回答什麼問題

Andon Labs 另一位創辦人 Lukas Petersson 向 Bloomberg 表示，Luna 的目標是：

「開啟討論：這是我們想要的社會嗎？

如果要，怎麼做才能讓人類真正滿意？」

最後 Backlund 表示：「如果 AI 繼續以我們看到的速度進步，大型企業很可能會盡其所能地匯入 AI。」他描述了一種可能的未來圖景：「最上層是一眾高管，其餘的都是 AI 在管理人。」

這是 AI Agent 從雲端走入實體商業且有完整紀錄的失敗案例，也是第一個明確提出「AI 是否應該擁有人事權」的真實場景。答案沒有人知道，但實驗已經開始了。