연구진이 LLM 에이전트가 공급망 협상에서 실제로 가치를 창출하고 이를 예측 가능하게 분배하며 손해 보는 계약을 피할 수 있는지 규명하기 위해, 9개 LLM을 완전 베이지안 균형과 비교하는 9840회의 에이전트 간 협상 실험을 수행했다. 에이전트들은 98.9%의 협상에서 합의에 도달하고 이론상 최대 잉여의 95.4%를 확보했지만, 평균 2.98라운드가 걸려 균형의 1.25라운드보다 훨씬 느렸고 이 지연이 잉여의 21~34%를 갉아먹었다. 또한 기본 모델은 19.2%의 사례에서 비합리적으로 손해 보는 계약을 수락한 반면 중급·최상위 모델은 0~0.6%에 그쳐, 자동 수익성 검증이 하위 모델에는 필수 안전장치임이 드러났다. 흥미롭게도 잉여 분배는 모델 성능보다 제공사 정체성(오픈AI 40%, 구글 50%, 알리바바 큐원 70%의 자기대결 구매자 몫)에 더 좌우됐고, 프롬프트로 부여한 전략적 인내심이 분배 차이의 90%를 설명하는 가장 강력한 변수로 나타났다.

• •9개 LLM, 9,840회 협상 실험에서 합의율 98.9%, 이론상 최대 잉여의 95.4% 확보
• •협상 지연(평균 2.98라운드, 균형 대비 2배 이상)으로 잉여의 21~34%가 손실됨
• •기본 모델은 19.2% 확률로 손해 계약 수락, 중급·최상위 모델은 0~0.6%로 대폭 개선
• •잉여 분배는 모델 성능보다 제공사 정체성에 더 좌우(오픈AI 40% vs 알리바바 70%)
• •프롬프트로 설정한 전략적 인내심이 잉여 분배 차이의 90%를 설명하는 최강 변수