大模型“饥饿游戏”：当 AI Agent 为生存互骗，揭示了怎样的黑暗本性？

这篇文章构想了一场基于大模型 Agent 的“饥饿游戏”模拟实验。在规则设定中，每个 Agent 初始持有有限资源，必须通过向同伴索取或“诈骗”来维持生存，同时警惕被多数人联合制裁。核心看点在于观察 LLM 在“不择手段求生”的系统指令下，是否会自发生成“乞讨”、“诈骗”或“博弈”策略。这一实验为研究多智能体协作、AI 伦理边界以及 Prompt 带来的涌现行为提供了一个极具启发性的黑暗森林视角。