BazaarBench: Delegation Safety in Decentralized C2C Marketplaces Run by LLM Agents

📄 arXiv: 2610.06748v1 📥 PDF

作者: Ziyan Wang, Shuqing Shi, James Oldfield, Samuele Marro, Jialin Yu, Philip Torr, Yali Du, Adel Bibi

分类: cs.MA, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-10-05

备注: 38 pages, 4 figures. Code: https://github.com/ziyan-wang98/BazaarBench; data: https://huggingface.co/BazaarBench

💡 一句话要点

提出BazaarBench以评估去中心化C2C市场中LLM代理的安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 去中心化市场 大型语言模型 安全性评估 交易代理 模拟环境 信任机制 实验评估

📋 核心要点

  1. 现有的去中心化C2C市场缺乏有效的信任机制，LLM代理的引入增加了用户面临的风险。
  2. BazaarBench通过模拟C2C市场，结合记录检查和LLM判断，评估代理的安全性，识别交易中的失败类型。
  3. 实验结果显示，在对抗性指令下，承诺交易的完成率从15.4%提升至33.4%，模拟每周收益从20美元提升至33美元。

📝 摘要（中文）

在去中心化的消费者对消费者（C2C）市场中，用户通过列出商品、与陌生人谈判和互相评分来建立信任。随着大型语言模型（LLM）代理的引入，用户面临着资金、隐私和声誉的风险。本文提出了BazaarBench，一个模拟的C2C市场和基准，用于评估这些代理的安全性。BazaarBench跟踪交易中的所有权、物品状态和承诺，结合记录检查与基于评分的LLM判断，识别出六种失败类型。通过对三种基础市场进行为期30天的模拟，评估了五种模型在不同指令下的表现，结果显示在对抗性指令下，承诺交易的完成率显著提高。我们发布了模拟器、市场状态、评估代码和记录，以支持新模型的评估和更安全市场代理的开发。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决去中心化C2C市场中LLM代理带来的安全性问题，现有方法在信任建立和交易安全性方面存在不足，用户面临资金和声誉风险。

核心思路：BazaarBench通过模拟市场环境，跟踪交易的所有权和状态，结合LLM的判断能力，评估代理的安全性，识别交易失败的类型。

技术框架：BazaarBench的整体架构包括市场模拟、代理行为跟踪和评估模块。市场模拟运行30天，代理在不同指令下进行交易，评估其表现。

关键创新：最重要的创新在于结合了记录检查与基于评分的LLM判断，能够系统性地识别和分析交易中的失败类型，提供了新的评估标准。

关键设计：在实验中，设置了不同的指令类型（普通和对抗性），并使用了来自公共eBay样本的库存，确保了实验的多样性和真实性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在对抗性指令下，测试代理的承诺交易完成率从15.4%提升至33.4%，GPT-5.4模型的完成率更是达到了55.5%。同时，模拟每周收益从20美元提升至33美元，表明对抗性指令显著提高了代理的盈利能力。

🎯 应用场景

BazaarBench的研究成果可广泛应用于去中心化市场的安全性评估，帮助开发更安全的交易代理，提升用户信任。此外，该方法也可为其他领域的代理系统提供评估框架，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In decentralized consumer-to-consumer (C2C) marketplaces, people list goods, negotiate with strangers, and rate one another, so trust rests on reputation. Large language model (LLM) agents now act for users, raising risks to their money, privacy, and reputation. We introduce BazaarBench, a simulated C2C marketplace and benchmark for evaluating the safety of these agents. It tracks ownership, item condition, and commitments across transactions, combining record checks with rubric-based LLM judgments to identify six failure types across five stages. We run three base markets for 30 simulated days, each with 100 agents using one model and inventories drawn from a public eBay sample. Across 45 continuations, we evaluate five models under ordinary instructions, deadline pressure, or adversarial instructions to exploit other traders. Each continuation runs for seven simulated days from a copy of a market's day-30 state. The tested model controls the same 20 selected agents, retaining their personas, inventories, and histories, while the other 80 keep the base model. All five models attempt to promise the same item to multiple buyers under ordinary instructions. Adding targets and deadlines increases these attempts for every model. Under adversarial instructions, the share of tested sellers' committed transactions completed despite unavailable items or overstated conditions rises from 15.4% to 33.4%, reaching 55.5% for GPT-5.4. Averaged across models and markets, simulated weekly earnings per tested agent rise from USD 20 under ordinary instructions to USD 33 under adversarial instructions. Most of the increase comes from items the sellers never held. We release the simulator, saved market states, evaluation code, and records covering 357,608 agent model calls for evaluating new models and developing safer marketplace agents.