竞争对手什么时候该跟价？答案不是“对手降了就降”，而是先把几个问题问清楚再动手。大发娱乐经营AI把这些问题写成企业Agent每次调价前必须走完的五道门槛，大多数时候它会选择不动。
“对手降价我就降价”为什么是最糟的竞争AI？
假设隔壁餐厅把套餐从32元降到26元，最简单的对手AI是一行规则：对手价格低于我，我就降到与它持平。这个脚本有三个致命问题。
第一，它是可被利用的。玩家只要连续几周小幅降价，就能把对手一路拖到成本线以下，然后自己在另一个品类里收钱。第二，它不区分“对手降价”是长期定价还是一次性促销，把促销当成新常态去跟，是最快的亏钱方式。第三，它没有个性：所有对手企业遇到同一情形反应完全一样，市场看上去像同一个人分裂出的几十家店。
所以大发娱乐经营AI里的竞争对手，被设计成有自己账本、库存、目标和性格的企业Agent，而不是价格镜子。它在每次调价前，依次走五道门槛。任何一道没过，它都不应该动价格。
第一道门槛：它到底看得到什么？
企业Agent不该拥有上帝视角。它能观察的是对手的公开标价、门口的排队情况、自己的销量与客流；它看不到对手的成本、库存和现金。观察还有延迟：门口排队是今天的，销量报表是昨天的，对手降价可能已经是三天前的事。
这一步很重要，因为它决定了后面所有推理的输入。如果Agent能直接读取对手的库存数字，它的每次反应都会“恰好正确”，玩家会觉得这是作弊；如果它只能看到价格，它就得在不确定下做判断，偶尔也会判断错，这才更像一个真实的经营者。这里的原则与战略游戏里“聪明不是读地图”是同一个：能力来自推理，而不是权限。
第二道门槛：我丢的客，是被价格抢走的吗？
看到对手降价后，Agent要先做一件事：把自己客流下降的原因拆开。可能的原因包括价格、排队时间、位置、口碑、天气、周边有大型活动，以及一部分只是自然波动。大发娱乐的模拟示例里，Agent会用一个简单的归因：把本周客流下降量，和“价格敏感型客群”的流向对照。如果流失集中在猎折型客群，价格就是主因；如果流失来自忠诚型客群，大概率不是价格，而是体验或者别的东西出了问题，这时降价不但没用，还白白让掉毛利。
这一步依赖的是消费者的异质性。若所有消费者都对价格同样敏感，Agent就没有办法区分原因，只能一律跟价。消费者如何分群，可以参考大发娱乐AI如何模拟真正的市场反应里的拆法。
第三道门槛：我跟得起吗？
这一步是纯计算，不需要大模型。Agent要回答的是：跟价之后每单还剩多少毛利，库存能撑多久，现金能撑多久。下面是一个模拟示例，用来说明逻辑。
| 项目 | 当前 | 跟价到26元后 | 含义 |
|---|---|---|---|
| 单份成本 | 19元 | 19元 | 成本不因降价改变 |
| 单份毛利 | 13元 | 7元 | 毛利下降约46% |
| 保持利润不变所需销量 | 100份 | 约186份 | 需要多卖86% |
| 店内座位上限 | 150份/周 | 150份/周 | 产能顶不到186份 |
这张表说明了一个常被忽略的事：跟价并不总是划算，甚至有时在数学上根本做不到。产能上限150份，利润要维持不变就得卖186份，那这家店就算把对手的客人全抢回来，利润也还是低于降价前。这时Agent的合理反应是不跟，或者只在低峰时段跟。
如果这一步由大模型来算，就会出现另一种问题。相关研究给出过一个提醒：Bansal等人的团队于2025年在Magentic Marketplace中报告，所测试的前沿模型在市场变复杂后表现明显下降，并存在“首个报价偏差”。所以大发娱乐的做法是让传统规则做边界校验：成本线、现金、产能这些硬约束由模拟器计算，Agent给出的价格如果越过约束，会被直接驳回，让它重新选择。
第四道门槛：我这次调价，是想要什么？
同一份数据，不同目标的企业会做出不同选择。大发娱乐经营AI给企业设了几种基础性格，用来说明同一个跟价问题的分歧（数值为模拟示例）。
| 企业性格 | 优先目标 | 遇到对手降价时 | 主要风险 |
|---|---|---|---|
| 守利润型 | 毛利率不低于某个底线 | 倾向不跟，改做菜品升级或会员 | 短期丢份额 |
| 抢份额型 | 市场占有率 | 倾向跟价，并可能多降一点 | 现金被拖垮 |
| 清库存型 | 把临期货尽快变现 | 只对临期商品降价，标价不动 | 训练消费者等临期 |
| 跟随型 | 不落后于领先者 | 延迟几天再跟，幅度更小 | 反应慢于变化 |
性格不是装饰。它决定了市场的整体形态：一个全是抢份额型的市场，很容易打成价格战；一个全是守利润型的市场，价格会长期僵在高位，新玩家进来就很容易抢走客源。大发娱乐希望玩家面对的是一个混合的市场，每次进入一个新区域，都要先判断谁是这里的领先者、谁资金紧、谁刚被你抢过客。这类判断在战略游戏里同样存在，对手建模的分寸可以参见餐厅突然排长队时对手为什么不能装作没看见。
第五道门槛：跟多少、跟多久，什么时候停？
通过前四道门槛，Agent才真正生成调价方案。这一步有三个参数，缺一个就会滑向价格战。
- 幅度：通常只跟一部分，比如对手降6元，自己降3元，并靠别的方面补足。全额跟价会让价差恢复到零，等于让对手的降价白做，也让自己的降价白做，双方只是同时少赚。
- 范围：只对受影响的品类或时段降价，比如午餐套餐而非全菜单。全面降价会让所有客群的参考价一起下移。
- 观察窗口：设定一个复盘日期，比如两周后。到期如果对手已经恢复原价，就立刻恢复，不等玩家提醒；如果对手仍未恢复，再评估是否继续。
观察窗口是防止价格战螺旋最有效的一条。价格战的本质，是双方都没有设定退出条件。Agent如果内置“连续两次评估里份额都没有回升，就撤回跟价”，就等于自带止损。
把五道门槛放回一个具体场景：隔壁降价那天，这家店做了什么？
还是上面那家餐厅（以下同为模拟示例）。周一，隔壁把32元的套餐降到26元。这家店的Agent周二才从客流报表里看到午餐时段少了一成客人，周三才注意到对手的新价牌，这是第一道门槛里的观察延迟。
它把流失的客人拆开来看：走掉的大多是平时就爱比价的那一批，老客基本还在，所以价格确实是原因之一，但不是全部，第二道门槛通过了一半。第三道门槛里，全菜单跟价算不过账，产能也撑不住；它的性格属于守利润型，第四道门槛的答案是“保毛利，守老客”。
于是最终方案很克制：只在工作日午餐推出一个24元的小份套餐，不动标价，观察窗口两周。两周后，对手恢复到30元，这家店的小份套餐随之撤下。整个过程标价没有变过，参考价没有被拉低，对手的降价只在很小的范围里得到了回应。玩家看到的，是一个不慌不忙、有自己算盘的对手，而不是一面价格镜子。
怎样检查这个Agent有没有跑偏？
让企业Agent有自己的判断之后，需要一套办法确认它没有乱来。大发娱乐经营AI建议在多次重复模拟里观察几项指标，而不是看单次结果：
- 价格战持续时间的分布：如果绝大多数价格战都要打到有人破产才停，说明退出条件失效。
- 不同性格的企业，份额和现金的长期走势是否分化，而不是趋于一致。
- 被驳回的调价占比：如果Agent经常提出越过成本线的价格，说明提示或性格设定有问题，应该回头改设定，而不是靠规则一直驳回。
- 把玩家的“降价诱导”手法反复试几次，看对手是不是每次都上当。
更长期的问题，是当所有企业都学得差不多、都用同一套“最优反应”时，市场会不会变得越来越僵，这已经不再是单个Agent的问题，而是整个经济的问题，相关讨论在游戏经济运行100周以后为什么容易死掉里展开。
所以，竞争对手什么时候应该跟价？在它看得见的信息里，确认丢客真是价格造成的，算得过账，目的明确，并且已经给自己设好了退出时间。这五条同时满足时它才会跟，大多数时候，它选择不动，这才是真正难被玩家看穿的对手。
