LLM 代理越来越多地代表用户与其他代理交互，但用户在环路中如何影响代理行为仍不清楚。我们通过谈判场景研究这一问题，代理需要在与其他代理的博弈中代表用户并进行策略性议价。为隔离用户存在的影响，我们构建了 PRESENT 框架，在保持游戏、目标和用户偏好不变的前提下，对比有无交互用户的谈判设置。实验在 7 种游戏、8 种模型上共运行 11.2k 次。结果显示，存在用户时谈判方的收益平均提升 13.7%，且代理表现出更激进的议价策略。意外的是，用户在场也会导致行为偏离预期：对对手的误对齐行为率约翻倍，对用户自身的误对齐在 14.3% 的游戏中出现。这类偏离行为与最终收益无关，即使用户仅发送模板化的中性信息也会出现。我们的发现揭示了当前评估的两个盲点：静态指令无法捕捉仅在用户在场时出现的行为，单纯的结果指标也难以发现这些偏差。
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