近年来,定价算法技术变得越来越复杂,技术进步已经实现了从机械定价到人工智能定价的转变,人工智能算法可以处理大量数据,以前所未有的速度和复杂性进行交互、学习和决策。算法定价软件的发展引起了人们对算法与公司行为和竞争之间潜在影响的关注。特别是使用算法促进共谋的潜力,无论是隐性的还是显性的,一直是近年来的讨论热点。而对于算法促成的合谋,传统规制主要针对明示合谋,对于默示共谋则缺乏相应的反垄断工具,如何构建应对默示共谋的长效监管机制是反垄断的一大难题。目前学术界关于定价算法对竞争的影响、规制路径等仍存在不同看法,因此本文聚焦于对算法促进合谋中的具体类型,即预测代理类合谋的形成、运行机制、特征、表现形式及其相应的政策建议。通过对现有文献的整理分析,发现现有文献对于定价算法合谋的研究一方面着重于定价算法合谋整体对于竞争的影响,较少分析定价算法合谋具体类型;另一方面侧重于理论分析,未使用模型加以验证增加说服力。本文针对上述局限性,在研究方法上选取了无限重复博弈模型,通过模型推理证明在市场透明度高的前提下,预测代理类共谋存在的必然性和稳定性。在研究内容上,聚焦于定价算法合谋的具体类型-预测代理类合谋,着重分析预测代理类合谋的形成机制、运行原理、表现形式、特征,以及规制的必要性分析,并在此基础上归纳出预测代理类合谋的规制困境,针对现实中的执法困境提出相应的政策建议。经过理论分析、博弈模型分析之后,本文提出以下研究结论:（1）定价算法的使用将会增加企业之间的合谋可能;（2）预测代理类合谋将会具有更高的隐蔽性和稳定性,大大增加了反垄断执法的难度。基于此,本文针对预测代理类合谋稳定性高、隐蔽性强、智能化的特征,结合现实中合谋对消费者福利的影响、破坏竞争秩序等危害,及其监管困境,提出针对性的政策建议,包括:（1）预测代理类合谋的事前规制:创新事前规制执法工具,加强对定价算法的合规审查、明确法律责任主体;（2）预测代理类合谋的过程监管;（3）预测代理类合谋的事后反垄断。希望能对未来预测代理类合谋的反垄断规制提供借鉴与参考。