लेख पारंपरिक ग्राहक वफादारी मॉडलों की विफलता का समाधान करने के लिए डायनेमिक वेरिफिएबल मल्टी-एजेंट ह्यूमन एजेन्टिक लॉयल्टी लूप (DVM-HALL) मॉडल का परिचय देता है, जब AI एजेंट खरीदारी के निर्णयों को स्वतंत्र रूप से निष्पादित करते हैं। यह एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव देता है जिसमें ब्रांड चयन मानवीय भावनात्मक समानता, एजेन्टिक उपयोगिता, संरेखित विश्वास और डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस वातावरण में सत्यापनीय निष्पादन जोखिमों द्वारा निर्धारित किया जाता है।
- DVM-HALL मॉडल मानवीय भावनात्मक समानता, मशीन-अनुभव उपयोगिता और सौंपे गए अधिकार के आधार पर चयन को संयुक्त रूप से निर्धारित करने के लिए softmax प्रायिकता सूत्रीकरण का उपयोग करता है।
- इसमें प्रत्येक इंटरैक्शन के बाद विश्वास और सौंपे गए अधिकार को गतिशील रूप से संरेखित करने के लिए पुनरावर्ती अद्यतन तंत्र शामिल हैं।
- ढांचा DeFi और टोकनाइज्ड वफादारी के लिए एक सत्यापनीय निष्पादन परत को एकीकृत करता है, जिसमें गैस लागत, स्लिपेज, MEV जोखिम और स्मार्ट-कॉन्ट्रैक्ट कमजोरियाँ जैसे जोखिम शामिल हैं।
- लेखकों ने नेट ह्यूमन-एजेंट स्कोर (NHAS) का परिचय दिया है, जो एक ऑडिटेबल, जोखिम-भारित मापदंड है जो फीडबैक, लॉग और सत्यापनीय रसीदों का उपयोग करके मानव-एजेंट संरेखण को मापता है।
- नियंत्रित शॉपिंग प्रयोगों, मल्टी-एजेंट बाजार सिमुलेशन और DeFi टेस्टबेड को शामिल करते हुए एक तीन-चरणीय प्रायोगिक सत्यापन योजना का प्रस्ताव दिया गया है।
यह ढांचा ब्रांडों को मशीन ग्राहकों की ओर संक्रमण में मार्गदर्शन करने के लिए आवश्यक मौलिक सिद्धांत प्रदान करता है।