Artikel ini memperkenalkan model Dynamic Verifiable Multi-Agent Human Agentic Loyalty Loop (DVM-HALL) untuk mengatasi bagaimana paradigma loyalitas pelanggan tradisional gagal ketika agen AI mengeksekusi keputusan pembelian secara otonom. Artikel ini mengusulkan kerangka kerja di mana pilihan merek ditentukan oleh ekuitas emosional manusia, utilitas agentic, kepercayaan yang dikalibrasi, dan risiko eksekusi yang dapat diverifikasi dalam lingkungan keuangan terdesentralisasi.
- Model DVM-HALL menggunakan formulasi probabilitas softmax untuk menentukan pemilihan secara bersama-sama berdasarkan ekuitas emosional manusia, utilitas pengalaman mesin, dan otoritas yang didelegasikan.
- Model ini memiliki mekanisme pembaruan rekursif untuk mengkalibrasi kepercayaan dan delegasi secara dinamis setelah setiap interaksi.
- Kerangka kerja ini mengintegrasikan lapisan eksekusi yang dapat diverifikasi untuk DeFi dan loyalitas bertoken, termasuk risiko seperti biaya gas, slippage, paparan MEV, dan kerentanan kontrak pintar.
- Para penulis memperkenalkan Net Human-Agent Score (NHAS), metrik berbobot risiko yang diaudit yang mengukur keselarasan manusia-agen menggunakan umpan balik, log, dan tanda terima yang dapat diverifikasi.
- Rencana validasi empiris tiga tahap diusulkan, mencakup eksperimen belanja terkontrol, simulasi pasar multi-agen, dan testbed DeFi.
Kerangka kerja ini menyediakan teori dasar yang diperlukan bagi merek untuk menavigasi transisi menuju pelanggan mesin.