본 기사는 AI 에이전트가 구매 결정을 자율적으로 실행할 때 기존 고객 충성도 패러다임이 실패하는 문제를 해결하기 위해 Dynamic Verifiable Multi-Agent Human Agentic Loyalty Loop (DVM-HALL) 모델을 소개합니다. 분산 금융 환경에서 브랜드 선택이 인간의 정서적 지분, 에이전트 유틸리티, 보정된 신뢰성, 그리고 검증 가능한 실행 위험에 의해 결정되는 프레임워크를 제안합니다.
- DVM-HALL 모델은 softmax 확률 공식을 사용하여 인간의 정서적 지분, 기계 경험 유틸리티, 위임된 권한을 기반으로 선택을 공동으로 결정합니다.
- 각 상호작용 후 신뢰성과 위임을 동적으로 보정하기 위한 재귀적 업데이트 메커니즘을 특징으로 합니다.
- 이 프레임워크는 DeFi 및 토큰화된 충성도를 위한 검증 가능한 실행 계층을 통합하며, 가스 비용, 슬리피지, MEV 노출, 스마트 계약 취약성 등의 위험을 포함합니다.
- 저자들은 피드백, 로그, 검증 가능한 영수증을 사용하여 인간-에이전트 정렬을 측정하는 감사 가능하고 위험 가중치 지표인 Net Human-Agent Score (NHAS) 를 도입했습니다.
- 통제된 쇼핑 실험, 다중 에이전트 시장 시뮬레이션, DeFi 테스트베드에 걸친 3단계 실증 검증 계획이 제안되었습니다.
이 프레임워크는 브랜드가 기계 고객으로의 전환을 탐색하는 데 필요한 기초 이론을 제공합니다.