摘要
随着智能代理人工智能的迅速发展，传统的客户忠诚度范式正面临根本性挑战。AI从被动推荐算法演变为能够自主决策的目标导向代理，这要求我们重新审视消费者与品牌之间的关系。本文通过整合人机协作、消费者决策及算法信任动态的现有文献，展示了传统忠诚模型未能考虑算法的有限理性和构建的自主性。
为此，我们提出了动态可验证多智能体人类代理忠诚循环模型（DVM-HALL）。我们通过软最大概率公式来形式化品牌选择，其中人类情感权益、智能机器体验效用、校准信任、授权委托和可验证执行共同决定选择。该模型具有递归更新机制，可以在每次交互后动态校准信任和授权。
更重要的是，该框架集成了可验证执行层，用于去中心化金融（DeFi）和代币化忠诚设置，将执行风险（如燃气费用、滑点、MEV暴露和智能合约漏洞）作为智能品牌偏好的核心预测因素。
此外，我们引入了净人类-代理得分（NHAS），这是一种可审计的、风险加权的指标，用于通过人类反馈、执行日志、基准比较和可验证收据来衡量人类与代理的一致性。最后，我们提出了一个全面的三阶段实证验证计划，涵盖受控购物实验、多智能体市场模拟和DeFi测试平台。这个框架为品牌在机器客户转型过程中提供了基础理论支持。
博主点评： 本文提出的DVM-HALL模型为理解人类与智能代理之间的互动提供了前瞻性的视角，尤其是在去中心化金融环境中。随着AI技术的不断进步，品牌必须适应这种新型的忠诚度模型，以保持竞争力。模型中的动态更新和可验证执行机制为实际应用提供了创新的解决方案。