The Dynamic Verifiable Multi-Agent Human Agentic Loyalty Loop (DVM-HALL) Model and the Net Human-Agent Score (NHAS) in Autonomous Commerce
自治商务中的动态可验证多智体人类代理忠诚循环（DVM-HALL）模型与净人类-代理评分（NHAS）
🧭 多智体协作 · 自治商务忠诚度模型 ★ 深度解读
School of Technology, Woxsen University, Hyderabad, Telangana 502345, India · Universitat de Girona, 17004 Girona, Spain
提出多智体忠诚模型与可审计指标，将人类情绪、机器效用、信任、委托与链上执行风险联合建模品牌选择
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建面向代理执行的推荐或广告系统时，可将品牌选择拆解为人类情绪效用（情感资产、满意度、价值感知）与代理机器效用（API可用性、延迟、交付可靠度）的加权融合，通过动态信任和委托系数控制代理自主权。
- 对涉及链上交易或可验证执行的场景，可引入 gas 成本、滑点、MEV 暴露、预言机风险、智能合约漏洞等变量作为代理偏好的负向预测因子，量化执行风险对最终选择的影响。
- NHAS 可以作为在线评估人与代理对齐程度的审计指标：组合偏好对齐、经济效率、执行可靠性和解释质量，结合用户反馈与执行日志，用于代理行为的 post-hoc 监控或奖励信号，区分微小次优决策与关键失败（如超支）。
- 动态信任更新公式（基于对齐、执行质量、解释质量、损失等递归更新）可直接部署于代理系统，实现“过度信任→惩罚→降低委托”的自动校准，避免代理失控。