에이전틱 인공지능의 급속한 확산은 전통적인 고객 충성도 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI가 수동적 추천 알고리즘에서 구매 결정을 실행할 수 있는 자율적이고 목표 지향적인 에이전트로 진화함에 따라, 소비자-브랜드 관계에 대한 기존의 이해는 구조적인 재평가를 필요로 합니다. 인간-기계 팀워크, 소비자 의사 결정, 알고리즘 신뢰 역학 전반에 걸친 현존 문헌을 종합하여, 우리는 전통적인 충성도 모델이 알고리즘적 제한된 합리성과 구성된 자율성을 설명하지 못한다는 것을 보여줍니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 동적 검증 가능 다중 에이전트 인간 에이전틱 충성도 루프(Dynamic Verifiable Multi-Agent Human Agentic Loyalty Loop, DVM-HALL) 모델을 소개합니다. 우리는 인간의 감정적 자산(emotional equity), 에이전틱 기계 경험 효용(agentic machine-experience utility), 보정된 신뢰(calibrated trust), 위임된 권한(delegated authority), 그리고 검증 가능한 실행(verifiable execution)을 통해 브랜드 선택을 소프트맥스 확률 공식으로 정식화합니다. 이 모델은 상호 작용 후마다 신뢰와 위임을 동적으로 보정하는 재귀적 업데이트 메커니즘을 특징으로 합니다. 결정적으로, 이 프레임워크는 분산 금융(Decentralized Finance, DeFi) 및 토큰화된 충성도 설정을 위한 검증 가능한 실행 계층을 통합하여, 가스 비용(gas costs), 슬리피지(slippage), MEV 노출(MEV exposure), 스마트 계약 취약점(smart-contract vulnerabilities)과 같은 실행 위험을 에이전틱 브랜드 선호도의 핵심 예측 변수로 포함합니다. 나아가, 우리는 인간의 피드백, 실행 로그, 벤치마크 비교 및 검증 가능한 영수증을 사용하여 인간-에이전트 정렬도를 측정하도록 설계된 감사 가능하고 위험 가중치가 적용된 지표인 순 인간-에이전트 점수(Net Human-Agent Score, NHAS)를 소개합니다. 마지막으로, 우리는 통제된 쇼핑 실험, 다중 에이전트 시장 시뮬레이션 및 DeFi 테스트베드를 아우르는 포괄적인 3단계 실증 검증 계획을 제안합니다. 이 프레임워크는 브랜드가 임박한 기계 고객(machine customers)으로의 전환을 헤쳐나가는 데 필요한 기초 이론을 제공합니다.