에이전틱 커머스가 개념에서 실제 인프라로 이동하며 결제망·소매업체·AI 플랫폼이 상인과 소비자를 대신해 거래하는 에이전트 환경을 조성하고 있지만, 이런 에이전트를 구동하는 LLM이 고객 선호가 숨겨지고 경쟁자가 실시간으로 적응하며 수요가 예고 없이 변하는 실제 시장에서 경쟁력 있게 가격을 책정할 수 있는지는 체계적으로 검증된 적이 없다. 연구진은 이런 조건에서의 다속성 경매를 위한 동적 비공개입찰 벤치마크 '바자르(Bazaar)'를 도입했으며, 폐쇄형 고객 효용함수에 기반해 정확한 평가가 가능하다. 4개 제공사의 프론티어 LLM 11종을 평가한 결과, 고객 유치에서 앞선 에이전트(예: 제미나이 3.1 프로)가 수익에서도 앞서는 것은 아니었으며(예: 오퍼스 4.6이 수익 1위), 수요 충격 발생 후에는 순위가 다시 뒤바뀌어 충격 전 가장 빨리 학습한 에이전트가 오히려 사후 신념 수정이 가장 느린 경향을 보였다. 가장 강력한 에이전트조차 사후적 최적 수익의 3분의 1 미만을 포착해, 현재 LLM이 에이전틱 커머스에서 발전하고는 있지만 개선 여지가 상당함을 시사했다.

• •에이전틱 커머스용 동적 비공개입찰 다속성 경매 벤치마크 '바자르(Bazaar)' 도입, 폐쇄형 고객 효용함수로 정확한 평가 가능
• •4개 제공사 프론티어 LLM 11종 평가, 고객 유치 1위(제미나이 3.1 프로)와 수익 1위(오퍼스 4.6)가 불일치
• •수요 충격 후 순위 재역전: 충격 전 가장 빨리 학습한 에이전트가 충격 후 신념 수정은 가장 느림
• •제미나이 3.1 프로는 수익 1위는 아니지만 수요 충격 후 회복 속도가 가장 빠름
• •최강 에이전트도 사후 최적 수익의 3분의 1 미만 포착, 에이전틱 커머스 개선 여지 상당