연구진이 탈중앙화 에너지 시장의 경제 에이전트 평가를 위한 물리 기반 벤치마크 SolarChain-Eval을 제안했어요. SolarChain-Eval은 시장 거버넌스를 Gymnasium 호환 마르코프 결정 프로세스로 정의하며, 에이전트는 시간당 결정을 내립니다. LLM 기반 Planner/Auditor 레이어를 통합하여 에피소드 수준의 행동 경계를 정의하고 위험한 행동을 검토합니다.
SolarChain-Eval은 시장 유틸리티, 물리적 안전, 슬리피지, 행동의 부드러움, 공간적 공정성, 감사 가능성 등 다양한 측면에서 정책을 평가해요. 실험 결과, RL 에이전트는 시장 유틸리티를 향상시키지만 여전히 안전하지 않은 행동을 할 수 있으며, 물리적 페널티를 제거하면 잘못된 발전 데이터를 악용하고 인위적인 유동성을 증가시킬 수 있어요.
LLM Planner/Auditor는 감사 가능성을 개선하고 선택된 위험을 완화하지만, 잘못된 보상 함수를 완전히 보상할 수는 없어요.