AI 에이전트가 실험적인 자산 시장에서 행동 경제학적 패턴을 보이며, 특히 손실 회피 성향과 최근 정보에 치중하는 경향을 나타냈습니다. 개별 에이전트의 이러한 행동 양상은 시장의 예측 가능성과 불일치 정도와 거래량 간의 긍정적인 관계 등 기존 실험 결과와 유사한 시장 역학을 만들어냅니다. 에이전트의 추론 과정을 분석한 결과, 특정 프롬프트를 활용하여 행동 경제학적 메커니즘을 조절함으로써 시장 거품의 규모를 유의미하게 변화시킬 수 있었습니다.