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# 7. Agentic Finance Engine

ValueQube의 AI 이야기는 "AI가 사용자를 대신해 돈을 벌어준다"가 아니다. AI는 먼저 계정 설명자, 리스크 번역자, 행동 보조자다.

각 qAsset이 구조화된 정보를 담으면 AI Agent는 잔액만이 아니라 계정 상태를 읽을 수 있다. qSTRC의 신용과 가격 변동, qT30Y의 듀레이션과 금리 리스크, qNVDA의 주식 변동성, qETF54의 포트폴리오 노출, qQuant의 전략 상태를 설명할 수 있다.

AI는 사용자가 다음을 이해하도록 도울 수 있다.

* 계정 기준 가치가 왜 변했는지;
* 분배가 확인되었는지;
* 비용이 차감되었는지;
* 상환 창구가 열렸는지;
* qPower 가중치가 변했는지;
* 어떤 행동은 준비할 수 있고 어떤 행동은 확인이 필요한지.

AI는 청구, 재투자, 상환, 보고서, 리스크 알림 초안을 준비할 수 있다. 플랫폼의 계정 보고서, 고객지원 설명, 운영 대시보드, 커뮤니티 업데이트도 도울 수 있다. 하지만 신청, 재투자, 상환, 승인, 서명, 자금 이동에는 사용자 확인이 필요하다.

#### AI 권한 모델

ValueQube의 AI는 권한 경계를 가진 행동 모델에서 작동해야 한다.

| Mode    | AI 역할                     | 사용자 경계        |
| ------- | ------------------------- | ------------- |
| Read    | 구조화된 qAsset 상태 읽기         | 자금 이동 없음      |
| Explain | 계정 변화와 리스크 번역             | 결과 약속 없음      |
| Prepare | 보고서, 청구, 재투자, 상환 행동 초안 준비 | 사용자가 검토해야 함   |
| Execute | 승인, 서명, 자금 이동 제출          | 명시적 사용자 확인 필요 |

이 모델은 중요하다. 설명, 추천, 승인, 실행이 하나의 블랙박스로 합쳐질 때 금융 AI는 위험해진다. ValueQube의 계정 구조는 AI를 유용하게 만들되 통제되지 않는 금융 행위자로 만들지 않기 위한 설계다.

#### 환상 없는 Agentic Finance

Agentic layer는 금융을 더 읽을 수 있게 만들어야지 더 신비롭게 만들어서는 안 된다. 좋은 Agent는 무엇을 알고 있는지, 어떤 상태를 읽었는지, 어떤 가정을 사용했는지, 어떤 행동을 준비할 수 있는지, 사용자 승인 없이는 무엇을 할 수 없는지를 말해야 한다. 그런 의미에서 AI 레이어는 약속 엔진이 아니다. 계정 이해를 위한 구조화된 조종석이다.


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# Agent Instructions
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