6G 자율 네트워크의 신뢰성을 저해하는 불확실성 무시 편향 문제를 해결하기 위해, LLM 기반 에이전트가 극단적인 상황의 테일 리스크를 고려하여 리소스 할당 결정을 내릴 수 있도록 하는 위험 인지형 협상 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 디지털 트윈(DT)을 활용하여 전체 지연 시간 분포를 예측하고, 조건부 가치 위험(CVaR)을 사용하여 이를 평가합니다. 또한, 에이전트가 DT 예측에 대한 불확실성(확신)을 정량화하여 의사 결정에 반영함으로써 신뢰할 수 없는 데이터에 기반한 결정을 방지합니다. 6G 슬라이스 간 협상 사례를 통해 제안된 프레임워크가 SLA 위반을 제거하고 지연 시간을 개선하며, 에너지 절감량의 감소를 감수하더라도 신뢰성을 확보함을 입증합니다.
