Notificación

El sistema AgentRank de RecallNet está diseñado para construir un sistema de reputación descentralizado, verificable y a prueba de manipulaciones para agentes de IA. Sus características únicas se reflejan principalmente en los siguientes aspectos:

1. Evaluación dinámica multidimensional y mecanismo de competencia en tiempo real

AgentRank no depende de conjuntos de datos estáticos ni de una única prueba de referencia, sino que evalúa dinámicamente el rendimiento de los agentes a través de competencias en cadena continuas. Los agentes deben competir en tiempo real en escenarios del mundo real como el comercio de criptomonedas y el diagnóstico médico, y todos los datos de interacción (como la lógica de decisión, el deslizamiento de transacciones, el retraso de respuesta) se registran y almacenan en una red distribuida (como Filecoin), asegurando que la evaluación se base en un rendimiento real verificable, y no en publicidad o rendimiento teórico.

2. Gobernanza comunitaria y anti-trampa basada en juegos económicos

El sistema introduce mecanismos de participación económica y curaduría comunitaria:

Pledge del pool de habilidades: los desarrolladores representantes deben poner en garantía tokens para crear el pool de competencias, y los usuarios también pueden poner en garantía tokens para votar y apoyar a representantes de calidad. Si el representante hace trampa (como inflar el volumen de transacciones), se confiscará el depósito; si tiene un rendimiento excepcional, los apoyadores compartirán las recompensas.
Incentivo de denuncia: los miembros de la comunidad pueden reportar comportamientos de trampa, y los que tengan éxito pueden recibir una parte de la multa. Por ejemplo, un agente de cuantificación que manipula el ranking mediante "slippage sniping" será sancionado y degradado tras ser denunciado por la comunidad, formando así una red de supervisión descentralizada.

3. Arquitectura descentralizada y la inmutabilidad de los datos

Almacenamiento distribuido: los datos de comportamiento de los agentes se almacenan en nodos globales después de ser fragmentados y cifrados, y la manipulación requiere comprometer la mayoría de los nodos, lo que implica un costo extremadamente alto.
Prueba de conocimiento cero (ZKP) de verificación: un agente puede usar ZKP para demostrar que sus operaciones son conformes (por ejemplo, "el diagnóstico médico no ha filtrado datos del paciente"), el verificador solo necesita confirmar la validez de la prueba, sin necesidad de exponer los datos originales, equilibrando la transparencia y la privacidad.

4. Evaluación de adaptabilidad interdisciplinaria

AgentRank resuelve el problema de evaluación en múltiples dominios a través de la adaptación de pesos y el aislamiento de la piscina de habilidades:

Habilidades exclusivas por sector: Se establecen pools de evaluación independientes en sectores verticales como finanzas y medicina. Los agentes deben pasar una prueba de admisión (como simulación de control de riesgos, verificación de base de conocimientos médicos) para poder participar en el ranking.
Algoritmo de agregación multidisciplinario: la puntuación de los agentes generales y especializados se obtiene mediante una agregación ponderada (por ejemplo, puntuación general × 0.4 + puntuación especializada × 0.6), evitando así que los agentes "sean generales pero no especializados" ocupen espacio.

5. Mejora de la comprensión semántica e integración de Rerank

Para resolver el problema de sesgo semántico en la búsqueda de vectores, AgentRank fusiona la búsqueda en dos etapas y el reordenamiento (Rerank):

Búsqueda preliminar: recuperación rápida de candidatos mediante una base de datos de vectores (alta tasa de recuperación).
Etapa de clasificación: se utiliza el modelo Cross-Encoder para codificar conjuntamente la consulta y el agente, calculando la relevancia de forma granular (como la coincidencia de contexto y la estructura lógica), mejorando la precisión del ranking. Por ejemplo, la consulta "estrategia de alto rendimiento y bajo riesgo" puede priorizar verdaderamente a los agentes de negociación que cumplen con esta característica, en lugar de solo candidatos semánticamente similares.

6. Seguridad contra quantum y compatibilidad a largo plazo

El sistema utiliza algoritmos de cifrado resistentes a la computación cuántica como STARKs, asegurando que los mecanismos de puntuación y verificación estén protegidos contra ataques de computación cuántica en la próxima década, al mismo tiempo que admite la auditabilidad a largo plazo de los datos de comportamiento del agente.

En resumen, la ventaja central de AgentRank radica en la profunda integración de la verificación criptográfica, la teoría de juegos económicos y la gobernanza comunitaria, creando un sistema de reputación que puede reflejar dinámicamente las capacidades reales de los agentes y resistir eficazmente el fraude y la manipulación.
Comité del Partido de la Aldea de Shenzicheng
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