告知

RecallNetのAgentRankシステムは、AIエージェントのために分散型で検証可能、かつ操作に対して耐性のある評判システムを構築することを目的としています。その独自の機能は主に以下のいくつかの側面に表れています：

1. ダイナミックな多次元評価とリアルタイム競技メカニズム

AgentRankは静的データセットや単一のベンチマークに依存するのではなく、継続的なオンチェーン競争を通じてエージェントのパフォーマンスを動的に評価します。エージェントは暗号通貨取引や医療診断などの実際のシナリオでリアルタイムで競い合い、すべてのインタラクションデータ（意思決定ロジック、取引スリッページ、応答遅延など）が記録され、分散ネットワーク（例えばFilecoin）に保存されます。これにより、評価は検証可能な真のパフォーマンスに基づき、マーケティングや理論的なパフォーマンスではなくなります。

2. 経済ゲームに基づくコミュニティガバナンスと不正防止

システムは経済的なステーキングとコミュニティキュレーションメカニズムを導入します：

スキルプールのステーキング：代理開発者はトークンを担保にしてコンペティションプールを作成する必要があります。ユーザーもトークンをステーキングして質の高い代理を支持するための投票ができます。代理が不正行為を行った場合（例えば、取引量の水増し）、担保金は没収されます。優れたパフォーマンスを示した場合、支持者は報酬を共有します。
通報インセンティブ：コミュニティメンバーは不正行為を通報でき、成功した者は罰金を分配されます。例えば、特定の量子代理人が「スリッページ狙撃」によってランキングを操作し、コミュニティに通報された後、罰金を科せられ、降格されることで、分散型監視ネットワークが形成されます。

3. 非中央集権アーキテクチャとデータの不変性

分散ストレージ：代理行動データが暗号化されたスライスとして世界中のノードに保存され、改ざんするには多数のノードを攻撃する必要があり、コストは非常に高い。
ゼロ知識証明（ZKP）検証：代理人はZKPを使用してその操作が準拠していることを証明できます（例：「医療診断が患者データを漏らさない」）。検証者は証明の有効性を確認するだけで、元のデータを暴露する必要はなく、透明性とプライバシーのバランスを取ります。

4. クロスドメイン適応性評価

AgentRankは、スキルプールの隔離と重みの適合により、多分野の評価の課題を解決します：

分野専用スキルプール：金融、医療などの垂直分野に独立した評価プールを設け、代理人はランキングに参加するために入場試験（リスク管理シミュレーション、医学知識ベースの検証など）を通過する必要があります。
分野横断的な集約アルゴリズム：一般的な代理と専門的な代理のスコアは、加重集約（一般スコア×0.4 + 専門スコア×0.6）によって算出され、「万能だが全てにおいて精度が欠ける」代理の乱用を避けます。

5. セマンティック理解の強化とRerankの統合

ベクトル検索の意味的偏差問題を解決するために、AgentRankは二段階検索と再ランキング（Rerank）を融合しています。

初期検索：ベクトルデータベースを使用して候補エージェントを迅速に呼び戻す（高いリコール率）。
精排段階：Cross-Encoderモデルを使用してクエリとエージェントを共同エンコードし、細粒度の関連性（コンテキストマッチングや論理構造など）を計算し、ランキングの正確性を向上させます。例えば、「高収益低リスク戦略」というクエリは、この特徴に本当に適合する取引エージェントを優先的に順位付けし、単に意味的に似ている候補ではありません。

6. 耐量子性と長期互換性

システムはSTARKsなどの量子耐性暗号アルゴリズムを採用しており、スコアリングと検証メカニズムが今後10年間量子コンピュータ攻撃から保護されることを保証し、代理行動データの長期的な監査可能性をサポートします。

要約すると、AgentRank のコアの利点は、暗号学的検証、経済的ゲーム理論、およびコミュニティガバナンスを深く統合し、代理人の真の能力を動的に反映し、かつ不正行為や操作に効果的に抵抗できる評判のエコシステムを構築していることです。
シェン・ジチェン村委員会の党支部
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