Notificação

O sistema AgentRank do RecallNet tem como objetivo construir um sistema de reputação descentralizado, verificável e resistente a manipulações para agentes de IA. Suas funcionalidades únicas estão principalmente refletidas nos seguintes aspectos:

1. Avaliação multidimensional dinâmica e mecanismo de competição em tempo real

AgentRank não depende de conjuntos de dados estáticos ou de um único teste de referência, mas avalia dinamicamente o desempenho dos agentes por meio de competições contínuas na blockchain. Os agentes precisam competir em tempo real em cenários reais, como negociações de criptomoedas e diagnósticos médicos. Todos os dados de interação (como lógica de decisão, slippage de negociação, e latência de resposta) são registrados e armazenados em uma rede distribuída (como Filecoin), garantindo que a avaliação seja baseada em desempenhos reais verificáveis, e não em marketing ou desempenho teórico.

2. Governação comunitária e combate à trapaça baseados em jogos econômicos

O sistema introduz mecanismos de staking econômico e curadoria comunitária:

Pool de Staking de Habilidades: Os desenvolvedores de representantes devem colateralizar tokens para criar pools de competição, e os usuários também podem colateralizar tokens para votar em representantes de qualidade. Se um representante trapacear (como inflar volumes de transação), o capital colateral será confiscado; se se destacar, os apoiadores compartilharão as recompensas.
Incentivo à denúncia: Os membros da comunidade podem denunciar comportamentos fraudulentos, e os bem-sucedidos podem receber uma parte da multa. Por exemplo, um agente de quantificação que manipula classificações através de "slippage sniper" e é denunciado pela comunidade será multado e rebaixado, formando uma rede de supervisão descentralizada.

3. Arquitetura descentralizada e imutabilidade de dados

Armazenamento distribuído: os dados de comportamento dos agentes são armazenados em fragmentos criptografados em nós globais, e a alteração requer a quebra da maioria dos nós, o que tem um custo extremamente alto.
Prova de Conhecimento Zero (ZKP) de verificação: o agente pode usar ZKP para provar que suas operações são conformes (como "diagnóstico médico não divulgou dados do paciente"), o verificador apenas precisa confirmar a validade da prova, sem expor os dados originais, equilibrando transparência e privacidade.

4. Avaliação de adaptabilidade intersetorial

AgentRank resolve o problema da avaliação em múltiplos domínios através da adaptação de pesos e isolamento do pool de habilidades:

Pool de habilidades exclusivas por setor: setores verticais como finanças e saúde possuem pools de avaliação independentes, e os agentes devem passar por testes de admissão (como simulações de risco e validação de conhecimento médico) para poder participar da classificação.
Algoritmo de agregação entre domínios: a pontuação de agentes gerais e especializados é calculada por agregação ponderada (como pontuação geral × 0,4 + pontuação especializada × 0,6), evitando agentes "versáteis mas não especializados" que são apenas uma fachada.

5. Aumento da compreensão semântica e integração de Rerank

Para resolver o problema de desvio semântico na recuperação de vetores, o AgentRank funde a recuperação em duas fases e a reordenação (Rerank):

Pesquisa preliminar: recuperar rapidamente candidatos a agentes com base em banco de dados vetorial (alta taxa de recuperação).
Fase de refinamento: utiliza-se o modelo Cross-Encoder para codificar conjuntamente a consulta e o agente, calculando a relevância de granularidade fina (como correspondência de contexto e estrutura lógica), melhorando a precisão da classificação. Por exemplo, a consulta "estratégia de alto rendimento e baixo risco" pode priorizar a classificação de agentes de negociação que realmente atendem a essa característica, em vez de apenas candidatos semanticamente semelhantes.

6. Segurança contra quântica e compatibilidade a longo prazo

O sistema utiliza algoritmos de criptografia resistentes a quânticos, como STARKs, para garantir que os mecanismos de pontuação e verificação estejam protegidos contra ataques de computação quântica nos próximos dez anos, ao mesmo tempo que suporta a auditabilidade a longo prazo dos dados de comportamento de proxy.

Em suma, a principal vantagem do AgentRank reside na fusão profunda da verificação criptográfica, da teoria dos jogos econômicos e da governança comunitária, criando um ecossistema de reputação que pode refletir dinamicamente a verdadeira capacidade dos agentes e resistir eficazmente a fraudes e manipulações.
Secção do Partido do Comité da Aldeia de Shenzi Chen
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