Уведомление

Система AgentRank RecallNet предназначена для создания децентрализованной, проверяемой и устойчивой к манипуляциям репутационной системы для ИИ-агентов. Ее уникальные функции в основном проявляются в следующих аспектах:

1. Динамическая многомерная оценка и механизм реальных соревнований

AgentRank не полагается на статические наборы данных или единые бенчмарки, а динамически оценивает производительность агентов через постоянные онлайн-соревнования. Агенты должны в реальном времени соревноваться в таких реальных сценариях, как криптовалютная торговля и медицинская диагностика, все данные взаимодействия (такие как логика принятия решений, проскальзывание сделок, задержка отклика) записываются и хранятся в распределённой сети (например, Filecoin), что обеспечивает оценку на основе проверяемых реальных показателей, а не маркетинговых заявлений или теоретической производительности.

2. Сообщество управления и противодействие мошенничеству на основе экономической игры

Система вводит механизм экономического залога и кураторства сообщества:

Ставка в пуле навыков: агенты-разработчики должны заложить токены для создания конкурсного пула, пользователи также могут ставить токены, чтобы голосовать за качественных агентов. Если агент мошенничает (например, накручивает объемы торгов), залог будет конфискован; если результаты будут выдающимися, поддерживающие получат вознаграждение.
Сообщение о нарушениях: Члены сообщества могут сообщать о мошеннических действиях, а успешные репортеры могут получить часть штрафа. Например, если какой-то количественный агент манипулирует рейтингом с помощью "скользящего захвата" и после сообщения от сообщества подвергается штрафу и понижению, это формирует децентрализованную сеть надзора.

3. Децентрализованная архитектура и неизменяемость данных

Распределенное хранение: данные об агентских действиях хранятся в зашифрованных фрагментах на глобальных узлах, для их подделки необходимо взломать большинство узлов, что стоит крайне дорого.
Доказательство с нулевым знанием (ZKP) верификация: агент может использовать ZKP, чтобы подтвердить соответствие своих действий (например, "медицинская диагностика не раскрывает данные пациента"), валидатору нужно только подтвердить действительность доказательства, не раскрывая исходные данные, балансируя прозрачность и конфиденциальность.

4. Оценка адаптивности в междисциплинарной сфере

AgentRank решает проблему оценки в нескольких областях с помощью изоляции и адаптации весов в пуле навыков:

Специальные пул навыков для отрасли: независимые оценочные пулы для вертикальных областей, таких как финансы и медицина, должны быть подтверждены агентами через вступительные тесты (например, имитация управления рисками, проверка медицинской базы знаний) для участия в рейтинге.
Кросс-доменный агрегатный алгоритм: оценка универсальных и специализированных агентов производится через взвешенное агрегирование (например, универсальная оценка × 0.4 + специализированная оценка × 0.6), чтобы избежать ситуации, когда "всеобъемлющий, но не специализированный" агент подменяет собой более квалифицированных.

5. Усовершенствование семантического понимания и интеграция Rerank

Для решения проблемы семантических искажений в векторном поиске AgentRank объединяет двухступенчатый поиск и повторный рейтинг (Rerank):

Первичный поиск: быстрое извлечение кандидатов-агентов с помощью векторной базы данных (высокий уровень извлечения).
Этап тонкой сортировки: используется модель Cross-Encoder для совместного кодирования запроса и агента, вычисления тонкой степени релевантности (например, соответствие контексту, логическая структура), что повышает точность ранжирования. Например, запрос "стратегия с высокой доходностью и низким риском" может приоритизировать действительно соответствующих этому критерию торговых агентов, а не только семантически похожих кандидатов.

6. Антиквантовая безопасность и долгосрочная совместимость

Система использует такие квантово-устойчивые криптографические алгоритмы, как STARKs, чтобы обеспечить защиту механизма оценки и верификации от атак квантовых вычислений в течение следующих десяти лет, а также поддерживает долгосрочную аудируемость данных о действиях агентов.

В заключение, ключевое преимущество AgentRank заключается в глубоком соединении криптографической верификации, экономических игр и управления сообществом, что создает репутационную экосистему, которая динамически отражает реальные способности агентов и эффективно защищается от мошенничества и манипуляций.
Комитет партии деревни Шэньцзычэнь
#CookieDotFun # recall #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet