Повідомлення

Система AgentRank RecallNet спрямована на створення децентралізованої, перевірної та стійкої до маніпуляцій репутаційної системи для AI-агентів. Її унікальні функції в основному проявляються в наступних аспектах:

1. Динамічна багатовимірна оцінка та механізм реальних змагань

AgentRank не залежить від статичних наборів даних або єдиного еталонного тесту, а динамічно оцінює продуктивність агентів через безперервні змагання в мережі. Агентам необхідно в реальному часі змагатися в справжніх сценаріях, таких як торгівля криптовалютою, медична діагностика тощо, всі дані про взаємодію (такі як логіка прийняття рішень, ковзання при торгівлі, затримка реагування) фіксуються та зберігаються в розподіленій мережі (такій як Filecoin), що забезпечує оцінювання на основі перевіреної реальної продуктивності, а не маркетингових заяв або теоретичних можливостей.

2. Управління спільнотами та боротьба з шахрайством на основі економічних ігор

Система впроваджує економічне заставне та механізм курування спільноти:

Пул навичок: агентам-розробникам потрібно закласти токени для створення конкурсного пулу, користувачі також можуть закладати токени, щоб голосувати за якісних агентів. Якщо агент обманює (наприклад, надуває обсяги торгівлі), застава буде конфіскована; якщо показники будуть відмінними, прихильники поділять винагороду.
Система винагороди за повідомлення: члени спільноти можуть повідомляти про шахрайські дії, а успішні повідомники можуть отримати частину штрафу. Наприклад, якщо певний квантовий агент маніпулює рейтингом за допомогою "зловживання котируваннями", він може бути повідомлений спільнотою, після чого його штрафують і понижують, створюючи децентралізовану мережу контролю.

3. Децентралізована архітектура та незмінність даних

Розподілене зберігання: дані про поведінку агентів зберігаються в зашифрованих частинах на глобальних вузлах, для їх змінення потрібно зламати більшість вузлів, що є надзвичайно витратним.
Докази нульового знання (ZKP) перевірка: агенти можуть використовувати ZKP для підтвердження відповідності своїх дій (наприклад, "медична діагностика не розкрила дані пацієнта"), перевіряючий повинен лише підтвердити дійсність доказу, не розкриваючи вихідні дані, забезпечуючи баланс між прозорістю та конфіденційністю.

4. Оцінка міждисциплінарної адаптивності

AgentRank вирішує проблему оцінки в багатьох сферах через ізоляцію пулу навичок та адаптацію ваг:

Спеціалізований пул навичок для галузей: для вертикальних галузей, таких як фінанси, медицина, створюються незалежні оцінювальні пул, і агенти повинні пройти тест на допуск (наприклад, симуляція управління ризиками, верифікація медичної бази знань), щоб мати можливість брати участь у рейтингу.
Кросс-доменний агрегуючий алгоритм: оцінка загальних агентів та спеціалізованих агентів здійснюється шляхом вагового агрегування (наприклад, загальна оцінка × 0.4 + спеціалізована оцінка × 0.6), що дозволяє уникнути «універсальних, але не досконалих» агентів.

5. Посилене розуміння семантики та інтеграція Rerank

Щоб вирішити проблему семантичного ухилення векторного пошуку, AgentRank об'єднує двофазний пошук і повторний рейтинг (Rerank):

Попередній пошук: швидкий виклик кандидатів за допомогою векторної бази даних (висока швидкість повернення).
Етап точної ранжирування: використання моделі Cross-Encoder для спільного кодування запиту та агента, обчислення тонкої релевантності (наприклад, відповідність контексту, логічна структура), підвищення точності ранжування. Наприклад, запит "стратегія з високим прибутком і низьким ризиком" може пріоритизувати ті торгові агенти, які справді відповідають цій характеристиці, а не лише семантично схожих кандидатів.

6. Антиквантова безпека та довгострокова сумісність

Система використовує криптографічні алгоритми, стійкі до квантових обчислень, такі як STARKs, що забезпечує захист механізмів оцінки та верифікації від атак квантових комп'ютерів протягом наступних десяти років, одночасно підтримуючи довгострокову аудиторську перевірку поведінки представників.

Отже, основна перевага AgentRank полягає в глибокій інтеграції криптографічної верифікації, економічних ігор та управління спільнотою, що дозволяє створити репутаційну екосистему, яка динамічно відображає реальні можливості агентів і ефективно протистоїть шахрайству та маніпуляціям.
Селищна партійна організація села Шеньцзицзянь
#CookieDotFun # recall #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet