論文の概要: Agentic Peer-to-Peer Networks: From Content Distribution to Capability and Action Sharing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03753v1
- Date: Wed, 04 Mar 2026 05:58:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.194072
- Title: Agentic Peer-to-Peer Networks: From Content Distribution to Capability and Action Sharing
- Title（参考訳）: エージェントピアツーピアネットワーク:コンテンツ配信から能力・行動共有へ
- Abstract要約: 本稿では,このようなコラボレーションの実現に必要なネットワーク基盤について概説する。
本稿では,接続/ID,意味発見,実行を分離する平面型参照アーキテクチャを提案する。
Tier1は評判信号に依存し、Tier2はフォールバック選択で軽量なカナリアチャレンジ応答を適用し、Tier3は署名されたツールレシートやトラスのようなエビデンスパッケージを必要とします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47562113256175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ongoing shift of AI models from centralized cloud APIs to local AI agents on edge devices is enabling \textit{Client-Side Autonomous Agents (CSAAs)} -- persistent personal agents that can plan, access local context, and invoke tools on behalf of users. As these agents begin to collaborate by delegating subtasks directly between clients, they naturally form \emph{Agentic Peer-to-Peer (P2P) Networks}. Unlike classic file-sharing overlays where the exchanged object is static, hash-indexed content (e.g., files in BitTorrent), agentic overlays exchange \emph{capabilities and actions} that are heterogeneous, state-dependent, and potentially unsafe if delegated to untrusted peers. This article outlines the networking foundations needed to make such collaboration practical. We propose a plane-based reference architecture that decouples connectivity/identity, semantic discovery, and execution. Besides, we introduce signed, soft-state capability descriptors to support intent- and constraint-aware discovery. To cope with adversarial settings, we further present a \textit{tiered verification} spectrum: Tier~1 relies on reputation signals, Tier~2 applies lightweight canary challenge-response with fallback selection, and Tier~3 requires evidence packages such as signed tool receipts/traces (and, when applicable, attestation). Using a discrete-event simulator that models registry-based discovery, Sybil-style index poisoning, and capability drift, we show that tiered verification substantially improves end-to-end workflow success while keeping discovery latency near-constant and control-plane overhead modest.
- Abstract（参考訳）: 集中型クラウドAPIからエッジデバイス上のローカルAIエージェントへの、AIモデルの継続的なシフトは、‘textit{Client-Side Autonomous Agents(CSAAs)’を可能にする。
これらのエージェントはクライアント間で直接サブタスクを委譲することで協調し始めると、自然に \emph{Agentic Peer-to-Peer (P2P) Networks} を形成する。
交換されたオブジェクトが静的な古典的なファイル共有オーバーレイとは異なり、ハッシュインデクシングされたコンテンツ(例えばBitTorrentのファイル)、エージェントオーバーレイは不均一で状態依存的であり、信頼できないピアに委譲された場合、潜在的に安全ではない交換 \emph{capabilities and action} を交換する。
本稿では,このようなコラボレーションの実現に必要なネットワーク基盤について概説する。
本稿では,接続/ID,意味発見,実行を分離する平面型参照アーキテクチャを提案する。
さらに,意図と制約を意識した発見をサポートするための署名付きソフトステート機能記述子も導入した。
Tier~1は評判信号に依存し、Tier~2はフォールバック選択に軽量なカナリアチャレンジレスポンスを適用し、Tier~3は署名されたツールレシートやトレス(および、適用時には、検査)のようなエビデンスパッケージを必要とします。
レジストリベースの発見、Sybilスタイルのインデックス中毒、能力漂流をモデル化した離散イベントシミュレータを用いて、階層検証は、発見のレイテンシをほぼ一定に保ちながら、エンドツーエンドのワークフローの成功を大幅に改善することを示す。
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