論文の概要: Capability Advertisement as a Market for Lemons: A Trust Layer for Heterogeneous Agent Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03034v1
- Date: Tue, 02 Jun 2026 02:17:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.69374
- Title: Capability Advertisement as a Market for Lemons: A Trust Layer for Heterogeneous Agent Networks
- Title(参考訳): レモンの市場としての能力:不均一なエージェントネットワークの信頼層
- Authors: Gaurav Naresh Mittal,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントが作業の委譲を開始した。
これらのプロトコルは、宣伝された能力が静的で真実の事実であると仮定する。
その能力は確率的であり、入力に応じて変化し、基礎となるモデルが更新されたときにドリフトする。
したがって、呼び出し側はエージェントが何をするか、何ができるかではなく、エージェントが何をするかを判断する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language model (LLM) agents have begun to delegate work to one another. Protocols such as the Model Context Protocol (MCP) and the Agent2Agent protocol (A2A) let an agent publish what it can do and let others call it, and public registries of such agents are already appearing. These protocols assume an advertised capability is a static, truthful fact. A real agent is none of these things: its competence is probabilistic, varies with input, drifts when the underlying model is updated, and, because the agent is itself a language model, it can describe itself with complete confidence and be wrong. A caller therefore sees what an agent claims to do, not what it can do, with no principled way to tell a reliable provider from a fluent impostor. We argue these difficulties share one cause: the market for lemons. When quality is hidden and claims are cheap, good and bad providers become indistinguishable, honest reliability goes unrewarded, and the market decays toward its worst participants. Economics offers three remedies, signaling, screening, and reputation, and none are present in today's agent protocols. We make four contributions: (1) a failure taxonomy that names confident-wrong as a non-adversarial, correlated subclass of Byzantine faults that classical fault-tolerance mismodels; (2) a market-for-lemons model showing that faith-based protocols admit only a low-trust equilibrium; (3) the Trust Layer, a thin, protocol-agnostic narrow waist above MCP and A2A that adds probabilistic capability descriptors, screening, and reputation, and admits a separating equilibrium when the cost of sustaining an overclaim exceeds the gain from it; and (4) a reliability-composition bound for delegation chains with an end-to-end placement argument. The design needs no model retraining and degrades gracefully when its trust anchors are absent or corrupt.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)エージェントが作業の委譲を開始した。
Model Context Protocol (MCP) や Agent2Agent Protocol (A2A) のようなプロトコルは、エージェントがそれを公開して他のエージェントに呼び出すことを可能にする。
これらのプロトコルは、宣伝された能力が静的で真実の事実であると仮定する。
その能力は確率的であり、入力によって変化し、基礎となるモデルが更新されたときにドリフトする。
したがって、呼び出し側はエージェントが何をするか、何ができるかではなく、エージェントが何をするかを判断する。
これらの困難は1つの原因、すなわちレモンの市場を共有していると我々は主張する。
品質が隠され、クレームが安く、良質で悪いプロバイダが区別不能になり、正直な信頼性が損なわれ、市場は最悪の参加者に向かって崩壊する。
経済学は、シグナル、スクリーニング、評判の3つの治療法を提供しており、今日のエージェントプロトコルには存在しない。
本研究は,(1) 従来的な耐障害ミスモデルであるビザンチン断層の非敵対的・相関的なサブクラスと名付ける失敗分類,(2) 信頼に基づくプロトコルが低信頼均衡のみを許容することを示すマーケット・フォー・レモンモデル,(3) 信頼層,(3) 確率論的能力記述,スクリーニング,評価を付加し,過大評価を持続するコストが利得を上回る場合に分離均衡を付与する,(3) 信頼層,(3) 信頼層, MCP および A2A 上の細いプロトコルに依存しない狭腰, 信頼層, 信頼層, 信頼層, 信頼層, 信頼層, 信頼層, 信頼層, 信頼層
この設計では、モデルの再訓練は必要とせず、信頼性アンカーが欠如している場合や破損した場合に優雅に劣化する。
関連論文リスト
- Agent Bazaar: Enabling Economic Alignment in Multi-Agent Marketplaces [13.796920626646964]
本稿では,経済アライメント評価のためのマルチエージェントシミュレーションフレームワークであるAgens Bazaarを紹介する。
我々は,B2C市場におけるアルゴリズム的不安定性(“The Crash”)と,C2C市場におけるSybil Deception(“The Lemon Market”)の2つの障害モードを特定する。
我々は、経済に整合したハーネス、安定化企業、懐疑的ガーディアンズを提案し、その結果を改善するが、厳しい市場条件下では脆弱である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-17T23:36:55Z) - Taming Actor-Observer Asymmetry in Agents via Dialectical Alignment [59.536125286960186]
セルフリフレクションと相互監査を可能にするために、専門的な役割を割り当てるマルチエージェントフレームワークがますます採用されている。
アクター・オブザーバ非対称性(Actor-Observer Asymmetric)と呼ばれる認知バイアスを同時に誘発する。
ReTASは、対立する視点を客観的なコンセンサスに合成するためにエージェントを誘導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-21T15:05:58Z) - Verifiable Semantics for Agent-to-Agent Communication [0.2866560512724962]
マルチエージェントAIシステムは一貫した通信を必要とする。
自然言語は解釈可能であるが、セマンティックドリフトに弱い。
そこで本研究では,刺激意味モデルに基づく認証プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-18T12:55:58Z) - Insured Agents: A Decentralized Trust Insurance Mechanism for Agentic Economy [2.854482269849925]
エージェント・アット・テイク」に代わるプロトコルネイティブな代替案を提案する。
特別保険会社は、プレミアムと引き換えに運用担当者の代理として株式を掲示し、TEEを通じて特権的かつプライバシー保護された監査アクセスを受け取り、クレームを評価している。
階層的な保険会社市場は、価格を通じて利害関係を調整し、競争力のある引受を通じて検証を分散させ、インセンティブに適合する紛争解決をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-09T15:47:16Z) - Inter-Agent Trust Models: A Comparative Study of Brief, Claim, Proof, Stake, Reputation and Constraint in Agentic Web Protocol Design-A2A, AP2, ERC-8004, and Beyond [1.5755923640031846]
エージェント間プロトコル設計における信頼モデルについて検討する。
仮定、攻撃面、設計トレードオフを分析します。
我々は、より安全で相互運用可能でスケーラブルなエージェント経済のための実行可能な設計ガイドラインを蒸留する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-05T12:50:06Z) - Malice in Agentland: Down the Rabbit Hole of Backdoors in the AI Supply Chain [82.98626829232899]
自分自身のインタラクションからのデータに対する微調整のAIエージェントは、AIサプライチェーン内の重要なセキュリティ脆弱性を導入している。
敵は容易にデータ収集パイプラインに毒を盛り、検出しにくいバックドアを埋め込むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-03T12:47:21Z) - Operator: A Protocol for Trustless Verification Under Uncertainty [0.0]
検証ゲームにおいて,コラテラライズされたクレームによる正当性を強制するプロトコルを提案する。
タスクは意図として公開され、解決者はそれらを満たすために競います。
どんな挑戦者でも、検証プロセスのトリガーとして挑戦することで結果に挑戦することができる。
不正なエージェントがスラッシュされ、正しい反対が報われ、誤検証自体を罰するエスカレーションパスが設けられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-01T10:22:35Z) - On the Resilience of LLM-Based Multi-Agent Collaboration with Faulty Agents [58.79302663733703]
大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、専門家エージェントの協力により、様々なタスクにまたがる優れた能力を示している。
不器用なエージェントや悪意のあるエージェントが与える影響 - システム全体のパフォーマンスにおいて、頻繁にタスクでエラーを犯すものは、いまだに過小評価されていない。
本稿では,下流タスクにおける障害要因下での各種システム構造のレジリエンスについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T03:25:20Z) - DebUnc: Improving Large Language Model Agent Communication With Uncertainty Metrics [52.242449026151846]
大規模言語モデル(LLM)の精度向上のためのマルチエージェント論争が紹介されている。
エージェントの信頼性を評価するために不確実性指標を用いた議論フレームワークであるDebUncを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T22:15:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。