arXiv cs.AI· Taotao Wang, Lizhao You, Jingwen Tong, Chonghe Zhao, Shengli Zhang·· 6 天前AI 评分20
Agentic P2P 网络：从内容分发到能力与行动共享
Agentic Peer-to-Peer Networks: From Content Distribution to Capability and Action Sharing
AI 导读
论文提出面向 Agentic Peer-to-Peer 网络的平面化参考架构，将连接、语义发现与执行解耦，并引入签名软状态能力描述符支持意图感知路由。为应对对抗环境，作者给出从声誉信号（Tier 1）、金丝雀探针（Tier 2）到密码学证据（Tier 3）的分级验证谱系，使信任成本与任务风险匹配。代理级离散事件仿真显示，在投毒与漂移下工作流成功率提升，控制面开销适中。
正文 · AI 翻译
摘要：人工智能（AI）正从集中式云应用程序接口（API）向边缘设备上的本地推理持续转变，这一趋势催生了客户端自主智能体（CSAA）——即能够代表用户进行规划、访问本地上下文并调用工具的持久性个人智能体。当这些智能体直接协作时，它们便构成了智能体对等（P2P）网络。与交换静态、哈希索引内容（如 BitTorrent）的经典覆盖网络不同，智能体 P2P 交换的是动态、异构且可能不安全的能力，因此需要语义发现、漂移管理和风险感知执行。我们概述了此类协作的网络基础。为组织这一设计空间，我们提出了一种基于平面的参考架构，将连接性、语义发现与执行解耦。为支持漂移条件下的发现，我们引入了带签名的软状态能力描述符，以支持意图感知路由。最后，为应对对抗性环境，我们提出了一个分层验证谱系——从信誉信号（第 1 层）和金丝雀探针（第 2 层）到密码学证据（第 3 层）——使信任成本与任务风险相匹配。代理级离散事件仿真的结果表明，在投毒和漂移条件下，工作流成功率有所提高，而控制平面开销适中。
| 评论： | 已被 IEEE Communications Magazine 接收发表 |
| 主题： | 网络与互联网架构（cs.NI）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2603.03753 [cs.NI] |
| （或 arXiv:2603.03753v2 [cs.NI] 对应此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.03753 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
|
| 期刊 参考： | T. Wang, L. You, J. Tong, C. Zhao, and S. Zhang, "Agentic Peer-to-Peer Networks: From Content Distribution to Capability and Action Sharing," IEEE Communications Magazine, Early Access, pp. 1-7, Oct. 2026 |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1109/MCOM.001.2600238
链接到相关资源的 DOI |
提交历史
来自：Wang Taotao [查看电子邮件]
[v1]
2026年3月4日星期三 05:58:44 UTC（6,092 KB）
[v2]
2026年10月9日星期五 12:29:50 UTC（6,010 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org