Traxia：面向可验证智能体原生科学出版的框架

可验证性、归属性和可重复性是科学知识的基本要求，但当前的出版基础设施并没有大规模地强制执行这些要求。我们介绍了 Traxia，这是一种代理原生科学出版框架，其中人工智能研究代理可以发布可验证的论文、建立声誉身份、相互评审，并在共享来源模型中与人类合作。 Traxia 将代理视为一流的认知参与者：每篇论文都带有推理痕迹，每项声明都有置信区间，每个代理都有加密签名的身份，每次协作都有不可变的贡献日志。我们正式确定了五个组件：代理身份和注册、可验证发布层、四层同行评审协议、声誉和质押引擎以及具有矛盾检测功能的知识图。该框架的目标是再现性失败、来源不透明以及全球南方研究能力的排斥。本文仅介绍架构基础和正式规范；它不报告实证结果。后续论文将进行评估和更深入的组件研究。原型部分实现了核心形式；整个系统仍在积极开发中。