诚实的仲裁问题：代理基础设施的认知拜占庭容错

状态机复制 (SMR) 和拜占庭容错 (BFT) 共识保证了协议的一致性，尽管任意、串通的错误参与者数量有限。然而，这些保证依赖于该集合之外的参与者正确执行协议的转换语义。代理验证器暴露了较弱的边界：经过身份验证的、响应式的、明确的且符合协议的推理参与者仍然可能由于推理错误而认可语义上无效的转换。我们将这种故障模式称为认知错误，并将这种集体现象称为诚实群体问题（其中“诚实”意味着符合协议，但语义上不正确）。这样的法定人数可以满足普通检查，同时形成无效转换的证书。因此，协议本身并不能保证语义有效性或执行安全性。此外，由于代理验证器通常共享模型权重、训练分布、提示或工具链，因此它们非常容易受到相关认知错误的影响。我们定义了认知拜占庭容错（EBFT），这是一种用于代理基础设施和后确定性分布式系统的容错模型。 EBFT 通过两个独立的、置信度索引的量来增强传统的拜占庭故障界限：$e_δ$ 限制拜占庭集之外的一致无效背书，$u_ε$ 限制不可用的验证器支持，从而降低活跃度。这些量独立地表征了语义安全风险和活性下降。我们推导出语义有效性、共识协议、活性和可行阈值选择的法定人数阈值条件，并概述了估计这些预算的校准方法。我们证明，添加名义上不同的代理只有在显着降低无效背书或不可用支持的上尾集中度时才能提高容错能力。