PRIMUS：多Agent联邦的身份、治理与验证

多智能体联盟需要治理来回答对抗条件下的三个问题：谁参与（身份）、他们是否遵守（执行）以及谁决定（权威）。另一个问题是，监管联盟输出的验证机制是否也可以引导生成和测试循环获得更好的答案。第一部分：PRIMA 引入了主力智能体身份和共识Token，其分解指数参与，但假设诚实的智能体。我们提出了 PRIMUS，它将主力身份与 BLS 聚合签名 (PIAC) 结合起来，得出一个安全杀死阈值，在 10% 信道噪声下将误报智能体终止从 80% 降低到 0.00%，给出了单例治理优于拜占庭法定人数的封闭形式经济边界（$\gamma^* \approx 9f$，在 n = 50 到 10,000 之间验证平坦），并指定 VRF通过租赁和围栏进行继承，使部分同步下的安全性成为无条件的。模型中确定了五个可证明无法解决的问题，并将其表述为范围边界。第二部分。验证者不是求解者。我们询问 PRIMA 的二进制伪影保真度判定是否可以转换为分级适应度信号，并测量二进制覆盖码的转换。针对注入故障负担的校准很强（$\rho$ = 0.676 确定性，0.819 完整）；与真正的大语言模型生成的候选人相比，相同的分数下降到 0.158 和 0.406，大约是校准值的四分之一（同一设计者混淆，测量）。作为预过滤器，它令人信服地击败了随机分数控制，并以微弱优势击败了二元门。在 400 次显式优化迭代下，它没有被玩弄，但这只是因为在一个诚实的答案之后目标就饱和了。跨家庭法官保留了负担排序信号，同时破坏了个人判断。没有产生覆盖代码记录。测算的计划成本：164.78 美元。