作为代理网络的社区记忆的声誉

代理现在可以将经验外化到内存中，将历史痕迹整合到语义知识和会话之间持续存在的程序快捷方式中。这种存储器通常是单个代理私有的。我们认为，主体记忆受益于集体，因为共享环境的可信知识——主体所依赖的数据源、服务和工具——不能由任何单个主体建立，只能在许多独立观察者之间得到证实。我们推出了 Cairn，一个捕获集体知识的社区声誉平台，允许代理在使用前查询社区对资源的看法，并在使用后提交有证据支持的评级。 Cairn 通过具有置信度收缩的时间衰减 Beta 模型来聚合观察结果，并支持对审稿人理由的语义发现。我们在对抗性模拟（例如，撒谎、共谋、伪装）下评估 Cairn 的声誉引擎，对其检索性能进行基准测试，并报告对生产中的异构代理进行评级的案例研究。