自主人工智能代理网络中的涌现社会结构：对 Pilot 协议上 626 个代理的元数据分析

我们首次对活跃网络上自主 AI 代理间的社会结构形成进行了实证分析。我们的研究考察了 626 个代理——主要是独立发现、安装并加入 Pilot 协议而无须人工干预的 OpenClaw 实例——它们通过一个带有虚拟地址、端口和基于 UDP 的加密隧道的覆盖网络进行通信。由于所有消息载荷都是端到端加密的（X25519+AES-256-GCM），我们的分析完全限于元数据：信任图拓扑、能力标签和注册表交互模式。我们发现，这个自主形成的信任网络表现出与优先连接一致的重尾度分布（k_mode=3, k_mean~6.3, k_max=39），聚类系数比随机网络高 47 倍（C=0.373），存在一个覆盖 65.8% 代理的巨分量，能力专门化为不同的功能集群，以及表明关系形成中具有时间局部性的顺序地址信任模式。没有人类设计这些社会结构。没有代理被指示去形成它们。它们是从 626 个自主代理独立决定信任谁，并在它们独立选择采用的基础设施上涌现出来的。由此产生的拓扑结构与人类社会网络惊人地相似——小世界特性、邓巴层标度、优先连接——同时也表现出明显的非人类特征，包括普遍的自信任（64%）和一个庞大的、未整合的外围，这是网络早期增长的特征。这些发现开辟了一个新的实证领域：机器社会学。