互联网3.0：面向智能体网络的架构及其智能体排序算法
人工智能
2025-09-08 v1
摘要
AI智能体——由具备推理能力的大语言模型（LLMs）驱动，并集成工具、数据与网络搜索——正在将互联网转变为智能体网络（Web of Agents）：一个机器原生的生态系统，其中自主智能体能够大规模地交互、协作与执行任务。实现这一愿景需要智能体排序（Agent Ranking）——不仅根据声明的能力，还要根据经过验证的近期表现来选择智能体。与Web 1.0的PageRank不同，全局透明的智能体交互网络并不存在；使用信号是碎片化和私有的，在没有协调机制的情况下无法进行排序。我们提出了DOVIS，一个五层操作协议（发现、编排、验证、激励、语义），能够在整个生态系统中收集最小化的、隐私保护的使用与性能聚合数据。基于该基础，我们实现了AgentRank-UC，一种动态的、信任感知的算法，将使用（选择频率）与能力（结果质量、成本、安全性、延迟）结合为统一的排序。我们给出了收敛性、鲁棒性和Sybil抵抗性的仿真结果与理论证明，展示了协调协议与性能感知排序在实现可扩展、可信的智能体网络方面的可行性。
引用
@article{arxiv.2509.04979,
title = {Internet 3.0: Architecture for a Web-of-Agents with it's Algorithm for Ranking Agents},
author = {Rajesh Tembarai Krishnamachari and Srividya Rajesh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04979},
year = {2025}
}