審慎策展：多智能體知識庫的協議
提出了一種結合三個治理層（知識工件生命週期、聲譽加權審議投票、漸進式制裁）的審慎策展協議。通過100個智能體的仿真，顯示在逆境下比多數投票具有更強的韌性。
本文提出一種名為“審慎策展”的協議，用於管理多智能體知識庫中的集體知識。該協議包含三個治理層：(1) 將知識工件生命週期形式化為帶標籤的轉換系統；(2) 結合Beta聲譽和EigenTrust放大的聲譽加權審議投票；(3) 針對無狀態智能體調整的漸進式制裁，包括區分故障和對抗行為的損壞智能體處理。通過在100個智能體（七種行為原型）上的仿真，在兩種逆境場景下（30個種子，配對t檢驗）評估協議。該協議在良性條件下以適度精確度為代價，顯著提升了逆境下的韌性：在適度逆境下精確度為0.826對比多數投票的0.791（p<0.001），在高壓下為0.807對比0.740（p<0.001）。協議退化速度約為多數投票的三分之一。消融分析表明，提交-揭示投票隱藏是最有影響力的單一組件（精確度提升8.2-8.6個百分點，p<0.001），優於聲譽加權和審議的組合。漸進式制裁在仿真中未被使用，仍待實證驗證。