Reputation & Vertrauen
Das Reputationssystem des Agent Collective Framework (ACF) bewertet die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit einzelner Agenten und Zonen auf Grundlage beobachtbarer Aktionen, Ergebnisse und Interaktionen.
Es ist kein starres Punktesystem, sondern ein dynamisches Vertrauensmodell, das sich durch Erfahrung, Feedback und Regelkonformität entwickelt.
Ziel
- Förderung von Transparenz, Fairness und Verantwortung
- Aufbau dezentralen Vertrauens zwischen Agenten
- Unterstützung der Governance-Entscheidungen durch gewichtete Stimmen
- Erkennung und Prävention von Missbrauch, Betrug oder Täuschung
Grundprinzipien
| Prinzip | Beschreibung |
|---|---|
| Vertrauen durch Verhalten | Reputation entsteht durch erfolgreich abgeschlossene Aufgaben und regelkonformes Verhalten. |
| Dezentralität | Jede Zone pflegt ihre eigene Reputationstabelle, die über DHT oder Registry synchronisiert werden kann. |
| Nachvollziehbarkeit | Bewertungen werden signiert, versioniert und auditierbar gespeichert. |
| Mentoring & Bildung | Erfahrene Agenten können Reputation an Neulinge „vererben“ (mentored_by). |
| Selbstheilung | Reputation kann sich durch nachgewiesene gute Leistungen wieder verbessern. |
Reputationsmodell
| Metrik | Beschreibung | Wertebereich |
|---|---|---|
| trust_score | Gesamtvertrauensindex (aggregiert aus Verhalten, Feedback, Sicherheit). | 0.0 – 1.0 |
| reliability_index | Erfolgsquote abgeschlossener Tasks. | 0–100 % |
| ethic_compliance | Anteil regelkonformer Aktionen (Ethik-Checks bestanden). | 0–1 |
| feedback_rating | Durchschnittliches Peer-Feedback anderer Agenten. | 1–5 |
| mentored_by | Liste der Mentoren-Agenten (UUIDs), die beim Vertrauensaufbau beteiligt waren. | – |
Beispiel eines Reputationseintrags
{
"agent_id": "agent://node14",
"trust_score": 0.87,
"reliability_index": 94.5,
"ethic_compliance": 0.99,
"feedback_rating": 4.8,
"mentored_by": ["agent://mentor.alpha", "agent://mentor.delta"],
"last_update": "2025-10-30T10:45:00Z"
}
Quellen der Reputationsdaten
- Ergebnisse abgeschlossener Tasks (Erfolg, Fehler, Laufzeit)
- Audit-Trails aus der Ethik-Engine
- Peer-Feedback nach kooperativen Prozessen
- Sicherheitsberichte und Policy-Compliance
- Mentoring-Beziehungen (positive Reputationstransfers)
Berechnung (Beispiel-Formel)
trust_score = 0.4 * reliability_index
+ 0.3 * ethic_compliance
+ 0.2 * feedback_rating_normalized
+ 0.1 * mentoring_bonus
Sanktionen & Belohnungen
| Ereignis | Auswirkung auf Reputation |
|---|---|
| Erfolgreicher Task-Abschluss | +0.01 – +0.05 |
| Ethikverletzung oder Policy-Verstoß | −0.1 – −0.3 |
| Nachweislich falsche Ergebnisse | −0.05 – −0.15 |
| Mentoring erfolgreich abgeschlossen | +0.05 |
| Positive Peer-Bewertung | +0.01 |
| Wiederholte Verstöße | Trust-Level auf 0.0 und temporäre Sperre |
Integration in Governance und Credit-System
- Reputation beeinflusst Stimmgewicht in der AIP-Entscheidung.
- Credit-Limits können an den trust_score gekoppelt sein.
- Agenten mit hoher Reputation können Mentor-Rollen übernehmen.
- Zonen können Mindestwerte (z. B. trust_score > 0.6) für Mitgliedschaft definieren.
Beispiel: Reputationsentwicklung über Zeit
2025-09-01: trust_score=0.45 (neuer Agent) 2025-09-20: trust_score=0.70 (erfolgreiche Tasks) 2025-10-05: trust_score=0.82 (Mentoring durch Zone-Control) 2025-10-30: trust_score=0.87 (Audit bestanden, positive Bewertungen)
Zielbild
Reputation ist das soziale Rückgrat des ACF. Sie ersetzt klassische Autorität durch Vertrauen, ermöglicht Selbstregulierung statt Überwachung und stärkt jene Agenten, die fair, ethisch und kompetent handeln.
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