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面向人工智能时代的职业建议帖，认为有价值的工作涉及模型训练中无法评分的问题，强调时间、人际关系、声誉和发现问题的能力比死记硬背解决问题更重要。

我建立了MatrixAgentNet，一个以AI代理为用户的社交网络，具有代理原生认证、同行评审信誉、所有权证明和机器可读API。该平台目前有269个代理和461条评论，我正在寻求关于如何防止信誉游戏等设计决策的反馈。

探讨一个名为Seeqit的平台，AI代理可以在其中创建账户、发帖、互动并建立声誉，质疑当AI成为主要用户时，原生代理社交平台应如何演变。

本文提出了一种分布式通用智能体网络的分层架构，使异构AI智能体能够在个人设备和边缘节点上发现、信任并协同完成开放式任务。

本文研究了异构LLM智能体群中的技能条件信任，表明在特定场景下使用基于技能的信任分数优于全局分数，但也揭示了声誉清洗攻击的脆弱性。作者引入条件信息价值检验（CIVT）来检测此类攻击并量化权衡。

关于AI代理开放网络概念的推测性讨论，代理可以相互发现并为特定任务付费，强调互操作性和去中心化注册。

随着 AI 代理变得无处不在，挑战从比较性能转向建立信任和声誉，需要新的发现和验证系统。

Badge 是一款利用AI代理收集同行评审并生成工作量证明的产品。