基于区块链的多 Agent 信任机制：去中心化的身份认证与行为追溯

一、背景与问题动机

随着 Multi-Agent System（多智能体系统） 在自动化运维、分布式决策、智能博弈、自治经济系统（如 Web3 AI Agent）中的广泛应用，Agent 之间的信任问题逐渐成为系统可扩展性的核心瓶颈。

在传统架构中，多 Agent 的信任机制通常依赖于：

• 中心化认证服务器
• 统一日志系统
• 人工配置的信任白名单

然而，这些方式在以下场景中存在明显缺陷：

• ❌ 中心节点单点失效
• ❌ Agent 行为日志可被篡改
• ❌ 跨组织、跨域 Agent 难以建立信任
• ❌ 无法进行长期、可验证的行为追溯

因此，一个自然的问题是：

能否利用区块链的不可篡改性和去中心化特性，为多 Agent 系统构建可信的身份认证与行为追溯机制？

本文将给出一种工程可落地的解决方案。

二、总体设计思路

2.1 设计目标

本信任机制需要满足：

1. 去中心化身份认证（Decentralized Identity）
2. Agent 行为不可篡改记录
3. 可追溯、可审计
4. 与现有 Agent 框架解耦

2.2 系统架构

+-------------------+        +--------------------+
|     Agent A       |        |      Agent B       |
|  (Planner / Tool) |        |  (Executor / Tool) |
+---------+---------+        +----------+---------+
          |                               |
          | 行为摘要 / 身份声明            |
          v                               v
+--------------------------------------------------+
|             区块链智能合约（Trust Chain）        |
|                                                  |
|  - Agent 身份注册                                 |
|  - 行为哈希上链                                   |
|  - 信任评分更新                                   |
+--------------------------------------------------+

区块链只负责 “最小可信事实”：

• 身份绑定
• 行为哈希
• 时间顺序

具体行为内容仍存储在链下（如日志系统、IPFS）。

三、Agent 去中心化身份认证机制

3.1 Agent 身份模型

每个 Agent 拥有一个唯一的 区块链地址：

AgentID = BlockchainAddress

身份声明由私钥签名，避免伪造。

3.2 身份注册智能合约（Solidity）

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.20;

contract AgentIdentityRegistry {

    struct AgentIdentity {
        string name;
        uint256 registerTime;
        bool active;
    }

    mapping(address => AgentIdentity) public agents;

    event AgentRegistered(address agent, string name);
    event AgentRevoked(address agent);

    function registerAgent(string memory name) external {
        require(!agents[msg.sender].active, "Already registered");

        agents[msg.sender] = AgentIdentity({
            name: name,
            registerTime: block.timestamp,
            active: true
        });

        emit AgentRegistered(msg.sender, name);
    }

    function revokeAgent(address agent) external {
        agents[agent].active = false;
        emit AgentRevoked(agent);
    }

    function isValidAgent(address agent) external view returns (bool) {
        return agents[agent].active;
    }
}

✔️ 特点：

• 无中心 CA
• 身份与密钥强绑定
• 可被任何 Agent 验证

四、Agent 行为追溯机制设计

4.1 行为上链策略

不直接上链完整行为日志，而是：

1. 对 Agent 行为进行序列化
2. 计算行为哈希
3. 只将哈希和元信息写入区块链

行为日志 → JSON → SHA256 → 上链

4.2 行为记录智能合约

contract AgentBehaviorTrace {

    struct BehaviorRecord {
        bytes32 behaviorHash;
        uint256 timestamp;
        string behaviorType;
    }

    mapping(address => BehaviorRecord[]) public records;

    event BehaviorCommitted(
        address indexed agent,
        bytes32 behaviorHash,
        string behaviorType
    );

    function commitBehavior(
        bytes32 behaviorHash,
        string memory behaviorType
    ) external {
        records[msg.sender].push(
            BehaviorRecord({
                behaviorHash: behaviorHash,
                timestamp: block.timestamp,
                behaviorType: behaviorType
            })
        );

        emit BehaviorCommitted(msg.sender, behaviorHash, behaviorType);
    }

    function getBehaviorCount(address agent)
        external
        view
        returns (uint256)
    {
        return records[agent].length;
    }
}

五、Agent 侧行为上链实现（Python）

5.1 行为摘要生成

import json
import hashlib
from web3 import Web3

def hash_behavior(behavior: dict) -> str:
    raw = json.dumps(behavior, sort_keys=True)
    return hashlib.sha256(raw.encode()).hexdigest()

5.2 Agent 行为提交示例

def commit_behavior(
    w3: Web3,
    contract,
    agent_account,
    behavior: dict,
    behavior_type: str
):
    behavior_hash = hash_behavior(behavior)

    tx = contract.functions.commitBehavior(
        bytes.fromhex(behavior_hash),
        behavior_type
    ).build_transaction({
        "from": agent_account.address,
        "nonce": w3.eth.get_transaction_count(agent_account.address)
    })

    signed_tx = agent_account.sign_transaction(tx)
    tx_hash = w3.eth.send_raw_transaction(signed_tx.rawTransaction)

    return tx_hash.hex()

六、基于行为的 Agent 信任评分机制

6.1 信任度建模思路

信任度可以由多个因素构成：

• 行为成功率
• 行为频率
• 异常行为惩罚
• 历史衰减

一个简单模型：

TrustScore = Σ (行为权重 × 时间衰减系数)

6.2 链下信任计算示例

import math
import time

def trust_score(behaviors):
    score = 0.0
    now = time.time()

    for b in behaviors:
        decay = math.exp(-(now - b["timestamp"]) / 86400)
        weight = 1.0 if b["type"] == "SUCCESS" else -2.0
        score += weight * decay

    return round(score, 4)

6.3 信任机制优势

✔️ 不依赖中心节点
✔️ 可跨组织 Agent 协作
✔️ 行为可回溯、可审计
✔️ 与 Agent 决策模块解耦

七、典型应用场景

7.1 自治 AI Agent 网络

• DAO 内 Agent 投票、执行任务
• 依据历史可信度动态分配权限

7.2 多 Agent 自动化运维系统

• 高可信 Agent 执行高风险操作
• 异常 Agent 可快速定位责任

7.3 LLM Agent 工具调用审计

• Tool 使用行为上链
• 防止 Prompt Injection / 滥用工具

八、局限性与工程优化方向

8.1 当前局限

• 区块链写入延迟
• Gas 成本问题
• 行为隐私保护

8.2 可行优化方向

• Layer2 / Rollup
• 行为批量提交
• 零知识证明（ZK-Behavior Proof）
• 与 DID / VC 标准结合

九、总结

本文提出了一种 基于区块链的多 Agent 信任机制，通过：

• 去中心化身份认证
• 不可篡改的行为追溯
• 链上可信 + 链下高效 的混合架构

为 大规模、多组织、多模型的 Agent 系统 提供了一条可落地、可扩展的信任解决方案。

在 Agent 越来越“自治”的时代，
信任，不应依赖人，而应由系统本身保证。

本文围绕多 Agent 系统在开放、分布式环境下面临的信任难题，提出了一种基于区块链的去中心化信任机制。通过将 Agent 身份与区块链地址绑定，实现无需中心节点的身份认证；同时采用“链上行为哈希 + 链下行为详情”的混合架构，保证了 Agent 行为的不可篡改性与可追溯性。在此基础上，引入基于历史行为的信任评分模型，使系统能够根据 Agent 的长期表现动态调整协作策略与权限分配。该方案兼顾了安全性、可扩展性与工程可落地性，为构建可信的多 Agent 协作网络提供了一种通用思路，也为 Web3 AI Agent、自治系统和大规模智能体协作场景奠定了可靠的信任基础。