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title: "Trust-Scoring"
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type: concept
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tags: [trust, scoring, agent-reliability]
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sources: [agentic-identity-trust.md]
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last_updated: 2026-04-25
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## Definition
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Trust-Scoring 是一种基于**可验证结果**的惩罚型信任量化模型。Agent 从初始分数 1.0 开始，仅通过可客观验证的问题进行扣分；Agent 不得自我报告信号来提高信任分。
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## Scoring Model
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```python
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score = 1.0
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# 证据链损坏（最高惩罚）
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if not check_chain_integrity(agent_id):
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score -= 0.5
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# 结果验证（失败率 × 0.4）
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outcomes = get_verified_outcomes(agent_id)
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if outcomes.total > 0:
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failure_rate = 1.0 - (outcomes.achieved / outcomes.total)
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score -= failure_rate * 0.4
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# 凭证新鲜度
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if credential_age_days(agent_id) > 90:
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score -= 0.1
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```
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## Trust Levels
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| 分数区间 | 信任等级 | 说明 |
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|---------|---------|------|
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| ≥ 0.9 | HIGH | 完全可信任，可执行高风险操作 |
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| ≥ 0.5 | MODERATE | 有限信任，需额外验证 |
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| > 0.0 | LOW | 高度谨慎，需全面验证 |
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| 0.0 | NONE | 不可信，拒绝所有操作请求 |
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## Key Properties
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- **无自我报告**：Agent 不能声称自己是可信的——信任来自客观可验证的证据
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- **信任衰减**：长期未活动的 Agent 或过期凭证自动降低信任分
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- **证据驱动**：评分基于 [[Evidence-Chain]] 中的实际执行结果，而非声誉或声明
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## Relationships
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- [[Zero-Trust]]：Trust-Scoring 是 Zero-Trust 可量化验证的实现
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- [[Evidence-Chain]]：Trust-Scoring 的评分依据来源
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- [[Peer-Verification]]：Peer-Verification 协议使用 Trust-Scoring 作为决策依据之一
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## Sources
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- [[agentic-identity-trust.md]]
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