ETH Zurich 实测 AI Agent 区块链共识能力：成功率仅 41.6%

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3 月 9 日消息，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）研究团队在论文「Can AI Agents Agree?」中测试了 LLM Agent 的拜占庭共识能力。研究背景是，在部分参与者可能作恶的条件下达成一致，是所有去中心化系统面临的核心挑战，区块链的各类共识机制本质上都在解决拜占庭容错问题的不同变体。

团队使用 Qwen3-8B 和 Qwen3-14B 模型，在不同群体规模（4、8、16 个 Agent）和恶意节点比例下运行了数百次模拟。测试中，多个 Agent 通过同步全连接网络反复广播提案并投票，部分 Agent 作为恶意拜占庭节点蓄意破坏。

结果显示，即使完全没有恶意节点，有效共识率也仅为 41.6%（Qwen3-14B 为 67.4%，Qwen3-8B 仅 15.8%）。节点越多越难达成一致，成功率从 4 个 Agent 时的 46.6% 降至 16 个时的 33.3%。加入恶意节点后共识进一步恶化，失败主要表现为超时和收敛停滞（活性丧失），而非数值被篡改。仅在提示词中提及「可能存在恶意节点」就让 Qwen3-14B 成功率从 75.4% 降至 59.1%，即使实际不存在恶意节点。

论文结论认为，可靠共识尚非当前 LLM Agent 的可依赖涌现能力，对依赖稳健协调的去中心化部署应持审慎态度。