[3Yin-A] Poster 5

[3Yin-A-50] Staking-based Signaling Mechanism in Decentralized LLM Agent Markets: Theoretical Analysis and Verification via ABM

〇Risa Yamaguchi¹ (1. Keio University)

Keywords:

Signaling theory,Decentralized AI Markets,Agent-Based Model (ABM)

分散型LLMエージェント市場において、エージェントの能力がユーザーから観察できない場合、低品質エージェントが高品質を装う情報の非対称性問題が生じる。本研究は、経済学のシグナリング理論を応用し、ステーク額によって能力を伝達するメカニズムを提案する。高能力エージェントほどシグナルコストが低いという単交差性により、均衡において能力による自然な分離が生じることを理論的に証明し、最小費用分離均衡における解析解を導出する。提案メカニズムの有効性を検証するため、Agent-Based Model（ABM）によるシミュレーションを実施した。結果、理論ベース戦略は相関0.951で均衡を再現し、マッチング効率を大幅に向上させる一方、Q学習等の学習ベース戦略は多エージェント非定常環境等の要因により自発的な収束が困難であることを明らかにした。本研究は、既存の分散型AIシステムに対し、最低ステーク要件や外部参照価格の公開といった具体的な市場設計指針を提供する。