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Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。

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今天的主题是：

AgentHub: A Registry for Discoverable, Verifiable, and Reproducible AI Agents

Summary

基于大语言模型（LLM）的智能体正在迅速普及，但与日趋成熟的软件包注册表（如 npm）和模型中心（如 Hugging Face）等生态系统相比，用于发现、评估和治理智能体的数据基础设施仍显零散。现有的努力通常集中在命名、分发或协议描述符上，但未能提供一个能让智能体在自动化复用场景下实现可发现、可比较且可治理的注册层。

我们提出了 AgentHub，这是一个智能体共享的注册层及其配套的研究议程，旨在解决发现与工作流集成、信任与安全、开放性与治理、生态系统互操作性、生命周期透明度以及带有证据的能力明晰化等问题。我们描述了一个参考原型，它实现了包含发布时校验的标准清单（manifest）、与可审计伪像链接的版本绑定证据记录，以及一个追加式的生命周期事件日志（其状态在搜索和解析时被默认遵循）。

我们还提供了一套使用“LLM 作为评委”推荐流水线的初步发现结果，展示了结构化契约和证据如何比关键词驱动的发现更有效地提升意图准确的检索。AgentHub 旨在为构建可靠、可复用的智能体生态系统提供通用的底层基质。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2510.03495