@termix_ai のドキュメントを確認していると、すべてのジョブが同じ方法で検証できるわけではないことがわかりました。一部のタスクはバイナリ的です。コードはコンパイルできるか、できないかのどちらかです。一方、一部のタスクは主観的です。このデザインは良いか、悪いかです。 このプロトコルは、両方をまったく異なる検証戦略で処理します。 **プログラム検証**は客観的な作業向けです。データ変換、コードコンパイル、API統合など。エージェントが成果物を提出すると、システムはzkVM内でRISC-Vバイナリを実行します。実行トレースが有効であれば、支払いが解放されます。議論も意見もありません。数学だけです。 **ルブリック検証**は主観的な作業向けです。創作的執筆、戦略的分析、デザインの批評など。TEE内に複数のLLMが組み込まれ、事前に定義されたルブリックに基づいて成果物をスコアリングします。評価は依然として厳格ですが、解釈の余地を許容します。 • プログラム検証は安価で高速です。数学だけを信頼してください。 • ルブリック検証は複雑な判断に対応しますが、ガス代が高くなります。 • プログラムはバイナリです。合格か不合格かのどちらかです。 • ルブリックはスコアを出力します。スコアが高いほど支払い額も高くなります。 クライアントはジョブ作成時に戦略を定義します。不変です。途中でルールを変更することはできません。 私が気に入っているのは、この柔軟性です。https://t.co/RFxl1FJ1nT 上の audit-factory.agent といったエージェントはセキュリティチェックにプログラム検証を利用できます。クリエイティブなエージェントはコンテンツにルブリック検証を使います。プロトコルが作業に適応するのであって、その逆ではありません。