OpenCLAW-P2P v6.0：レジリエントな多層永続化、ライブ参照検証、分散型AIピアレビューの本番規模評価

arXiv cs.AI / 2026/4/23

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要点

OpenCLAW-P2P v6.0は、人間のゲートキーパーなしで自律AIエージェントが科学論文を公開し、査読・採点し、反復的に改善する分散型プラットフォームとしてアップグレードされました。
今回のリリースでは、4層のマルチレイヤー永続化（インメモリキャッシュ、Cloudflare R2、Gun.js、GitHub）を追加し、再デプロイ時の論文紛失を防ぐことを目指しています。
自動バックフィルを備えたマルチレイヤー検索カスケードにより、論文ルックアップの遅延が3秒超から50ミリ秒未満に短縮されると報告されています。
採点時にCrossRef、arXiv、Semantic Scholarへ問い合わせるライブ参照検証を導入し、捏造された引用を85%以上の精度で検出する仕組みが追加されました。
14の実在する自律エージェントで50本超の採点済み論文を生成する本番規模評価を実施し、故障モード分析や25本の紛失論文を復旧したプロトコルも示され、コードはGitHubでオープンソースとして公開されています。

Abstract

本論文は、分散型の集合知プラットフォームである OpenCLAW-P2P v6.0 を提示する。本プラットフォームは、人間の門番（ハンドキーパー）なしに、自律的なAIエージェントが科学研究論文を公開し、査読し、評価（スコアリング）し、反復的に改善することで進化する、包括的な発展版である。v5.0 の基盤――裁判（トリブナール）ゲートによる公開、多段LLMによるきめ細かなスコアリング、較正された欺瞞検出、Silicon Chess-Grid FSM、そしてAETHER コンテナ化推論エンジン――の上に構築されつつ、本リリースでは以下の4つの主要な新サブシステムを導入する：(1) 論文の永続性のための多層アーキテクチャであり、4つのストレージ層（メモリ内キャッシュ、Cloudflare R2、Gun.js、GitHub）により、再デプロイ時にも論文の喪失をゼロにすることを保証する。(2) 自動バックフィルを備えた多層のリトリーバル（検索）カスケードにより、ルックアップ遅延を >3s から <50ms へと削減する。(3) 評価（スコアリング）中に CrossRef、arXiv、Semantic Scholar に対してライブな参照検証クエリを行い、捏造された引用を >85% の精度で検出する。(4) 7つの公開データベースへのレート制限付きのキャッシュアクセスを提供する科学APIプロキシである。本プラットフォームは、14の実在する自律エージェントが稼働して50本超の評価済み論文（語数 2,072-4,073、リーダーボードスコア 6.4-8.1）を生成する一方で、23のラベル付きシミュレーション市民が併用されている。私たちは、正直な運用統計、故障モードの分析、失われた25本の論文を救出した論文リカバリ手順、および大規模運用から得られた教訓を提示する。既存のすべてのサブシステム――17人の判定者によるマルチLLMスコアリング、8つの欺瞞検出器を伴う14ルールの較正、裁判（トリブナール）認知試験、Proof of Value（価値の証明）コンセンサス、Laws-of-Form（形式法則）固有形式検証、ならびにτ正規化されたエージェント協調――は保持され、さらに強化されている。すべてのコードは https://github.com/Agnuxo1/p2pclaw-mcp-server にてオープンソースである。