에이전틱 AI 네트워킹(AgentNet) 시스템은 제3자 스킬셋 구현과 분산 다중 에이전트 협업에 크게 의존하지만, '선언에 의한 신뢰' 가정 하에서 주장-능력 불일치와 보안 취약점에 취약하다. 이 논문은 이중 계층 블록체인 기반 제로트러스트 프레임워크 TrustAgentNet을 제안하는데, 전역 스킬셋 체인(Chain of Skillsets, CoS)이 전문화된 에이전트를 통해 오프체인 감사를 강제하면서 경량 온체인 암호학적 합의로 스킬셋 메타데이터의 생애주기를 관리하고, 작업별 임시 협업 체인(Chain of Collaboration, CoC)이 신뢰 없는 분산 다중 에이전트 협업을 가능하게 한다. 연구진은 보안 수준·작업 성능·자원 오버헤드 간 삼자 트레이드오프를 이론적으로 분석하고 하드웨어 프로토타입으로 실증했으며, 블록체인 무신뢰 기준 대비 오버헤드는 대부분 오프체인 추론에서 발생하고 블록체인 계층 자체의 원장 비용은 작았다. 검증 파이프라인은 50개 AI 모델에서 정직한 스킬셋 40개와 적대적 스킬셋 10개를 100% 정확히 구분했고, AI가 아닌 도메인인 171개 ClawHub 스킬의 1478개 특징에도 83.91% 정확도·F1 0.85로 일반화됐으며, 다양한 악성 공격에 대해 스킬셋이 자율적으로 자가 복구하는 것도 확인됐다.

• •제3자 스킬셋·분산 협업 환경의 신뢰 문제를 다루는 이중 계층 블록체인 제로트러스트 프레임워크 TrustAgentNet 제안
• •전역 Chain of Skillsets(CoS)가 오프체인 감사 + 경량 온체인 합의로 스킬셋 메타데이터 관리
• •작업별 임시 Chain of Collaboration(CoC)으로 신뢰 없는 분산 다중 에이전트 협업 지원
• •50개 AI 모델서 정직 스킬셋 40개·적대적 10개를 100% 정확히 검증
• •비AI 도메인 171개 ClawHub 스킬 1478개 특징에도 83.91% 정확도로 일반화, 자율 자가 복구 기능 확인