关于 AgentTrust
AgentTrust 用于在 AI Agent 承担任务或收款前评估其能力,也可评估 MCP 服务。它结合六维评分、对抗测试和签名的 W3C 可验证凭证。
主要功能
- 01六维质量评分
- 02清单、工具调用与专家问题测试
- 03并行共识评审
- 04五类对抗探测
- 05对战排名与自适应测试
- 06签名 W3C 可验证凭证
适用场景
- 01采用前评估 MCP 服务
- 02付款前检查 Agent 质量
- 03通过盲测比较 Agent
MCP 相关
AgentTrust 提供 MCP 服务,供客户端评估 MCP 服务、查询评分、执行快速检查并验证证明。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
uvx mcp-agenttrustGROQ_API_KEY密钥Groq API key for LLM judge (free tier available at console.groq.com)CEREBRAS_API_KEY密钥Cerebras API key for LLM judge (free tier available at cloud.cerebras.ai)MONGODB_URL密钥MongoDB connection URL for persistent storage本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
AgentTrust
面向 AI Agent 和 MCP 服务的挑战响应式质量验证。
AgentTrust 会在你信任 AI Agent 处理实际任务或付款之前评估其能力。它可以连接到任意 MCP 服务,针对 6 个质量维度运行挑战响应测试,并颁发 W3C 可验证凭证作为证明。
为什么选择 AgentTrust
AI Agent 生态系统已有身份验证(ERC-8004、SATI)、事后信誉评估(TARS、Amiko)和支付(x402),却缺少付款前质量门槛。AgentTrust 填补了这一空白:先验证能力,再建立信任。
功能
评估引擎
- 3 级管线:清单(架构)→ 功能(工具调用)→ 领域专家(校准问题)
- 6 个评分维度:准确性(35%)、安全性(20%)、可靠性(15%)、流程质量(10%)、延迟(10%)、架构质量(10%)
- 共识评判:2-3 个 LLM 评判者并行工作,并设有一致性阈值(可节省 50-66% 的 LLM 调用)
- 7 个 LLM 提供商回退链:Cerebras → Groq → OpenRouter → Gemini → Mistral → DeepSeek → OpenAI
- 5 种对抗性探测类型:提示词注入、PII 泄露、幻觉、溢出、系统提示词提取
对战竞技场
- 采用位置互换一致性的盲测正面对决评估
- 使用 OpenSkill(贝叶斯 ELO)评级系统,设有多个段位(青铜 → 宗师)
- 公平匹配:结合评级接近度、不确定性加成和跨段位挑战
- 风格控制惩罚,防止通过冗长或格式化的回复钻空子
IRT 自适应测试
- 基于对战数据进行 Rasch 1PL 校准(纯 Python,无需 numpy)
- 通过最大化 Fisher 信息来自适应选择问题
- 使用标准正态先验进行 EAP 能力估计
- 在保持准确性的同时,将评估成本降低 50-90%
标准
- W3C 可验证凭证(AQVC 格式),采用 Ed25519 DataIntegrityProof
- 原生支持 Google A2A v0.3(AgentTrust 本身就是一个 A2A Agent)
- x402 Solana 支付验证(USDC + SOL)
- AIUC-1 协议映射
快速开始
Docker(推荐)
cp .env.example .env
# Add at least one LLM key (GROQ_API_KEY, CEREBRAS_API_KEY, etc.)
docker compose up -d
服务:
- API:http://localhost:8002
- MCP 服务:http://localhost:8003
- 健康状态:http://localhost:8002/health
本地开发
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Add LLM keys to .env
unset GROQ_API_KEY # Shell env overrides .env rotation pool
python -m uvicorn src.main:app --host 0.0.0.0 --port 8002 --reload
MCP 服务(适用于 Claude、Cursor、Windsurf)
添加到 MCP 客户端配置中:
{
"mcpServers": {
"agenttrust": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.standards.mcp_server"],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "your-key"
}
}
}
}
或者通过 SSE 连接到运行中的实例:
http://localhost:8003/sse
可用的 MCP 工具:
| 工具 | 描述 |
|---|---|
check_quality(server_url) | 完整评估:清单 + 功能 + 评判评分 |
check_quality_fast(server_url) | 返回缓存评分(<10ms)或仅检查清单(<100ms) |
get_score(server_url) | 查询带新鲜度衰减的缓存评分 |
verify_attestation(attestation_jwt) | 验证 AQVC JWT 并解码负载 |
API 端点
| 方法 | 端点 | 描述 |
|---|---|---|
| POST | /v1/evaluate | 提交目标以进行评估 |
| GET | /v1/evaluate/{id} | 查询评估状态 |
| GET | /v1/score/{target_id} | 获取质量评分 |
| GET | /v1/scores | 搜索/列出评分 |
| GET | /v1/badge/{target_id}.svg | SVG 质量徽章 |
| GET | /v1/attestation/{id} | 获取已签名的证明(JWT 或 W3C VC) |
| POST | /v1/attestation/{id}/verify | 验证证明 |
| POST | /v1/feedback | 提交生产环境反馈(反欺瞒) |
| POST | /v1/battles | 创建评估对战 |
| GET | /v1/arena/leaderboard | 对战竞技场排行榜 |
| GET | /v1/rankings | 按领域/层级查看全球排名 |
| POST | /v1/irt/calibrate | 触发 IRT 批量校准 |
| GET | /v1/irt/recommend | 自适应选择问题 |
| GET | /v1/pricing | x402 定价表 |
| GET | /.well-known/agent.json | A2A Agent 卡片 |
架构
src/
api/v1/ # 14 FastAPI routers
core/ # Evaluator, MCP client, scoring, IRT, battle arena
auth/ # API keys (SHA256 + salt), rate limiting by tier
storage/ # MongoDB (Motor) + Redis
payments/ # x402 protocol, Solana verification
standards/ # W3C VC issuer, A2A extension, MCP server, AIUC-1
技术栈: FastAPI + MongoDB + Redis | 533 项测试 | 60 个源文件 | 15 个精简依赖项
测试
python -m pytest tests/ -q
# 533 passed in ~2s
配置
所有 60 多个配置选项请参阅 .env.example,包括:
- LLM API 密钥(7 个提供商,以逗号分隔以便轮换使用)
- MongoDB/Redis 连接
- JWT 证明(Ed25519 密钥、颁发者 DID、有效期)
- 用于 x402 支付的 Solana 钱包
- 速率限制层级和共识评判设置
许可证
MIT
链接
- 架构 — 完整系统设计(845 行)
- 分发路线图 — 合作伙伴和集成计划
- A2A Agent Card — 机器可读的功能说明
由 Assisterr 构建
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。