AIエージェントはブロックチェーンのコンセンサスを実行できるか？ETH Zurichの実験結果：成功率はわずか41.6%

一部の参加者が悪意を持つ可能性がある状況下で合意に達することは、すべての分散型システムが直面する中核的な課題であり、分散コンピューティングではビザンチン耐障害性問題と呼ばれています。ブロックチェーンの各種コンセンサスメカニズムは本質的にその異なるバリエーションを解決しようとしています。ETH Zurich（スイス連邦工科大学チューリッヒ校）の研究チームは論文「Can AI Agents Agree?」で、LLM Agentのビザンチンコンセンサス能力を直接テストしました。複数のAgentが同期全結合ネットワークを通じて提案を繰り返しブロードキャストし投票を行い、一部のAgentは悪意のあるビザンチンノードとして意図的に妨害します。チームはQwen3-8BとQwen3-14Bを使用し、異なるグループ規模（4、8、16のAgent）および悪意ノードの割合で数百回のシミュレーションを実施しました。

悪意ノードが全く存在しない場合でも、有効なコンセンサス率は41.6%（Qwen3-14Bは67.4%、Qwen3-8Bはわずか15.8%）にとどまりました。ノード数が増えるほど合意形成は困難になり、成功率は4つのAgentの場合46.6%から16の場合33.3%に低下しました。悪意ノードが加わるとコンセンサスはさらに悪化し、失敗の主な原因はタイムアウトや収束の停滞（活性の喪失）であり、数値が改ざんされることはありませんでした。プロンプトで「悪意ノードが存在する可能性がある」と言及するだけで、Qwen3-14Bの成功率は75.4%から59.1%に低下し、実際には悪意ノードが存在しない場合でも同様でした。論文の結論としては、信頼できるコンセンサスは現時点のLLM Agentにとって依然として信頼できる創発能力ではなく、堅牢な協調を必要とする分散型展開に依存する場合は慎重な姿勢が求められるとしています。