アプリストアの比喩は魅力的です。そこには、キュレーション、発見性、そして馴染みのある消費者動学があることを示唆します。しかし、それをオンチェーン上の自律エージェントに当てはめると、本質的な緊張関係を見落とします。あなたの代わりに行動するコードは、ダウンロードするソフトウェアではありません――あなたが委任する相手（カウンターパーティ）なのです。
ニュートンのモデル・レジストリは、確率的な意思決定者にとっての評判市場として理解するとよりよく捉えられます。公開されるすべてのエージェントには暗黙の主張が伴います――「これらの制約のもと、これらの条件下で、あなたより優れた意思決定ができる」。レジストリは単にこれらの主張を列挙するだけではありません。主張を担保（コラテラル化）しているのです。
ここが重要なのは、エージェントの品質が固定ではないからです。低ボラティリティではうまく機能する取引戦略が、相場の荒れ（turbulence）では破壊的になり得ます。インストール後も機能的に同一のままのモバイルアプリとは異なり、エージェントの適性は市場状況の変化に応じて劣化したり改善したりします。レジストリは、このダイナミズムを織り込む必要があり、エージェントモデルを凍結された成果物のように扱ってはなりません。
ここでの経済ロジックは微妙です。開発者は、モデルを登録するためにNEWＴをステークしますが、ステーク額はシグナルを生みます――より大きい担保は、より高い確信を示唆する。とはいえ、トレードオフが生まれます。担保要求が高すぎればイノベーションが抑制されます。逆に低すぎれば、品質の低いエージェントが混入し、評価するための専門性を持たないユーザーに外部性を押し付けることになります。これが、分散型レジストリにおけるキュレーションのジレンマです。
次の視点を考えてください。「エージェント半減期（agent half-life）」――モデルのパフォーマンスが、その初期バックテストと統計的に区別できない状態であり続ける期間のことです。この半減期を追跡し可視化するレジストリは、総ロック額やユーザー数で単に順位づけするだけのレジストリよりも有用でしょう。それは、過去の評判から、前向きな信頼性へと注意を移すはずです。
さらにレジストリは、調整（coordination）の問題も解決します。これがなければ、あらゆるユーザーが、自分が検討するすべてのエージェントをそれぞれ独立して発見し、監査しなければなりません。これは経済的に不可能です。レジストリは発見を集中化しつつ、ステーキング、スラッシング、ユーザーフィードバックによって評価を分散化します。バラバラの探索問題を、価格シグナルを持つ市場へと変えるのです。
しかし、レジストリは中立ではありません。誰が公開できるのか、どんなデータが必要なのか、紛争がどう解決されるのか――その設計上の選択が、どのエージェントが繁栄するかを形づくります。バックテストの成績に過度の重みを置くレジストリは、過剰適合（overfitted）したモデルを引き寄せるかもしれません。ライブ成績に過度の重みを置けば、実験を抑制するかもしれません。最適な設計は、レジストリの成熟度やユーザーベースの洗練度に応じてパラメータを調整するという、動的なものになる可能性が高いのです。
ここで、より深い問いが浮かびます。レジストリはキュレーションされた市場だが、ではキュレーターは誰がキュレートするのか？ 最終的に決めるのはプロトコルのガバナンス・レイヤーです。ここには政治リスクが生じます。エージェント選定の質が、経済的インセンティブだけではなく、ガバナンス参加の関数になるのです。
レジストリの実際の価値の単位は何でしょうか。それはエージェントそれ自体ではありません。エージェントが携える資格――審査され、ステークされ、監視されてきたというアテステーション（証明）です。レジストリは資格付与の権威（credentialing authority）です。長期的な成功は、市場がそれらの資格を信頼できると認識できるかどうかにかかっています。
レジストリの資格付与（credentialing）メカニズムが機能不全に陥れば、自動化レイヤー全体が信頼されなくなります。ユーザーは、自分が評価できないエージェントには委任しません。これはレジストリの存在に関わるリスクです。
大規模なステーカーの連合が、レジストリを自分たちのエージェントで溢れさせ、競合を抑え込むような形で、資格（credential）を取り込むことを防ぐほど、プロトコルのガバナンスは十分に強靭なのでしょうか？
