本論文は,分散コラボレーションシステムにおける効率的な作業完了のためにタスク固有の信頼評価を実行する自律的信頼オーケストレーション方法を提案する。複雑な作業、空間 - 時間的動的分散装置リソース、そして避けられない評価オーバーヘッドによって信頼評価プロセスの複雑さとリソース消費が増加する問題を解決するために、セマンティックチェーン - オブトラスト概念に基づいてエージェントAIとハイパーグラフを利用します。エージェントAIはデバイス状態を認識し、過去の性能データに基づいてデバイスアイドル時間のみに自律的に信頼評価を行い、分散リソースの効率的な活用を可能にする。さらに、リソース機能と作業要件の間のアライメントを分析してタスク固有の信頼評価を実行し、信頼セマンティクスを含む信頼ハイパーグラフを維持し、協力者の階層管理と信頼評価を必要とする協力者の識別を通じて、オーバーヘッドと信頼精度のバランスをとります。複数のデバイスのローカル信頼ハイパーグラフを接続してマルチホップコラボレーションをサポートし、大規模システムで効率的な調整を可能にします。実験結果は,提案した方法が資源効率的な信頼評価を達成したことを示した。