以现有技术构建的量子计算机难以小型化，也不太可能成为笔记本电脑或手机等个人电子产品 [1–4]。因此，基于云的服务被认为是向公众提供量子计算机访问权限的最适用方法。人们自然会问，当无法完全控制量子硬件时，是否可以保持量子算法的隐私。盲量子计算 (BQC) 旨在解决这个问题。量子算法可以在第三方量子代理上使用 BQC 协议执行，同时保持算法、数据和结果的机密性 [5, 6]。这里我们讨论了两种实现通用量子计算的方法。一种是基于门的量子计算 (GBQC) [7]。该方法从纯量子态开始，通常将所有量子位重置为零。然后，它使用一系列量子门转换量子态。最终的输出状态携带处理后的信息。另一种方法称为基于测量的量子计算 (MBQC) 或单向量子计算 [8–11]。该方法准备一个高度纠缠的多个量子比特状态，通常称为簇状态 [12]，然后执行一系列测量和校正来实现计算。最终它可以给出与 GBQC 相同的结果。[6] 基于 MBQC 框架提出了通用盲量子计算 (UBQC) 协议。UBQC 协议利用通用簇状态，可以由具有单个代理的半经典客户端或具有多个代理的完全经典客户端实现。还有其他提案可以使用单个代理和完全经典客户端实现 BQC，但是，这些提案需要一些计算假设 [13–15]。在本文中，我们利用量子图形推理方法 ZX-Calculus 来推导可以用多个代理和完全经典客户端实现的 BQC 协议。UBQC 协议利用通用簇状态，强制将描述算法的所有信息编码在测量轴中。它牺牲了将信息编码到量子比特之间的纠缠结构中的能力。相反，我们的方法确实将信息编码在纠缠结构中，并且不需要通用簇状态。这使得我们的协议更加节省资源。本文安排如下：第二节 B 描述了 ZX 演算，这是一种图形量子推理技术，我们用它来推导结果。第三节解释了我们的 BQC 协议。第四节证明了我们协议的正确性和安全性。第六节讨论了与现有验证协议的兼容性，并量化了我们的协议和 UBQC 协议的资源成本。第七节总结了本文。