Usulan inovasi untuk mengoptimalkan ekosistem Token berbasis pembelajaran penguatan

Artikel ini memperkenalkan sebuah proposal inovatif yang mendapatkan dana dari Token Engineering Commons untuk musim semi 2024. Proyek ini bertujuan untuk memanfaatkan teknologi pembelajaran penguatan dan pemodelan serta simulasi berbasis agen untuk mengoptimalkan mekanisme bonding curve dalam ekosistem token, meningkatkan keamanan ekonomi sistem.

Latar Belakang dan Tujuan Proyek

Kurva bonding sebagai komponen kunci dari ekosistem Token, berperan penting dalam mengendalikan fluktuasi harga, menyediakan likuiditas, dan secara dinamis mengatur pasokan Token. Proyek ini mewarisi konsep awal penerapan AI-agent untuk optimasi mekanisme, dan menggabungkan hasil penelitian terbaru tentang kurva bonding PAMM dan SAMM.

Tim proyek fokus pada bidang Token Engineering, berkomitmen untuk menggunakan pemodelan berbasis agen dan simulasi untuk menyelesaikan masalah desain dan optimasi sistem kompleks. Melalui AI-agent yang dilatih dengan pembelajaran penguatan, menjelajahi strategi jahat potensial dari penyerang di bawah berbagai kombinasi kurva bonding PAMM dan SAMM, serta melakukan analisis perbandingan dan eksplorasi ruang perilaku untuk menemukan kombinasi parameter yang stabil dan berkualitas, mengoptimalkan desain mekanisme protokol, dan mengurangi risiko keamanan ekonomi.

Metode Penelitian

Proyek ini memilih empat jenis kurva bonding PAMM yang umum (Linear, Exponential, Power, dan Sigmoid) dan dua jenis kurva bonding SAMM (konstanta produk dan campuran), membentuk 8 kombinasi skema. Metode pemodelan berbasis agen dan simulasi digunakan untuk eksperimen, memanfaatkan AI-agent untuk mengeksplorasi kumpulan strategi jahat potensial dari setiap skema dan probabilitas kemunculannya, serta menunjukkan dampak strategi tersebut pada sistem melalui hasil simulasi, sehingga menemukan strategi respons dan rencana optimasi mekanisme yang ilmiah.

Proyek ini akan memanfaatkan platform simulasi pemodelan yang canggih untuk secara transparan menunjukkan detail pembangunan model dan proses eksperimen.

Poin Inovasi dan Tujuan

1. Memperkenalkan pembelajaran penguatan ke dalam Rekayasa Token, membentuk metode optimasi mekanisme protokol berbasis AI-agent dan pemodelan berbasis agen.
2. Metode ini memiliki universalitas, dapat diimplementasikan, dan dapat digunakan kembali, diharapkan dapat meningkatkan keamanan ekonomi keseluruhan dari ekosistem Token.
3. Menggunakan alat canggih untuk membuat model mudah dipahami, digunakan, dan divalidasi.

Tujuan jangka pendek:

• Menjelajahi strategi jahat potensial di bawah kombinasi bonding curve yang berbeda, mengidentifikasi risiko, dan mengusulkan rencana tanggapan.
• Menyediakan metode yang ilmiah dan ketat untuk penelitian bonding curve.
• Mengajukan saran untuk meningkatkan keamanan ekonomi ekosistem Token dari sudut pandang kurva bonding.

Tujuan jangka panjang: Memperkenalkan metode simulasi berbasis agen yang menggabungkan AI dan Rekayasa Token, sehingga lebih banyak orang dapat berpartisipasi dalam Rekayasa Token, untuk meletakkan dasar bagi pembangunan ekosistem koin yang terdesentralisasi, anti-fragile, dan berkelanjutan.

Hasil yang Diharapkan

1. Model simulasi ekonomi token yang memperkenalkan AI-agent, mencakup 8 jenis skema eksperimen kombinasi PAMM dan SAMM, model sepenuhnya transparan dan mudah dipahami serta diverifikasi.
2. Laporan penelitian tentang strategi serangan berpotensi jahat di bawah kombinasi bonding curve yang berbeda berdasarkan eksplorasi AI-agent, termasuk proses pemodelan, konten eksperimen, risiko kerentanan, dan rencana optimasi.

Nilai Proyek

• Kemudahan: Model dibuka sebagai barang publik, semua orang dapat mengakses dan mengujinya.
• Nilai pendidikan: Membantu masyarakat memahami prinsip kurva bonding dan perannya dalam ekosistem token, mempromosikan metode simulasi berbasis agen.
• Transparansi: Menampilkan mekanisme pemodelan dan proses eksperimen melalui alat visualisasi, sehingga risiko desain mekanisme menjadi transparan.
• Didorong oleh komunitas: Anggota komunitas dapat menggunakan model ini untuk berbagai eksperimen, mendorong desentralisasi audit keamanan ekonomi protokol.
• Selaras dengan prinsip Rekayasa Token: Mendorong pencapaian rekayasa token terdesentralisasi, mengumpulkan kebijaksanaan kolektif untuk membangun ekosistem token yang lebih tahan terhadap kerentanan dan berkelanjutan.