基於強化學習優化代幣生態系統的創新提案

本文介紹了一項獲得2024年春季Token Engineering Commons資助的創新提案。該項目旨在利用強化學習和基於agent的建模與仿真技術，優化代幣生態系統中的bonding curve機制，提升系統的經濟安全性。

項目背景與目標

Bonding curve作爲代幣生態系統的關鍵組成部分，在控制價格波動、提供流動性和動態調節代幣供應等方面發揮着重要作用。本項目繼承了早期將AI-agent應用於機制優化的理念，並結合了近期對PAMM和SAMM bonding curve的研究成果。

項目團隊專注於Token Engineering領域，致力於利用agent-based建模和仿真解決復雜系統的設計與優化問題。通過經強化學習訓練的AI-agent，探索不同PAMM和SAMM bonding curve組合下潛在攻擊者的惡意策略，並進行比較分析與行爲空間探索，以尋找穩定優質的參數組合，優化協議機制設計，降低經濟安全風險。

研究方法

項目選取了四種常見的PAMM bonding curve類型（Linear、Exponential、Power和Sigmoid）和兩種SAMM bonding curve類型（恆定乘積和混合型），形成8種組合方案。採用agent-based建模和仿真方法進行實驗，利用AI-agent探索每種方案的潛在惡意策略集合及其發生概率，並通過模擬結果展示這些策略對系統的影響，從而探索出科學的應對策略和機制優化方案。

項目將借助先進的建模仿真平台，全透明地展示模型搭建細節和實驗過程。

創新點與目標

1. 將強化學習引入Token Engineering，形成基於AI-agent和agent-based建模仿真的協議機制優化方法。
2. 方法具有普適性、可落地、可復用，有望提升整個代幣生態系統的經濟安全性。
3. 利用先進工具，使模型易於理解、使用和驗證。

短期目標：

• 探索不同bonding curve組合下的潛在惡意策略，識別風險並提出應對方案。
• 爲bonding curve研究提供科學嚴謹的方法。
• 從bonding curve角度提出提高代幣生態系統經濟安全性的建議。

長期目標： 推廣結合AI的agent-based建模仿真方法和Token Engineering，使更多人能參與Token Engineering，爲構建去中心化、反脆弱和可持續的代幣生態系統奠定基礎。

預期成果

1. 一個引入AI-agent的代幣經濟鏈下模擬模型，包含8種PAMM與SAMM組合的實驗方案，模型完全透明且易於理解和驗證。
2. 一份基於AI-agent探索的不同bonding curve組合下潛在惡意攻擊策略的研究報告，包括建模流程、實驗內容、漏洞風險及優化方案。

項目價值

• 便捷性：模型作爲公共物品開放，所有人可訪問和測試。
• 教育價值：幫助大衆理解bonding curve原理及其在代幣生態系統中的作用，推廣agent-based建模仿真方法。
• 透明度：通過可視化工具展示建模機制和實驗過程，使機制設計的風險透明化。
• 社區驅動：社區成員可以復用此模型進行各種實驗，推動協議經濟安全審計的去中心化。
• 與Token Engineering原則對齊：促進去中心化代幣工程的實現，匯集羣體智慧構建更加反脆弱、可持續的代幣生態系統。