基于强化学习优化代币生态系统的创新提案

本文介绍了一项获得2024年春季Token Engineering Commons资助的创新提案。该项目旨在利用强化学习和基于agent的建模与仿真技术，优化代币生态系统中的bonding curve机制，提升系统的经济安全性。

项目背景与目标

Bonding curve作为代币生态系统的关键组成部分，在控制价格波动、提供流动性和动态调节代币供应等方面发挥着重要作用。本项目继承了早期将AI-agent应用于机制优化的理念，并结合了近期对PAMM和SAMM bonding curve的研究成果。

项目团队专注于Token Engineering领域，致力于利用agent-based建模和仿真解决复杂系统的设计与优化问题。通过经强化学习训练的AI-agent，探索不同PAMM和SAMM bonding curve组合下潜在攻击者的恶意策略，并进行比较分析与行为空间探索，以寻找稳定优质的参数组合，优化协议机制设计，降低经济安全风险。

研究方法

项目选取了四种常见的PAMM bonding curve类型（Linear、Exponential、Power和Sigmoid）和两种SAMM bonding curve类型（恒定乘积和混合型），形成8种组合方案。采用agent-based建模和仿真方法进行实验，利用AI-agent探索每种方案的潜在恶意策略集合及其发生概率，并通过模拟结果展示这些策略对系统的影响，从而探索出科学的应对策略和机制优化方案。

项目将借助先进的建模仿真平台，全透明地展示模型搭建细节和实验过程。

创新点与目标

1. 将强化学习引入Token Engineering，形成基于AI-agent和agent-based建模仿真的协议机制优化方法。
2. 方法具有普适性、可落地、可复用，有望提升整个代币生态系统的经济安全性。
3. 利用先进工具，使模型易于理解、使用和验证。

短期目标：

• 探索不同bonding curve组合下的潜在恶意策略，识别风险并提出应对方案。
• 为bonding curve研究提供科学严谨的方法。
• 从bonding curve角度提出提高代币生态系统经济安全性的建议。

长期目标： 推广结合AI的agent-based建模仿真方法和Token Engineering，使更多人能参与Token Engineering，为构建去中心化、反脆弱和可持续的代币生态系统奠定基础。

预期成果

1. 一个引入AI-agent的代币经济链下模拟模型，包含8种PAMM与SAMM组合的实验方案，模型完全透明且易于理解和验证。
2. 一份基于AI-agent探索的不同bonding curve组合下潜在恶意攻击策略的研究报告，包括建模流程、实验内容、漏洞风险及优化方案。

项目价值

• 便捷性：模型作为公共物品开放，所有人可访问和测试。
• 教育价值：帮助大众理解bonding curve原理及其在代币生态系统中的作用，推广agent-based建模仿真方法。
• 透明度：通过可视化工具展示建模机制和实验过程，使机制设计的风险透明化。
• 社区驱动：社区成员可以复用此模型进行各种实验，推动协议经济安全审计的去中心化。
• 与Token Engineering原则对齐：促进去中心化代币工程的实现，汇集群体智慧构建更加反脆弱、可持续的代币生态系统。