Elaine, Jereyme｜Auteur
Sissi@TEDAO｜Traductrice
Introduction du traducteur :
Cette traduction présentera des propositions innovantes qui ont reçu un financement du Token Engineering Commons (« TEC ») au printemps 2024. TEC est l'une des communautés importantes au monde qui soutient et promeut Token Engineering. Elle s'engage à créer et à maintenir un écosystème durable et à fournir une plate-forme de soutien et de collaboration aux membres de la communauté via son forum et d'autres ressources.
Ce projet utilise l'apprentissage par renforcement et la technologie de modélisation et de simulation basée sur des agents pour optimiser le mécanisme de courbe de liaison dans l'écosystème des jetons. En explorant et en répondant aux stratégies malveillantes potentielles sous différentes combinaisons de courbes de liaison PAMM et SAMM, le projet vise à améliorer considérablement la sécurité économique du système de jetons. En outre, le projet s'engage également à promouvoir la vulgarisation et la pratique de l'ingénierie des jetons afin que davantage de personnes puissent comprendre et participer à cette technologie de pointe, ouvrant ainsi la voie à la construction d'un écosystème de jetons plus sécurisé et durable.
1. Détails de la proposition
1.1 Aperçu du contexte
La courbe des obligations fait partie intégrante de l'écosystème des jetons. Elle joue un rôle clé dans le contrôle des fluctuations des prix des jetons, en fournissant la liquidité nécessaire et en dynamisant l'offre de jetons. En mathématisant la relation entre plusieurs éléments dans un écosystème de jetons, la courbe de liaison ouvre également la porte au « contrôle technique » de l’écosystème de jetons.
Dès 2018, l'équipe IncentiveAI a proposé le concept d'utilisation d'agents IA pour l'optimisation des mécanismes. En observant le comportement des agents gourmands de Machine Learning, nous pouvons identifier les comportements possibles des utilisateurs après le déploiement du système dans un environnement réel et comparer les comportements réels. avec les comportements attendus. Les différences entre eux sont utilisées pour optimiser en permanence la conception du mécanisme. Ils ont également appliqué ce concept à la recherche sur la courbe de liaison du protocole Océan. Malheureusement, le projet n’a pas été mis en œuvre à grande échelle et aucun code de projet n’a pu être trouvé pour référence ou exploitation.
Depuis 2023, le BCRG (Bonding Curve Research Group) a mené des recherches, des développements, des formations et des applications relativement complets sur la courbe de liaison, en particulier dans la courbe de liaison conjointe du PAMM (Primary Automated Market Maker) et du SAMM (Secondary Automated Market Maker). Cependant, selon la description de la BCRG dans Modélisation et simulation des courbes de liaison, peut-être en raison de contraintes de ressources, elle n'a pas encore entrepris de recherches plus approfondies telles que l'exploration de stratégies malveillantes, les tests d'intrusion et l'analyse d'hypothèses.
Notre équipe se concentre depuis longtemps sur l'exploration du domaine de l'ingénierie des jetons et s'engage à utiliser la modélisation et la simulation basées sur des agents pour résoudre les problèmes de conception et d'optimisation de systèmes complexes.
1.2 Présentation du projet
Dans cette proposition, nous visons à hériter du concept d'Incentive AI, à utiliser l'agent IA formé par apprentissage par renforcement pour explorer les stratégies malveillantes des attaquants potentiels sous différentes combinaisons de courbes de liaison PAMM et SAMM, et à travers une analyse comparative plus approfondie et une exploration de l'espace comportemental. , à la recherche d'une combinaison de paramètres de courbe de liaison relativement stable et de haute qualité, afin d'optimiser en permanence la conception du mécanisme du protocole, de réduire l'écart entre le comportement attendu et le comportement réel et de réduire le risque de sécurité économique de l'écosystème des jetons.
Plus précisément, pour la sélection de la courbe de liaison PAMM, nous sélectionnons les quatre types les plus courants : linéaire, exponentiel, puissance et sigmoïde ; pour la sélection de la courbe de liaison SAMM, nous sélectionnons le produit constant le plus courant (par exemple Uniswap) et les types hybrides (par exemple Courbe) deux types, résultant en 8 combinaisons de PAMM et SAMM. Nous utiliserons des méthodes de modélisation et de simulation basées sur des agents pour mener des expériences, utiliserons un agent IA pour explorer l'ensemble des stratégies malveillantes potentielles pour chaque schéma et la probabilité de leur apparition, et utiliserons les résultats de la simulation pour afficher visuellement les conséquences des stratégies malveillantes sur le système, de manière à Il est possible d'explorer des stratégies de réponse aux attaques malveillantes relativement scientifiques et des solutions d'optimisation du mécanisme de courbe de liaison à travers des expériences.
Dans le même temps, nous avons demandé le parrainage d’un compte premium Holobit et utiliserons cette plate-forme avancée de modélisation et de simulation pour rendre les détails de construction de notre modèle et l’ensemble du processus expérimental totalement transparents.
Innovations possibles
I. Introduire l'apprentissage par renforcement dans Token Engineering pour former un ensemble de méthodes d'optimisation des mécanismes de protocole basées sur la modélisation et la simulation d'agents IA et basés sur des agents ;
II. Cette méthode est universelle, réalisable et réutilisable, et peut être utile à la sécurité économique de l'ensemble de l'écosystème des jetons ;
III. Grâce au puissant outil Holobit, ce modèle peut être compris, utilisé et vérifiable par le public.
Objectifs à court terme du projet
I. Utiliser AI-agent pour explorer les stratégies malveillantes potentielles sous différentes combinaisons de courbes de liaison PAMM et SAMM, identifier les risques possibles sous diverses combinaisons de mécanismes et explorer les stratégies de réponse aux risques et les solutions d'optimisation des mécanismes correspondantes ;
II. Fournir une méthode de recherche relativement scientifique et rigoureuse pour le développement de la courbe de liaison ;
III. Sur la base des résultats expérimentaux, plusieurs suggestions sont avancées pour améliorer la sécurité économique de l'écosystème des jetons du point de vue de la courbe de liaison.
Objectifs à long terme du projet
En combinant la vulgarisation des méthodes de modélisation et de simulation basées sur les agents de l'IA avec la promotion de l'ingénierie des jetons, il est possible pour tout le monde de devenir un ingénieur de jetons, construisant ainsi un système décentralisé plus anti-fragile et durable de manière communautaire. Ecosystem" pose une base solide pour promouvoir davantage l'ingénierie des jetons et accélérer son développement aux niveaux théorique et pratique.
2. Résultats attendus
En utilisant les outils Holobit pour la modélisation basée sur des agents, il devrait fournir les résultats suivants :
Un modèle de simulation hors chaîne de l'économie symbolique qui introduit l'agent IA, comprenant 8 plans expérimentaux pour les combinaisons PAMM et SAMM. En même temps, le modèle est totalement transparent et peut être lu, utilisé et vérifié par tous ;
Un rapport de recherche sur les stratégies d'attaque malveillantes potentielles basées sur différentes combinaisons de courbes de liaison PAMM et SAMM explorées par l'agent IA (y compris le processus de modélisation, le contenu expérimental, les risques de vulnérabilité et les solutions d'optimisation).
3. Alignement de la mission et des valeurs
Commodité : Holobit prend en charge le partage public et la logique de modélisation est simple, visuelle et intuitive, garantissant que tout le monde peut le lire, l'utiliser et le vérifier. Par conséquent, ce modèle peut être ouvert en tant que bien public et accessible et testé par tous, comme dans le cas de l'écosystème Terra/LUNA qui a été évoqué.
Éducation : grâce à des modèles détaillés et des didacticiels de simulation, le projet peut aider le public à comprendre en profondeur le principe de fonctionnement de la courbe de liaison et son rôle clé dans l'écosystème des jetons ; grâce à la modélisation et à la simulation basées sur des agents, le projet peut montrer au public comment analyser et processus Relations dynamiques et risques potentiels dans les systèmes complexes. Cette compétence est largement applicable et constitue également une compétence clé pour étudier l’ingénierie des jetons. Si cet ensemble de méthodologies et d’outils peut être popularisé dans la communauté grâce à ce modèle, cela peut promouvoir davantage la popularité, le développement et l’application pratique de l’ingénierie des jetons.
Transparence : ce n'est que lorsque le public peut le comprendre qu'il peut être vraiment transparent. Ce modèle n'implique pas de code. Le mécanisme de modélisation et le processus expérimental sont visualisés via l'outil Holobit. Grâce à la modélisation et aux expériences, non seulement le mécanisme du modèle est rendu transparent, mais également les risques liés à la conception du mécanisme sont rendus transparents et des suggestions de réparation spécifiques sont données.
Axé sur la communauté : la communauté peut utiliser ce modèle pour mener diverses expériences, non seulement limitées à la courbe de liaison, mais également utilisées pour la recherche sur la gouvernance, la croissance, etc. Plus important encore, cet ensemble de méthodologies et d'outils peut également être réutilisé sur d'autres protocoles. Chacun peut divulguer les résultats de ses recherches dans la communauté, divulguer les failles et les domaines d'optimisation d'un certain écosystème de jetons et réaliser véritablement l'autorégulation pilotée par la communauté.
Aligné sur les principes de Token Engineering : Après avoir maîtrisé cet ensemble de méthodes et d'outils, chacun peut réaliser des audits de sécurité économique du protocole sur la base de ces compétences. Par conséquent, il devient possible de « mener à bien le projet de jetons de manière décentralisée » et nous pouvons mettre en commun le pouvoir de la sagesse collective pour construire un écosystème de jetons plus anti-fragile et durable.