借助 AI 優化代幣生態系統的 Bonding Curve 機制

本文將介紹一個創新項目，該項目旨在利用人工智能技術優化代幣生態系統中的 bonding curve 機制。這個項目獲得了 2024 年春季 Token Engineering Commons 的資助，將通過強化學習和基於 agent 的建模與仿真技術，探索並應對不同 bonding curve 組合下的潛在惡意策略，從而提升代幣系統的經濟安全性。

項目背景與目標

Bonding curve 作爲代幣生態系統的核心組成部分，在控制價格波動、提供流動性和動態化代幣供應等方面發揮着關鍵作用。本項目建立在前人研究的基礎之上，特別是 IncentiveAI 團隊在 2018 年提出的將 AI-agent 用於機制優化的理念，以及 BCRG (Bonding Curve Research Group) 對 bonding curve 的全面研究。

項目團隊專注於 Token Engineering 領域，計劃通過經強化學習訓練的 AI-agent 探索不同 PAMM (Primary Automated Market Maker) 和 SAMM (Secondary Automated Market Maker) bonding curve 組合下的潛在惡意策略。研究將涵蓋四種常見的 PAMM 類型（Linear、Exponential、Power 和 Sigmoid）以及兩種 SAMM 類型（恆定乘積和混合型），共形成 8 種組合方案。

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 modeling and simulation 的協議機制優化方法。
2. 開發具有普適性、可落地、可復用的方法，以提高整個代幣生態系統的經濟安全性。
3. 利用 Holobit 平台，使模型易於理解、使用和驗證。

短期目標包括探索潛在惡意策略、識別風險並提出應對方案，爲 bonding curve 研究提供科學方法，以及從 bonding curve 角度提出提高經濟安全性的建議。

長期目標是推廣結合 AI 的 Agent-based modeling and simulation 方法，使更多人能成爲 Token Engineer，促進去中心化構建反脆弱和可持續的代幣生態系統。

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 探索的研究報告，涵蓋不同 bonding curve 組合下的潛在惡意攻擊策略、建模流程、實驗內容、漏洞風險及優化方案。

項目價值與影響

本項目不僅致力於提高代幣生態系統的安全性，還旨在推動 Token Engineering 的普及與實踐。通過開放和透明的模型，項目將幫助更多人理解 bonding curve 的工作原理，掌握分析復雜系統的技能。

此外，項目鼓勵社區參與，允許成員基於此模型進行各種實驗，不僅限於 bonding curve，還可用於治理、增長等領域的研究。這種方法和工具可以應用於其他協議，促進社區驅動的自監管。

最終，該項目有望實現"去中心化完成代幣工程"的目標，匯集羣體智慧，構建更加反脆弱、可持續的代幣生態系統。通過普及這套方法和工具，每個人都有可能參與協議的經濟安全審計，推動 Token Engineering 的理論和實踐發展。