借助 AI 优化代币生态系统的 Bonding Curve 机制

本文将介绍一个创新项目，该项目旨在利用人工智能技术优化代币生态系统中的 bonding curve 机制。这个项目获得了 2024 年春季 Token Engineering Commons 的资助，将通过强化学习和基于 agent 的建模与仿真技术，探索并应对不同 bonding curve 组合下的潜在恶意策略，从而提升代币系统的经济安全性。

项目背景与目标

Bonding curve 作为代币生态系统的核心组成部分，在控制价格波动、提供流动性和动态化代币供应等方面发挥着关键作用。本项目建立在前人研究的基础之上，特别是 IncentiveAI 团队在 2018 年提出的将 AI-agent 用于机制优化的理念，以及 BCRG (Bonding Curve Research Group) 对 bonding curve 的全面研究。

项目团队专注于 Token Engineering 领域，计划通过经强化学习训练的 AI-agent 探索不同 PAMM (Primary Automated Market Maker) 和 SAMM (Secondary Automated Market Maker) bonding curve 组合下的潜在恶意策略。研究将涵盖四种常见的 PAMM 类型（Linear、Exponential、Power 和 Sigmoid）以及两种 SAMM 类型（恒定乘积和混合型），共形成 8 种组合方案。

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 modeling and simulation 的协议机制优化方法。
2. 开发具有普适性、可落地、可复用的方法，以提高整个代币生态系统的经济安全性。
3. 利用 Holobit 平台，使模型易于理解、使用和验证。

短期目标包括探索潜在恶意策略、识别风险并提出应对方案，为 bonding curve 研究提供科学方法，以及从 bonding curve 角度提出提高经济安全性的建议。

长期目标是推广结合 AI 的 Agent-based modeling and simulation 方法，使更多人能成为 Token Engineer，促进去中心化构建反脆弱和可持续的代币生态系统。

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 探索的研究报告，涵盖不同 bonding curve 组合下的潜在恶意攻击策略、建模流程、实验内容、漏洞风险及优化方案。

项目价值与影响

本项目不仅致力于提高代币生态系统的安全性，还旨在推动 Token Engineering 的普及与实践。通过开放和透明的模型，项目将帮助更多人理解 bonding curve 的工作原理，掌握分析复杂系统的技能。

此外，项目鼓励社区参与，允许成员基于此模型进行各种实验，不仅限于 bonding curve，还可用于治理、增长等领域的研究。这种方法和工具可以应用于其他协议，促进社区驱动的自监管。

最终，该项目有望实现"去中心化完成代币工程"的目标，汇集群体智慧，构建更加反脆弱、可持续的代币生态系统。通过普及这套方法和工具，每个人都有可能参与协议的经济安全审计，推动 Token Engineering 的理论和实践发展。