AI驱动：Bonding Curve风险深度探索与优化

好的，以下是根据您的要求改写的文章：

AI 驱动的 Bonding Curve 组合风险深度探索

Elaine, Jereyme｜作者

Sissi@TEDAO｜译者

译者导读：

最近，Token Engineering Commons（TEC）资助了一个挺有意思的项目，TEC 是个全球性的社区，专门研究和推广 Token Engineering。他们想创建一个可持续的生态系统，通过论坛和其他资源来支持社区成员，让他们能够一起合作。

这个项目挺特别的，它用强化学习和基于 agent 的建模与仿真技术来优化代币生态系统中的 bonding curve 机制。简单来说，就是想看看不同的 PAMM & SAMM bonding curve 组合下，会不会有一些“坏人”想出什么恶意策略来攻击系统。通过研究这些可能的攻击，这个项目希望能提高代币系统的安全性。而且，他们还想让更多人了解 Token Engineering，让大家都能参与进来，一起构建更安全、更可持续的代币生态系统。

1. 提案详情

1.1 背景概述

Bonding curve 在代币生态系统中扮演着重要角色，它可以用来控制代币价格的波动、提供流动性，以及动态调整代币的供应量。通过将代币生态系统中的各种元素用数学公式联系起来，bonding curve 为代币生态系统的“工程控制”打开了大门。

早在 2018 年，IncentiveAI 团队就提出了一个很有意思的想法：用 AI-agent 来优化机制。他们想通过观察一些“贪婪”的机器学习 agents 的行为，来预测系统部署到真实环境中后，用户可能会做出什么行为。然后，通过比较真实行为和预期行为之间的差异，不断优化机制设计。他们还把这个想法应用到了 Ocean 协议的 bonding curve 研究中。可惜的是，这个项目最终没有大规模落地，而且现在也找不到任何可以参考或运行的项目代码了。

从 2023 年开始，BCRG（Bonding Curve Research Group）对 bonding curve 进行了比较全面的研究、开发、教育和应用，特别是在 PAMM（Primary Automated Market Maker）与 SAMM（Secondary Automated Market Maker）的 bonding curve 联合研究上。但是，根据 BCRG 在 Modeling & Simulating bonding curves 中的描述，可能因为资源有限，目前还没有进入到恶意策略探索、渗透测试、假设分析等更深层次的研究中。

我们团队一直专注于 Token Engineering 领域的研究，致力于用 agent-based modeling and simulation 来解决复杂系统的设计与优化问题。

1.2 项目简介

在这个项目中，我们想延续 Incentive AI 的理念，通过经过强化学习训练的 AI-agent，去探索不同的 PAMM 和 SAMM bonding curve 组合下，潜在攻击者可能会使用的恶意策略。然后，通过进一步的比较分析和行为空间探索，找到相对稳定和优质的 bonding curve 参数组合，从而不断优化协议的机制设计，缩小预期行为和真实行为之间的差距，降低代币生态系统的经济安全风险。

具体来说，在 PAMM bonding curve 的选择上，我们选择了最常见的 Linear、Exponential、Power 和 Sigmoid 四种类型；在 SAMM bonding curve 的选择上，我们选择了最常见的恒定乘积（比如 Uniswap）和混合型（比如 Curve）两种类型。这样就产生了 8 种 PAMM 与 SAMM 的组合方案。我们将采用 agent-based modeling and simulation 的方法进行实验，利用 AI-agent 探索出每种方案的潜在恶意策略集合，以及各自发生的概率高低。通过模拟结果，我们可以直观地展示恶意策略对系统造成的后果，并尽可能通过实验探索出相对科学的恶意攻击应对策略和 bonding curve 机制优化方案。

同时，我们还申请到了 Holobit 的高级账号赞助，将借助这个先进的建模仿真平台，完全透明地展示我们的模型搭建细节和整个实验过程。

可能的创新点

I. 将强化学习引入 Token Engineering，形成一套基于 AI-agent 与 agent-based modeling and simulation 的协议机制优化方法；

II. 这种方法具有普适性，可以落地，可以复用，可能对整个代币生态系统的经济安全有一定的帮助；

III. 得益于 Holobit 这一强大工具，本模型能够被大众读懂、会用、可验证。

项目的短期目标

I. 利用 AI-agent 探索不同的 PAMM 和 SAMM bonding curve 组合下的潜在恶意策略，识别出各种机制组合下的可能风险，并探索出相应的风险应对策略与机制优化方案；

II. 为 bonding curve 的发展提供一套相对科学严谨的研究方法；

III. 根据实验结果，从 bonding curve 角度提出若干提高代币生态系统经济安全性的建议。

项目的长期目标

通过结合 AI 的 Agent-based modeling and simulation 方法的普及与 Token Engineering 的推广，使得人人都有可能成为 Token Engineer，从而为“以 community-driven 的方式去中心化地构建更加反脆弱和可持续的代币生态系统”打下坚实基础，进一步推广 Token Engineering，并加速其理论和实践层面的发展。

2. 预期成果

借助 Holobit 工具进行 agent-based 建模，预计交付以下成果：

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。同时，模型完全透明，人人都能读懂、会用、可验证；

一份基于 AI-agent 探索出的不同 PAMM 与 SAMM bonding curve 组合下的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）。

3. 使命和价值观对齐

便捷：Holobit 支持公开分享，而且建模逻辑简单，做到了可视化与直觉化，确保人人都能读、会用、可验证。因此，本模型得以作为公共物品开放，所有人均可访问与测试，就像我们已经做过的 Terra/LUNA 生态系统案例一样。

教育：通过详细的模型和仿真教程，项目可以帮助大家深入了解 bonding curve 的工作原理及其在代币生态系统中的关键作用；通过 agent-based modeling and simulation，项目可以向大家展示如何分析和处理复杂系统中的动态关系和潜在风险。这种技能是广泛适用的，也是研究 Token Engineering 的关键技能。如果可以通过此模型将这套方法论与工具在社区中推广普及，就可以进一步推动 Token Engineering 的普及、发展与实践应用。

透明：只有大众能读懂才算真正的透明。本模型不涉及代码，通过 Holobit 工具将建模机制和实验过程可视化。通过建模与实验，不仅将模型的机制透明化，还进一步将机制设计的风险透明化，并给出了具体的修复意见。

社区驱动：社区可以 fork 此模型进行各种各样的实验，不仅限于 bonding curve，还可以用于治理、增长等的研究。更重要的是，这套方法论与工具还可以复用在其他协议上，每个人都可以在社区中公开自己的研究成果，披露某个代币生态系统的漏洞与可优化之处，真正实现社区驱动的自监管。

与 Token Engineering 原则对齐：当掌握这套方法和工具之后，人人都可以基于这些技能去做协议的经济安全审计。因此，“去中心化地完成代币工程”成为可能，我们可以汇集群体智慧的力量构建起更加反脆弱、可持续的代币生态系统。