增强学习助力代币经济安全：创新 Bonding Curve 研究方法

本文将介绍一项获得 2024 年春季 Token Engineering Commons 资助的创新提案。该提案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。

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、提供流动性和动态调节供应等方面发挥着关键作用。本项目继承了早期将 AI-agent 用于机制优化的理念，并结合了近期 BCRG (Bonding Curve Research Group) 的研究成果。

项目团队计划通过经强化学习训练的 AI-agent 探索不同 PAMM 和 SAMM bonding curve 组合下的潜在恶意策略。通过比较分析与行为空间探索，寻找稳定优质的参数组合，不断优化协议机制设计，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。

研究方法

研究将聚焦于四种常见的 PAMM bonding curve 类型（线性、指数、幂函数和 Sigmoid）以及两种 SAMM bonding curve 类型（恒定乘积和混合型），共形成 8 种组合方案。团队将采用 agent-based modeling and simulation 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，并通过模拟结果直观展示这些策略对系统的影响。

创新点与目标

1. 将强化学习引入 Token Engineering，形成基于 AI-agent 的协议机制优化方法。
2. 提出具有普适性、可落地、可复用的方法，有望提升整个代币生态系统的经济安全性。
3. 利用 Holobit 平台，使模型更易被理解、使用和验证。

短期目标包括探索潜在恶意策略、提供科学严谨的研究方法，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 Token Engineering，使更多人能参与到代币生态系统的构建中。

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。
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。

项目价值

该项目不仅有助于提高代币系统的安全性，还能推动 Token Engineering 的普及与实践。通过公开透明的模型和实验过程，项目旨在让更多人理解并参与到这一前沿领域中，为构建更安全、可持续的代币生态系统做出贡献。