利用强化学习优化代币生态系统的Bonding Curve机制

本文将介绍一个创新项目，该项目获得了2024年春季Token Engineering Commons (TEC)的资助。这个项目旨在通过先进的技术手段优化代币生态系统中的bonding curve机制，从而提升系统的经济安全性。

项目背景与目标

Bonding curve作为代币生态系统的核心组成部分，在调节代币价格、提供流动性和动态管理代币供应等方面发挥着关键作用。本项目的目标是通过结合强化学习和基于agent的建模与仿真技术，探索不同PAMM (Primary Automated Market Maker)和SAMM (Secondary Automated Market Maker) bonding curve组合下可能存在的恶意策略，并据此优化机制设计。

研究方法

项目团队将选取四种常见的PAMM bonding curve类型（线性、指数、幂函数和S型）以及两种SAMM bonding curve类型（恒定乘积和混合型），形成8种组合方案进行实验。通过使用经过强化学习训练的AI-agent，团队将探索每种方案下的潜在恶意策略，并模拟这些策略对系统造成的影响。

研究过程将借助Holobit平台进行，确保模型搭建和实验过程的透明度。这不仅有助于验证研究结果，也为社区成员提供了学习和参与的机会。

预期成果

1. 一个引入AI-agent的代币经济链下模拟模型，涵盖8种PAMM与SAMM组合的实验方案。

2. 一份详细的研究报告，包含建模流程、实验内容、识别出的潜在风险以及相应的优化建议。

项目意义

这项研究不仅有望提高代币生态系统的经济安全性，还将为bonding curve的研究提供一套科学严谨的方法论。长远来看，该项目有助于推动Token Engineering的普及和发展，让更多人能够参与到代币生态系统的设计和优化中来。

通过开放和透明的研究过程，项目团队希望能够培养更多的Token Engineer，为构建更加健康、可持续的代币生态系统奠定基础。这种社区驱动的去中心化建设理念，与Token Engineering的核心价值观高度一致。