Exploração aprofundada da otimização do mecanismo de bonding curve no ecossistema de Token

Um projeto inovador está a utilizar inteligência artificial e técnicas de simulação computacional, dedicado a melhorar a segurança económica do ecossistema de Tokens. Este projeto irá aplicar métodos de modelagem e simulação baseados em agentes e aprendizagem por reforço, para estudar e otimizar em profundidade o mecanismo de bonding curve no sistema de Tokens.

A curva de ligação, como componente central do ecossistema de Token, desempenha um papel crucial na regulação do preço do Token, na oferta de liquidez e na gestão dinâmica da oferta do Token. Ao matematicamente modelar as relações entre vários elementos no sistema, a curva de ligação abre novas possibilidades para o "controle de engenharia" do ecossistema de Token.

O projeto planeja explorar as possíveis estratégias maliciosas que podem surgir sob diferentes tipos de curvas de bonding PAMM (Principal Automated Market Maker) e SAMM (Secondary Automated Market Maker). A equipe de pesquisa selecionará quatro tipos comuns de curvas PAMM: linear, exponencial, de potência e em forma de S, bem como dois tipos de curvas SAMM: de produto constante e mista, totalizando 8 combinações para experimentação.

Através da modelagem e simulação baseada em agentes, os pesquisadores utilizarão agentes de IA para explorar o conjunto de estratégias maliciosas potenciais em cada cenário e suas probabilidades de ocorrência, além de apresentar visualmente os impactos dessas estratégias no sistema. Com base nos resultados experimentais, a equipe se esforçará para propor estratégias de resposta científicas e planos de otimização de mecanismos, a fim de aumentar a segurança econômica do sistema de Token.

A equipe do projeto obteve suporte de conta premium na plataforma avançada de modelagem e simulação, o que os ajudará a apresentar de forma transparente todo o processo de construção do modelo e experimentação. Essa abertura não só favorece a validação dos resultados da pesquisa, mas também promove a participação e o aprendizado dos membros da comunidade.

A inovação deste projeto reside na introdução de aprendizagem por reforço no campo da Token Engineering, formando um conjunto de métodos de otimização de mecanismos de protocolos baseados em simulação e agentes de IA. Este método possui universalidade e reutilizabilidade, prometendo contribuir para a segurança econômica de todo o ecossistema de tokens.

A curto prazo, o projeto visa identificar os riscos potenciais sob várias combinações de mecanismos, explorar estratégias de resposta a riscos correspondentes e fornecer um conjunto de métodos relativamente científicos e rigorosos para a pesquisa de bonding curve. A longo prazo, o projeto espera, através da promoção deste método de simulação baseado em agentes combinado com IA, permitir que mais pessoas participem na Engenharia de Token, construindo assim um ecossistema de Token mais resiliente e sustentável de forma comunitária.

Os resultados esperados incluem um modelo de simulação em cadeia econômica de Token com a introdução de um agente de IA, abrangendo 8 tipos de esquemas experimentais de combinações PAMM e SAMM, bem como um relatório de pesquisa detalhado, que inclui o processo de modelagem, o conteúdo experimental, os riscos de vulnerabilidade e as propostas de otimização.

Este estudo não só ajuda a melhorar a segurança dos sistemas de Token, como também paveia o caminho para a popularização e aplicação prática da Engenharia de Token. Através de modelos abertos e transparentes e tutoriais detalhados, o projeto espera ajudar mais pessoas a entender como funcionam as curvas de bonding, dominando as habilidades de análise de sistemas complexos, promovendo assim o desenvolvimento de todo o campo.