সূচিপত্র
- ১ ভূমিকা
- ২ ইকনএজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্ক
- 3 টেকনিক্যাল ইমপ্লিমেন্টেশন
- ৪ পরীক্ষামূলক ফলাফল
- 5 Analysis and Insights
- ৬টি ভবিষ্যত প্রয়োগ
- ৭টি তথ্যসূত্র
১ ভূমিকা
Decentralized Physical Infrastructure (DePIN) ব্লকচেইন প্রযুক্তির মাধ্যমে ভৌত সম্পদ ব্যবস্থাপনার একটি রূপান্তরমূলক পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে। ২০২৪ সালের মধ্যে, DePIN প্রকল্পগুলি $১০ বিলিয়নের বেশি বাজার মূলধন অতিক্রম করেছে, যা দ্রুত গ্রহণের প্রমাণ দেয়। তবে,これらの বিকেন্দ্রীকৃত বাজারে AI এজেন্টদের স্বায়ত্তশাসিত কার্যক্রম অদক্ষতা এবং মানবিক মূল্যবোধের সাথে অসামঞ্জস্যের ঝুঁকি প্রবর্তন করে। এই গবেষণাপত্রটি EconAgentic উপস্থাপন করে, একটি LLM-চালিত কাঠামো যা DePIN বাজারগুলিকে মডেল, মূল্যায়ন এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
$১০B+
DePIN Market Cap (2024)
৩০%
AI Agents এর মাধ্যমে দক্ষতা উন্নয়ন
২ ইকনএজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্ক
ইকনএজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্ক DePIN বাজার গতিবিদ্যা এবং স্টেকহোল্ডার ইন্টারঅ্যাকশন সিমুলেট করতে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ব্যবহার করে।
2.1 স্থাপত্য সংক্ষিপ্ত বিবরণ
সিস্টেমে তিনটি মূল মডিউল রয়েছে: মার্কেট সিমুলেশন ইঞ্জিন, এজেন্ট বিহেভিয়ার মডেলিং এবং ইকোনমিক ইমপ্যাক্ট অ্যানালাইজার। আর্কিটেকচারটি স্মার্ট কন্ট্র্যাক্ট ইন্টারফেসের মাধ্যমে Ethereum এবং Solana-এর মতো বিদ্যমান ব্লকচেইন নেটওয়ার্কের সাথে একীভূত হয়।
2.2 মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম ডিজাইন
এজেন্টরা বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারকে প্রতিনিধিত্ব করে: ইনফ্রাস্ট্রাকচার প্রদানকারী, টোকেন ধারক এবং গভর্নেন্স অংশগ্রহণকারী। প্রতিটি এজেন্ট প্রকারের স্বতন্ত্র উদ্দেশ্য এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়া রয়েছে যা এলএলএম রিজনিংয়ের মাধ্যমে মডেল করা হয়।
3 টেকনিক্যাল ইমপ্লিমেন্টেশন
3.1 ম্যাথমেটিক্যাল মডেলস
The framework uses reinforcement learning to optimize agent decisions. The reward function for infrastructure providers is defined as: $R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$ where $R_t$ is the total reward, $\gamma$ is the discount factor, $r_{t+i}$ is the immediate reward, and $T_t$ represents token incentives.
মার্কেট ইকুইলিব্রিয়াম মডেল করা হয়েছে ব্যবহার করে: $Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ এবং $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$ যেখানে $Q_d$ হল চাহিদাকৃত পরিমাণ, $Q_s$ হল সরবরাহকৃত পরিমাণ, $P$ হল মূল্য, $A$ AI এজেন্ট কার্যকলাপকে প্রতিনিধিত্ব করে, এবং $C$ অবকাঠামো খরচ নির্দেশ করে।
৩.২ কোড বাস্তবায়ন
class DePINAgent:৪ পরীক্ষামূলক ফলাফল
৪.১ সিমুলেশন সেটআপ
আমরা ৬ মাসের ভার্চুয়াল সময়ের মধ্যে ১০০০ এজেন্ট নিয়ে একটি DePIN বাজার সিমুলেশন করেছি। পরিবেশে পরিবর্তনশীল টোকেন মূল্য, অবকাঠামোর চাহিদা এবং নেটওয়ার্ক বৃদ্ধির প্যাটার্ন অন্তর্ভুক্ত ছিল।
৪.২ কর্মদক্ষতা মেট্রিক্স
মূল ফলাফলে দেখা গেছে যে AI-চালিত বাজারগুলি সম্পদ বরাদ্দে মানবিক হিউরিস্টিক পদ্ধতির তুলনায় ৩০% বেশি দক্ষতা অর্জন করেছে। AI-অপ্টিমাইজড পরিস্থিতিতে টোকেন মূল্যের অস্থিরতা ৪৫% হ্রাস পেয়েছে, পক্ষান্তরে অবকাঠামোর ব্যবহার ২৮% উন্নত হয়েছে।
চিত্র 1: AI এজেন্ট এবং মানব বেঞ্চমার্কের মধ্যে বাজার দক্ষতার তুলনা। সমস্ত পরীক্ষিত পরিস্থিতিতে AI এজেন্টগুলি বরাদ্দ দক্ষতা এবং স্থিতিশীলতা মেট্রিক্সে ধারাবাহিকভাবে শ্রেষ্ঠত্ব প্রদর্শন করেছে।
5 Analysis and Insights
ইকনএজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্ক বিকেন্দ্রীকৃত বাজার সিমুলেশনে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, যা তাত্ত্বিক টোকেনোমিক্স এবং ব্যবহারিক বাস্তবায়নের মধ্যে ব্যবধান দূর করে। যৌক্তিক অভিনেতাদের সরলীকৃত অনুমানের উপর নির্ভরশীল ঐতিহ্যবাহী অর্থনৈতিক মডেলগুলির থেকে ভিন্ন, এই পদ্ধতিটি সূক্ষ্ম সিদ্ধান্ত গ্রহণে সক্ষম LLM-চালিত এজেন্টগুলির মাধ্যমে DePIN ইকোসিস্টেমে জটিল, উদীয়মান আচরণগুলিকে ধারণ করে। অর্থনৈতিক মডেলিংয়ের সাথে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের একীকরণ CycleGAN পেপার (Zhu et al., 2017)-এ বর্ণিত উন্নত AI সিস্টেমগুলির মতো অনুরূপ পদ্ধতিগুলি অনুসরণ করে, যেখানে adversarial প্রশিক্ষণ প্রতিযোগিতামূলক অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে সিস্টেমের কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
আমাদের অনুসন্ধানগুলি স্ট্যানফোর্ড ব্লকচেইন রিসার্চ সেন্টারের মতো প্রতিষ্ঠানের গবেষণার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা জটিল বিকেন্দ্রীকৃত সিস্টেমগুলি বোঝার মধ্যে সিমুলেশনের গুরুত্বের উপর জোর দেয়। AI-চালিত বাজারে পর্যবেক্ষণকৃত 30% দক্ষতা উন্নতি LLM এজেন্টগুলির মানুষের ক্ষমতার বাইরে সম্পদ বরাদ্দ অপ্টিমাইজ করার সম্ভাবনা প্রদর্শন করে, বিশেষত উচ্চ-মাত্রিক সিদ্ধান্তের স্থানগুলিতে। যাইহোক, এটি মূল্য সমন্বয় সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নও উত্থাপন করে, যেমন অক্সফোর্ডের ফিউচার অফ হিউম্যানিটি ইনস্টিটিউটের গবেষণায় উল্লেখ করা হয়েছে, যা সঠিক নৈতিক সীমাবদ্ধতা ছাড়াই স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম পরিচালনার ঝুঁকি সম্পর্কে সতর্ক করে।
গাণিতিক কাঠামোটি প্রতিষ্ঠিত অর্থনৈতিক তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে, একইসাথে টোকেন-ভিত্তিক অর্থনীতির জন্য নির্দিষ্ট অভিনব উপাদানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করেছে। পুরস্কার ফাংশন গঠনটি ডিপমাইন্ডের গভীর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং গবেষণার পদ্ধতির সাথে সাদৃশ্য প্রদর্শন করে, বিশেষভাবে কীভাবে দীর্ঘমেয়াদী মূল্যকে তাৎক্ষণিক পুরস্কারের বিপরীতে ভারসাম্যপূর্ণ করা হয়। বাজার ভারসাম্য সমীকরণগুলি ঐতিহ্যগত যোগান-চাহিদা মডেলগুলিকে এআই এজেন্ট কার্যকলাপকে একটি স্পষ্ট চলরাশি হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করে প্রসারিত করে, যা ডিজিটাল বাজারে স্বয়ংক্রিয় অংশগ্রহণকারীদের ক্রমবর্ধমান প্রভাবকে স্বীকার করে নেয়।
ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, ইকনএজেন্টিক-এ প্রদর্শিত নীতিগুলি বিকেন্দ্রীভূত অর্থসংস্থান এবং স্বয়ংক্রিয় মার্কেট মেকিং-এ বিস্তৃত প্রয়োগকে প্রভাবিত করতে পারে। এই পদ্ধতির সাফল্য ইঙ্গিত দেয় যে এলএলএম-চালিত সিমুলেশন ওয়েব৩ ইকোসিস্টেমে অর্থনৈতিক প্রক্রিয়া নকশা এবং পরীক্ষার জন্য একটি মানক সরঞ্জাম হয়ে উঠতে পারে, ঠিক যেমন কম্পিউটেশনাল ফ্লুইড ডাইনামিক্স ইঞ্জিনিয়ারিং নকশায় বিপ্লব ঘটিয়েছিল। তবে, স্কেল করার সময় এই সিস্টেমগুলি যেন মানবিক মূল্যবোধের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে তা নিশ্চিত করতে গভর্ন্যান্স মেকানিজমগুলির উপর সতর্ক মনোযোগ দিতে হবে।
৬টি ভবিষ্যত প্রয়োগ
ইকনএজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্কের ডিপিন মার্কেটের বাইরেও সম্ভাব্য প্রয়োগ রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে ডেফাই প্রোটোকল ডিজাইন, টোকেন ইকোনমি অপ্টিমাইজেশন এবং রেগুলেটরি কমপ্লায়েন্স টেস্টিং। ভবিষ্যতের কাজ ক্রস-চেইন ইন্টারঅপারেবিলিটি, রিয়েল-টাইম মার্কেট মনিটরিং এবং ফিজিক্যাল ইনফ্রাস্ট্রাকচার ম্যানেজমেন্টের জন্য আইওটি ডিভাইসের সাথে ইন্টিগ্রেশনের উপর ফোকাস করবে। ফ্রেমওয়ার্কটি সেন্ট্রাল ব্যাংক ডিজিটাল কারেন্সি এবং ঐতিহ্যবাহী আর্থিক সিস্টেমে তাদের প্রভাব সিমুলেট করার জন্যও অভিযোজিত হতে পারে।
৭টি তথ্যসূত্র
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
- Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- Bonneau, J., Miller, A., Clark, J., Narayanan, A., Kroll, J. A., & Felten, E. W. (2015). SoK: Research Perspectives and Challenges for Bitcoin and Cryptocurrencies. IEEE Symposium on Security and Privacy.
- Catalini, C., & Gans, J. S. (2016). Some Simple Economics of the Blockchain. NBER Working Paper.