EconAgentic: Rangka Kerja LLM untuk Pasaran Infrastruktur Fizikal Terdesentralisasi

Kandungan

• 1 Pengenalan
• 2 Rangka Kerja EconAgentic
  • 2.1 Gambaran Keseluruhan Seni Bina
  • 2.2 Reka Bentuk Sistem Multi-Ejen
• 3 Pelaksanaan Teknikal
  • 3.1 Model Matematik
  • 3.2 Pelaksanaan Kod
• 4 Keputusan Eksperimen
  • 4.1 Persediaan Simulasi
  • 4.2 Metrik Prestasi
• 5 Analisis dan Pengetahuan
• 6 Aplikasi Masa Depan
• 7 Rujukan

1 Pengenalan

Infrastruktur Fizikal Terdesentralisasi (DePIN) mewakili pendekatan transformatif untuk mengurus aset fizikal melalui teknologi blockchain. Menjelang 2024, projek DePIN telah melebihi $10 bilion dalam permodalan pasaran, menunjukkan penerimaan pantas. Walau bagaimanapun, operasi autonomi ejen AI dalam pasaran terdesentralisasi ini memperkenalkan risiko ketidakcekapan dan ketidakselarasan dengan nilai manusia. Kertas kerja ini memperkenalkan EconAgentic, rangka kerja berkuasa LLM yang direka untuk memodel, menilai, dan mengoptimumkan pasaran DePIN.

2 Rangka Kerja EconAgentic

Rangka kerja EconAgentic memanfaatkan Model Bahasa Besar untuk mensimulasi dinamik pasaran DePIN dan interaksi pemegang kepentingan.

2.1 Gambaran Keseluruhan Seni Bina

Sistem ini merangkumi tiga modul teras: enjin simulasi pasaran, pemodelan tingkah laku ejen, dan penganalisis kesan ekonomi. Seni bina ini bersepadu dengan rangkaian blockchain sedia ada seperti Ethereum dan Solana melalui antara muka kontrak pintar.

2.2 Reka Bentuk Sistem Multi-Ejen

Ejen mewakili pemegang kepentingan berbeza: pembekal infrastruktur, pemegang token, dan peserta tadbir urus. Setiap jenis ejen mempunyai objektif dan proses membuat keputusan yang berbeza dimodelkan melalui penaakulan LLM.

3 Pelaksanaan Teknikal

3.1 Model Matematik

Rangka kerja menggunakan pembelajaran pengukuhan untuk mengoptimumkan keputusan ejen. Fungsi ganjaran untuk pembekal infrastruktur ditakrifkan sebagai: $R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$ di mana $R_t$ ialah jumlah ganjaran, $\gamma$ ialah faktor diskaun, $r_{t+i}$ ialah ganjaran segera, dan $T_t$ mewakili insentif token.

Keseimbangan pasaran dimodelkan menggunakan: $Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ dan $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$ di mana $Q_d$ ialah kuantiti diminta, $Q_s$ ialah kuantiti dibekalkan, $P$ ialah harga, $A$ mewakili aktiviti ejen AI, dan $C$ menandakan kos infrastruktur.

3.2 Pelaksanaan Kod

class DePINAgent:
    def __init__(self, agent_type, resources, strategy):
        self.agent_type = agent_type
        self.resources = resources
        self.strategy = strategy
        
    def make_decision(self, market_state):
        # Pembuatan keputusan berasaskan LLM
        prompt = f"""Sebagai {self.agent_type} dalam pasaran DePIN dengan {self.resources} sumber,
        keadaan pasaran semasa: {market_state}. 
        Tindakan optimum:"""
        
        response = llm.generate(prompt)
        return self.parse_decision(response)
        
    def update_strategy(self, reward):
        # Kemas kini pembelajaran pengukuhan
        self.strategy = self.learn_from_experience(reward)

4 Keputusan Eksperimen

4.1 Persediaan Simulasi

Kami mensimulasikan pasaran DePIN dengan 1000 ejen selama 6 bulan masa maya. Persekitaran termasuk harga token berubah-ubah, permintaan infrastruktur, dan corak pertumbuhan rangkaian.

4.2 Metrik Prestasi

Keputusan utama menunjukkan pasaran didorong AI mencapai kecekapan 30% lebih tinggi dalam peruntukan sumber berbanding pendekatan heuristik manusia. Turun naik harga token menurun 45% dalam senario dioptimumkan AI, manakala penggunaan infrastruktur bertambah baik 28%.

5 Analisis dan Pengetahuan

Rangka kerja EconAgentic mewakili kemajuan ketara dalam simulasi pasaran terdesentralisasi, merapatkan jurang antara tokenomik teori dan pelaksanaan praktikal. Tidak seperti model ekonomi tradisional yang bergantung pada andaian dipermudah pelaku rasional, pendekatan ini menangkap tingkah laku kompleks dan muncul dalam ekosistem DePIN melalui ejen berkuasa LLM yang mampu membuat keputusan bernuansa. Integrasi pembelajaran pengukuhan dengan pemodelan ekonomi mengikuti pendekatan serupa yang dilihat dalam sistem AI maju seperti yang diterangkan dalam kertas kerja CycleGAN (Zhu et al., 2017), di mana latihan adversari meningkatkan prestasi sistem melalui pengoptimuman kompetitif.

Penemuan kami selaras dengan penyelidikan dari institusi seperti Pusat Penyelidikan Blockchain Stanford, yang menekankan kepentingan simulasi dalam memahami sistem terdesentralisasi kompleks. Peningkatan kecekapan 30% yang diperhatikan dalam pasaran didorong AI menunjukkan potensi ejen LLM untuk mengoptimumkan peruntukan sumber melebihi keupayaan manusia, terutamanya dalam ruang keputusan berdimensi tinggi. Walau bagaimanapun, ini juga menimbulkan persoalan penting tentang penjajaran nilai, seperti yang dinyatakan dalam penyelidikan dari Institut Masa Depan Kemanusiaan di Oxford, yang memberi amaran tentang risiko sistem autonomi beroperasi tanpa kekangan etika yang betul.

Rangka kerja matematik dibina atas teori ekonomi mapan sambil menggabungkan elemen novel khusus untuk ekonomi berasaskan token. Formulasi fungsi ganjaran menunjukkan persamaan dengan pendekatan dalam penyelidikan pembelajaran pengukuhan mendalam dari DeepMind, terutamanya dalam cara nilai jangka panjang diseimbangkan dengan ganjaran segera. Persamaan keseimbangan pasaran melanjutkan model penawaran-permintaan tradisional dengan menggabungkan aktiviti ejen AI sebagai pembolehubah eksplisit, mengakui pengaruh semakin besar peserta automatik dalam pasaran digital.

Ke hadapan, prinsip yang ditunjukkan dalam EconAgentic boleh mempengaruhi aplikasi lebih luas dalam kewangan terdesentralisasi dan pembuatan pasaran automatik. Kejayaan pendekatan ini mencadangkan bahawa simulasi berkuasa LLM boleh menjadi alat standard untuk mereka bentuk dan menguji mekanisme ekonomi dalam ekosistem Web3, sama seperti dinamik bendalir pengiraan merevolusikan reka bentuk kejuruteraan. Walau bagaimanapun, perhatian teliti mesti diberikan kepada mekanisme tadbir urus untuk memastikan sistem ini kekal selaras dengan nilai manusia apabila mereka berkembang.

6 Aplikasi Masa Depan

Rangka kerja EconAgentic mempunyai aplikasi potensi di luar pasaran DePIN, termasuk reka bentuk protokol kewangan terdesentralisasi (DeFi), pengoptimuman ekonomi token, dan ujian pematuhan peraturan. Kerja masa depan akan memberi tumpuan kepada kebolehoperasian rantai silang, pemantauan pasaran masa nyata, dan integrasi dengan peranti IoT untuk pengurusan infrastruktur fizikal. Rangka kerja ini juga boleh disesuaikan untuk mensimulasikan mata wang digital bank pusat dan kesannya terhadap sistem kewangan tradisional.

7 Rujukan

1. 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.
2. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. 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.
5. Catalini, C., & Gans, J. S. (2016). Some Simple Economics of the Blockchain. NBER Working Paper.