EconAgentic: Фреймворк на основе LLM для децентрализованных рынков физической инфраструктуры

Содержание

• 1 Введение
• 2 Фреймворк EconAgentic
  • 2.1 Обзор архитектуры
  • 2.2 Проектирование мульти-агентной системы
• 3 Техническая реализация
  • 3.1 Математические модели
  • 3.2 Реализация кода
• 4 Результаты экспериментов
  • 4.1 Настройка симуляции
  • 4.2 Метрики производительности
• 5 Анализ и выводы
• 6 Перспективные приложения
• 7 Ссылки

1 Введение

Децентрализованная физическая инфраструктура (DePIN) представляет собой трансформационный подход к управлению физическими активами с помощью технологии блокчейн. К 2024 году рыночная капитализация проектов DePIN превысила 10 миллиардов долларов, что демонстрирует быстрый рост их внедрения. Однако автономная работа AI-агентов на этих децентрализованных рынках создает риски неэффективности и рассогласованности с человеческими ценностями. В данной статье представлен EconAgentic — фреймворк на основе LLM, предназначенный для моделирования, оценки и оптимизации рынков DePIN.

2 Фреймворк EconAgentic

Фреймворк EconAgentic использует большие языковые модели для симуляции динамики рынков DePIN и взаимодействия стейкхолдеров.

2.1 Обзор архитектуры

Система состоит из трех основных модулей: механизм симуляции рынка, моделирование поведения агентов и анализатор экономического воздействия. Архитектура интегрируется с существующими блокчейн-сетями, такими как Ethereum и Solana, через интерфейсы смарт-контрактов.

2.2 Проектирование мульти-агентной системы

Агенты представляют различных стейкхолдеров: провайдеров инфраструктуры, держателей токенов и участников управления. Каждый тип агента имеет различные цели и процессы принятия решений, смоделированные через LLM-рассуждение.

3 Техническая реализация

3.1 Математические модели

Фреймворк использует обучение с подкреплением для оптимизации решений агентов. Функция вознаграждения для провайдеров инфраструктуры определяется как: $R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$, где $R_t$ — общее вознаграждение, $\gamma$ — коэффициент дисконтирования, $r_{t+i}$ — немедленное вознаграждение, а $T_t$ представляет токенные стимулы.

Рыночное равновесие моделируется с использованием: $Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ и $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$, где $Q_d$ — объем спроса, $Q_s$ — объем предложения, $P$ — цена, $A$ представляет активность AI-агентов, а $C$ обозначает затраты на инфраструктуру.

3.2 Реализация кода

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):
        # LLM-based decision making
        prompt = f"""As a {self.agent_type} in DePIN market with {self.resources} resources,
        current market conditions: {market_state}. 
        Optimal action:"""
        
        response = llm.generate(prompt)
        return self.parse_decision(response)
        
    def update_strategy(self, reward):
        # Reinforcement learning update
        self.strategy = self.learn_from_experience(reward)

4 Результаты экспериментов

4.1 Настройка симуляции

Мы смоделировали рынок DePIN с 1000 агентов в течение 6 месяцев виртуального времени. Среда включала переменные цены токенов, спрос на инфраструктуру и модели роста сети.

4.2 Метрики производительности

Ключевые результаты показали, что рынки на основе AI достигли на 30% более высокой эффективности распределения ресурсов по сравнению с эвристическими подходами человека. Волатильность цен токенов снизилась на 45% в сценариях, оптимизированных AI, в то время как использование инфраструктуры улучшилось на 28%.

5 Анализ и выводы

Фреймворк EconAgentic представляет собой значительный прогресс в симуляции децентрализованных рынков, преодолевая разрыв между теоретической токеномикой и практической реализацией. В отличие от традиционных экономических моделей, которые полагаются на упрощенные предположения о рациональных субъектах, этот подход захватывает сложное, возникающее поведение в экосистемах DePIN через LLM-агентов, способных на нюансированное принятие решений. Интеграция обучения с подкреплением с экономическим моделированием следует подходам, аналогичным тем, что наблюдаются в продвинутых AI-системах, таких как описанные в статье CycleGAN (Zhu et al., 2017), где состязательное обучение улучшает производительность системы через конкурентную оптимизацию.

Наши выводы согласуются с исследованиями таких институтов, как Stanford Blockchain Research Center, которые подчеркивают важность симуляции для понимания сложных децентрализованных систем. Наблюдаемое 30%-ное улучшение эффективности на рынках, управляемых AI, демонстрирует потенциал LLM-агентов оптимизировать распределение ресурсов за пределами человеческих возможностей, особенно в многомерных пространствах решений. Однако это также поднимает важные вопросы о согласованности ценностей, как отмечено в исследованиях Future of Humanity Institute в Оксфорде, которые предупреждают о рисках автономных систем, работающих без надлежащих этических ограничений.

Математический фреймворк основывается на устоявшейся экономической теории, одновременно включая новые элементы, специфичные для токен-ориентированных экономик. Формулировка функции вознаграждения показывает сходство с подходами в исследованиях глубокого обучения с подкреплением от DeepMind, особенно в том, как долгосрочная ценность балансируется с немедленными вознаграждениями. Уравнения рыночного равновесия расширяют традиционные модели спроса-предложения, включая активность AI-агентов как явную переменную, признавая растущее влияние автоматизированных участников на цифровых рынках.

В перспективе принципы, продемонстрированные в EconAgentic, могут повлиять на более широкие приложения в децентрализованных финансах и автоматизированном маркет-мейкинге. Успех этого подхода предполагает, что симуляция на основе LLM может стать стандартным инструментом для проектирования и тестирования экономических механизмов в экосистемах Web3, подобно тому, как вычислительная гидродинамика революционизировала инженерное проектирование. Однако необходимо уделять пристальное внимание механизмам управления, чтобы обеспечить согласованность этих систем с человеческими ценностями по мере их масштабирования.

6 Перспективные приложения

Фреймворк EconAgentic имеет потенциальные приложения за пределами рынков DePIN, включая проектирование протоколов децентрализованных финансов (DeFi), оптимизацию токеномики и тестирование соответствия регуляторным требованиям. Будущая работа будет сосредоточена на межсетевой совместимости, мониторинге рынков в реальном времени и интеграции с устройствами Интернета вещей для управления физической инфраструктурой. Фреймворк также может быть адаптирован для симуляции цифровых валют центральных банков и их воздействия на традиционные финансовые системы.

7 Ссылки

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.