EconAgentic：去中心化實體基礎設施市場的 LLM 框架

目錄

• 1 緒論
• 2 EconAgentic 框架
  • 2.1 架構概覽
  • 2.2 多智能體系統設計
• 3 技術實作
  • 3.1 數學模型
  • 3.2 程式碼實作
• 4 實驗結果
  • 4.1 模擬設定
  • 4.2 效能指標
• 5 分析與洞察
• 6 未來應用
• 7 參考文獻

1 緒論

去中心化實體基礎設施（DePIN）代表透過區塊鏈技術管理實體資產的變革性方法。截至2024年，DePIN專案市值已突破100億美元，顯示其快速普及。然而，AI代理在這些去中心化市場中的自主運作，可能引發效率低下及與人類價值觀不一致的風險。本文提出EconAgentic——一個基於大型語言模型的框架，專為建模、評估與優化DePIN市場而設計。

2 EconAgentic 框架

EconAgentic 框架運用大型語言模型來模擬 DePIN 市場動態與利害關係者互動

2.1 架構概覽

該系統包含三個核心模組：市場模擬引擎、智能體行為建模與經濟影響分析器。此架構透過智能合約介面與現有區塊鏈網絡（如 Ethereum 和 Solana）進行整合。

2.2 多智能體系統設計

智能體代表不同利益相關者：基礎設施供應商、代幣持有者與治理參與者。每種智能體類型皆透過LLM推理建模，具備獨特的目標與決策流程。

3 技術實作

3.1 數學模型

該框架使用強化學習來優化智能體決策。基礎設施供應商的獎勵函數定義為：$R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$，其中 $R_t$ 是總獎勵，$\gamma$ 是折現因子，$r_{t+i}$ 是即時獎勵，$T_t$ 代表代幣激勵。

市場均衡模型使用：$Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ 和 $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$，其中 $Q_d$ 是需求數量，$Q_s$ 是供給數量，$P$ 是價格，$A$ 代表 AI 代理活動，$C$ 表示基礎設施成本。

3.2 程式碼實作

class DePINAgent:

4 實驗結果

4.1 模擬設定

我們模擬了一個擁有1000個節點的DePIN市場，運行了6個月的虛擬時間。環境設定包含變動的代幣價格、基礎設施需求及網路成長模式。

4.2 效能指標

關鍵結果顯示，相較於人類啟發式方法，AI驅動市場在資源分配效率上提升了30%。在AI優化情境中，代幣價格波動性降低了45%，同時基礎設施利用率提高了28%。

5 分析與洞察

EconAgentic框架代表了去中心化市場模擬的重大進展，彌合了理論代幣經濟學與實際實施之間的差距。有別於依賴簡化理性行為者假設的傳統經濟模型，此方法透過具備細微決策能力的大型語言模型代理，捕捉了DePIN生態系統中複雜的湧現行為。強化學習與經濟建模的整合，遵循了類似CycleGAN論文（Zhu等人，2017）中所述先進AI系統的方法，其中對抗訓練透過競爭優化來提升系統性能。

我們的研究結果與史丹佛區塊鏈研究中心等機構的研究相符，這些研究強調模擬在理解複雜去中心化系統中的重要性。在AI驅動市場中觀察到的30%效率提升，證明了大型語言模型代理在超越人類能力的資源優化方面具有潛力，特別是在高維度決策空間中。然而這也引發了關於價值對齊的重要問題，正如牛津大學人類未來研究所的研究所指出的，該研究警告缺乏適當倫理約束的自主系統運作風險。

該數學框架建立在既有的經濟理論基礎上，同時融合了專屬於代幣經濟的新穎元素。獎勵函數的構建方式與DeepMind的深度強化學習研究方法具有相似性，特別是在平衡長期價值與即時獎勵的方式上。市場均衡方程式透過將人工智慧代理活動作為明確變量納入，擴展了傳統的供需模型，承認了自動化參與者在數位市場中日益增長的影響力。

展望未來，EconAgentic 所展示的原則可能對去中心化金融和自動化做市領域產生更廣泛的影響。此方法的成功表明，基於 LLM 的模擬技術或將成為 Web3 生態系統中設計與測試經濟機制的標準工具，正如計算流體力學徹底改變工程設計般。然而隨著系統規模擴展，必須審慎關注治理機制，以確保這些系統始終與人類價值觀保持一致。

6 未來應用

EconAgentic 框架具備超越 DePIN 市場的潛在應用場景，包括去中心化金融協議設計、代幣經濟優化與監管合規測試。未來工作將聚焦於跨鏈互操作性、即時市場監控，以及整合物聯網設備以管理實體基礎設施。該框架亦能調整應用於模擬央行數位貨幣及其對傳統金融體系的影響。

7 參考文獻

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). 新一代智能合約與去中心化應用平台。Ethereum White Paper.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: 點對點電子現金系統。
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.