Q1背景介绍
DAO作为一个新兴的技术和组织形态，有潜力改变整个社会。截至2021年3月，DAO生态系统管理资产已经达到9.3亿美元，并且其中还不包含使用DAO的组织形式或者使用独立DAO框架的加密协议。现在，它已经成为加密领域不可或缺的治理结构。
但是，目前对于DAO的研究主要关注在治理框架的定义和治理现状的研究上，主要以理论探讨和案例分析为主，这些研究虽然有用，但是还不够支撑DAO的快速发展。DAO作为一个复杂的社会实践，需要背后的理论框架来支撑。以多智能体建模为代表的复杂系统研究，自提出以来，发展迅速，已经在经济学、学、社会学和生态学领域应用广泛。复杂系统科学的目的是对系统一般属性的理解和探讨，“复杂系统“也没有精确的定义，一般认为是由多个相互作用的部分组成的整体，而整体的行为超过了个体行为的总和，达到了一加一大于二的效果。DAO是典型的具有社会复杂性和工程复杂特性的复杂系统，而基于多智能体系统的计算机辅助研究方法已经在复杂系统领域应用多年,因此本文尝试探讨如何利用多智能体模拟的方法来进行DAO治理机制的研究。
Q2研究问题
早在20世纪90年代，西方学者就已经将多智能体应用于复杂系统的研究当中，并发展出多样的多智能体平台和设计语言。依据复杂系统的研究思路，可以借助计算机从以下三个方面对DAO进行研究：
ConsenSys与Bankless DAO合作推出DAOlationship:据官方消息，以太坊基础设施开发公司ConsenSys宣布与去中心化协作组织Bankless DAO合作推出DAOlationship。DAOlationship将为Bankless DAO提供顶级人才，允许ConsenSys员工为以太坊生态系统提供价值，并支持ConsenSys员工探索更广泛的DAO生态系统。
在Bankless DAO社区论坛上的提案通过后，ConsenSys将在三个月的试用期内为员工提供50个体验Bankless DAO的通行证，ConsenSys员工可通过Bankless DAO入职流程选择他们想要参与的项目工作组，并可能在包括写作、运营和营销在内的各个工作组中做出贡献。[2022/10/10 12:51:46]
DAO中的涌现。DAO是由组织成员之间相互协作组成的新型组织，其个体之间的协作关系如何表现为DAO的整体组织形态，可以认为是DAO这个复杂系统的一个涌现现象。
DAO的临界点和相变。DAO的硬分叉属于DAO组织的一次系统状态的巨大改变，可以看作是复杂系统的一种相变。相变之后会产生新的稳定状态，也就是说，可以通过研究DAO系统的临界状态来观察导致DAO分叉的因素。
PandaDAO更新PANDA代币回购计划:5月22日消息，PandaDAO更新PANDA代币回购计划，决定合约执行回购程序，旨在简化回购流程，增加回购透明度。
PandaDAO将以每个$PANDA=0.005 DAI的价格执行回购，任何人都可以发送$PANDA得到对应的DAI。随着国库储备的增多和Token流通量的通缩，回购价格将会不断抬升。回购合约由社区多签国库掌管。
回购合约和前端需要开发和安全审计，预计2个月的开发，测试和审计周期。本次回购程序和之前的回购提案并无冲突，已经通过社区core团队投票确认，将会直接执行。[2022/5/22 3:34:06]
DAO的多智能体建模。由于真实的DAO系统的复杂性，将其完全地还原和仿真是难以做到的。依据复杂系统的研究思路，可以通过将重要的特征抽象，以计算机模拟的形式来仿真DAO系统，以观察和研究其中的涌现、相变和临界状态。
另一方面，依据DAO治理研究的内容及其研究目的，计算机辅助系统又可以用于进行以下三个方面的研究：
1.??治理机制的可行性验证。
治理机制的设计是一个同时具有社会复杂性和工程复杂性的任务，设计过程中很难预估其在实际系统是否有效。
美国怀俄明州参议院委员会正式投票通过DAO法案:3月10日消息，根据美国怀俄明州参议院委员近期举行的听证会视频，参议院委员会已经投票通过关于允许DAO在该州正式注册的法案。该法案旨在允许DAO被州政府特许和认可，有限责任公司可转型为DAO，此外，在该州组建有限责任公司或有限责任公司时官方注册机构中可出现术语DAO、LAO或DAOLLC。该法案最初是在1月中旬提交，于2月3日提交至怀俄明州参议院的联合公司、选举和分部委员会。[2021/3/10 18:31:46]
例如，GnosisDAO的futarchy机制，由于其提案成本问题，在第三轮投票以后被逐渐弃用。
借助于计算机辅助模拟，可以在机制投入实际环境前对其可行性进行验证，并不断迭代反馈改进机制的设计。
2.?极端场景下的计算实验。
由于DAO生态天然的复杂性，项目的可重复叠加、治理代币之间的繁杂嵌套关系，使得DAO的复杂度远超传统组织。
而在极端场景下，DAO的治理机制能否按照预定的轨迹运行，则关系着DAO的稳定性及鲁棒性。
使用多智能体系统，可以对治理机制在极端环境下的反应进行研究。
MakerDAO推出17.5万DAI补助金计划旨在多样化抵押品:9月19日，MakerDAO创始人Rune Christensen发布推文宣布，MakerDAO正在推出补助金计划（Collateral Onboarding Grants）。该计划旨在推动社区实现多样化的抵押品，致力于推动MakerDAO于2020年11月30日实现新增抵押品达到2.5亿-5亿DAI供应量。该计划将奖励成功实现这一目标的团队。官方将提供特别奖励措施，即分别在达成2.5亿和5亿DAI供应量的目标时，向相关贡献团队发放7.5万枚和10万枚DAI赠款奖励。社区成员可以申请参加智能合约、风险、Oracle、法律、项目管理、合作伙伴关系和沟通各个方面的工作。[2020/9/20]
3.?治理风险的检测及其损失的预估。
DAO治理机制的设计过程中极易引入逻辑漏洞，例如2021年7月13日，以太坊和币安智能链上的借贷协议DeFiPie由于逻辑漏洞而遭受黑客攻击，造成了PIE代币在24小时内跌幅约66%。
这种漏洞一般很难在设计早期发现，而一旦投入应用后被发现将会造成巨大损失。
Q3研究方法
基于计算机辅助的方法进行DAO的研究，可以选择传统复杂系统的建模工具，例如Netlogo、AnyLogic和Jade等。这类建模工具在复杂系统的研究中已经被大量使用，但是这类建模工具用于DAO的研究中还存在以下问题：
YAS、YDAO将于3月20日 15：00上线BiKi:根据官方公告，YAS(主网币)、YDAO将于3月20日15:00（GMT+8）上线BiKi，开放YAS/USDT和YDAO/USDT交易对，并同时开放提现，充值现已开放。
YAS Network，中文名椰子，发行量1亿枚。YAS代币存在的理想是创立ubi(全民基本收入)，持有YAS除了可以进行挖矿产出新代币，还可以通过系统内操作每天免费获得空投。
YDAO是YAS公链上的社区治理项目，发行总额为 1000 万 YDAO。发行量的 47％ 将分配给 CPU 矿工，47％ 将用于投票活动中的奖励，6％ 将分配给项目团队。 YDAO 的投票活动可用于解决社区中的争议性问题。[2020/3/20]
a.?将实际系统作为唯一真实系统，人工构建的系统作为该系统的仿真。这种建模方式对于研究复杂系统的演化规律、发现系统的临界状态、研究复杂系统的相变诱因等是一个有效的方法，但是对于从零开始构建一个机制来讲并不合适。对于设计一个治理机制来说，更重要的是从众多可能的结果中选择最优解，因此需要将不同的人工系统视为等价，并从中选择演化路径最优的系统进行研究。
b.?仿真实验的交互方式效率低下，无法快速迭代机制的更新。通常，利用仿真实验进行机制更新要遵循从模型到实际系统再到运行数据再到改进后的模型的循环过程。其中，其过程需要耗费大量的精力，而且未经过充分验证的机制在实际环境中使用也存在风险。
Aletheia是基于数字仿真构建的DAO治理工具，能有效解决去中心化治理系统中机制的建模、实验与决策相关问题。其基本思想是通过形式化地描述去中心化治理系统的静态特征与动态特征来构建人工治理系统，并与实际治理系统虚实交互与闭环反馈。Aletheia通过搭建聚集各类通用治理机制的治理规则库，以及基于链上数据挖掘分析出的智能体行为规则库，并配套进行计算实验的实验平台，从而为实现治理系统与虚拟治理系统的双向引导和协同演化提供一体化工具。
在Aletheia中，实际运行的系统机制及运行数据将被用来构建一个仿真治理系统，同时构建的还有与该仿真系统平行运行的多个人工系统。不同的人工系统将会代表着不同的参数配置、机制改进、计算实验等，而仿真系统则可以代表真实系统的演化。
无论是采用哪种方式对DAO进行建模，通常都需要分为四个步骤：智能体建模、实际系统建模、计算实验构建、人工数据分析。
3.1智能体建模
智能体(Agent)一般是指一个具有自主活动的物理或者抽象的实体，它能感知到自己所处的环境，并能够通过自身所具备的能力，对环境作出相应的反应。智能体从简单到复杂通常可以分为三个层次：
a.?被动智能体或“无目标智能体”
b.?具有简单目标的智能体
c.?认知智能体
在DAO的建模中使用的一般属于第二类智能体，这类智能体拥有对环境的感知能力，并可以根据环境作出反应。例如，在Futarchy的模拟实验中使用的零策略智能体，就是一个简单的二类智能体，它可以依据市场中资产的价格以及随机生成的期望价格来决定是否购买某一资产。而依据其构建方式不同，智能体又可以分为：
a.?基于反射的智能体：忽略历史，相应基于事件-条件-行为的规则；
b.?基于模型的智能体：依然是基于事件-条件-行为的规则，但是对环境应有更深刻的理解。一般都会将环境以面向对象的方式编程到模型的规则中。
c.?基于目标的智能体：这类模型扩展了基于模型的智能体，将目标信息及理想情况也编写到规则逻辑中。
d.?基于效应函数的智能体：这类智能体拥有一个效应函数，并基于最大化效应函数的方式采取行动。
e.?学习智能体：这类智能体具备学习能力，并可以随着事件不断学习与周围环境的交互规则。
但是，无论采用哪种构建方式，一个智能体至少应该包含以下2个组成部分：
感知器。
智能体通过感知器来获得环境信息。
??2.决策模块。
决策模块用来决定智能体如何根据当前的环境信息作出行为。
3.2?实际系统建模
对实际系统的建模根据研究的治理机制及建模方法，可能会多种多样。通常，系统可以看作是一个离散动态系统，系统中的所有状态都可以由一组状态变量表示，如DAO中的提案数量、智能体投票状态等。而对于DAO来说，一个治理系统一般会包含提案、审核、投票、执行、争议、仲裁几个过程的一个或多个。每个模块，每个过程都可以看作是输入和输出都是提案，并且持有一组状态变量的模块。
通常，对于实际系统的建模部分会采用UML统一建模语言进行构建，并在代码中编写每个模块的运行逻辑。而Aletheia则采用数据和逻辑分开管理的方法，所有系统数据以及智能体数据都以知识图谱的方式统一存储在图数据库中，而代码只负责业务逻辑，这样的好处有三个：
数据和逻辑分开，数据统一存在在同一个图谱中，易于管理和迁移。
采用图谱的方式描述虚拟系统，更加直观和易于理解。
可以随时捕捉的整个虚拟系统的状态，易于分析和扩展。
3.3计算实验构建
在实际系统仿真的基础上构建的一个或多个人工系统，每个人工系统都是对原机制的一次探索与尝试。这种设计的核心优势在于可以借助数字孪生和计算实验，快速对治理机制进行迭代更新、实验与评估等。人工系统的构建方式多种多样，大体上可以分为两大类：
通过算法自主演化的方式构建人工系统。
基于遗传算法，网格搜索等算法等，自主地构建人工系统，依据损失函数对人工系统进行筛选，并与原仿真系统协同演化，最终获得治理机制的改进的灵感以及治理机制的优缺点的洞察。
??2.通过设置参数、修改机制等方式手工构建人工系统。
这种方式用于对治理机制的验证、压力测试以及风险监测。
3.4人工数据分析
人工系统运行过程中会产生大量的人工数据，这些数据虽然并不是真实世界产生的数据，却是对数据进行全方位测试，可以更好地设计和研究治理机制。
Q4结论
我们脑海中都有一个对现实世界的建模，我们的日常行为其实都是该模型在现实世界中的应用。因此，本文从复杂系统的角度出发，探索如何使用计算机模拟的方式来进行DAO的治理研究。
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