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。
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：
GnosisDAO提案建议将Gnosis Chain上2500万枚xDAI存入DSR:6月23日消息，GnosisDAO 社区发起一项新提案，建议将 Gnosis Chain 上 2500 万枚 xDAI 存入 DAI 储蓄率 (DSR)，Gnosis Chain 用户可以用 xDAI 来铸造 GC sDAI 并累积 DSR 储蓄收益。理论上，Gnosis Chain 上的 DSR 收益率始终高于以太坊主网上，因为只有所有 xDAI 都被质押，才能实现利率平衡。
注：DSR 是由 MakerDAO 治理设定的可变利率，允许 DAI 持有者通过将他们的 DAI 锁定在 DSR 合约中来赚取储蓄收益。[2023/6/23 21:55:50]
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。
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。
MetaMask Grants DAO公布首批赠款接收方：Agoric和Safeheron:12月23日消息，MetaMask公布其新成立的MetaMask Grants DAO首批赠款接收方，分别为JavaScript智能合约Agoric和数字资产安全存管解决方案提供商Safeheron。Agoric将通过该笔50万美元的资助继续开发一系列开源工具。Safeheron将通过该笔3.5万美元的赠款开发和安全审计MetaMask Flask、Keystone硬件钱包和移动应用程序（MetaMask Mobile或替代品）的密钥分片解决方案，MetaMask、Safeheron和Keystone已经合作实施2/2 MPC snap，这笔赠款将资助该项目向2/3 MPC snap发展。[2022/12/23 22:03:28]
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：
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。
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。
女性Web3教育DAO创始人被曝挪用DAO资金超100万美元:10月15日消息，Fuel Labs开发者在社交平台表示，Blu3 DAO两位创始人挪用DAO捐赠资金超100万美元，为创始人个人创造财富，并利用职务关系破坏DAO规则。据开发者提供的社区讨论显示，Blu3 DAO两位创始人未将个人财务与DAO组织财务分离，获得100万美元后继续要求捐款。
据悉，Blu3 DAO是一个基于Harmony、以教育为方向的DAO，其使命是让女性能够在Web3空间中学习和发展她们的职业生涯，以实现财务自由。[2022/10/15 14:28:39]
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。
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%。
TempleDAO 疑似遭到攻击，损失约 200 万美元:10月11日消息，据 /img/2022812171239/0.jpg">
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。
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。
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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