撰文：Elaine、Dirk、Jereyme
編譯：Sissi
譯者導讀：
本譯文將介紹剛獲得Aave & GHO Ecosystem Advancement 資助的提案。該提案旨在利用無程式碼、視覺化建模模擬工具HoloBit，為DeFi 頂級協議Aave 建立一個高保真的GHO 基礎模型，讓複雜的模擬技術從少數專家走向社群、走向大眾，使得更多普通人可以參與建設和創新。
這項提案的價值在於，透過快速試誤和高效迭代來促進協議設計創新，同時透過OffChain 模擬模擬環節提前排查經濟安全風險點，提升設計品質並降低試錯成本。此外，此模型作為互動性教育工具，旨在增強使用者對GHO 系統的理解與信任，並提升社群參與治理的能力與回應速度。
1. 提案詳情
1.1 背景概述
AAVE 作為Defi 領域的關鍵領導者，其創新和技術發展一直走在行業前沿。作為Aave 的原生穩定幣，$GHO 的推出是推動AAVE 生態進一步完成mass adoption、甚至是推動DeFi 覆蓋下一個十億用戶的關鍵策略。然而，GHO 作為市場上較晚出現的穩定幣，目前仍存在巨大的成長空間，這勢必會涉及後續一系列創新方案的快速引入、驗證與部署。 如何在最大化創新的同時，快速且全面地對各種方案進行設計優化和風險排查，並且透明高效地協同社區作出科學決策，對於當下的AAVE&GHO 來說至關重要。
1.2 專案簡介
本提案旨在利用先進的無程式碼、視覺化建模模擬工具HoloBit，建構一個大眾能讀、會用、可驗證的高保真GHO OffChain 基礎模型，讓模擬從少數人走向社區、走向大眾。 （”OffChain 模擬”使用機器學習和統計模型分析鏈下數據，透過運行大量蒙特卡洛模擬場景，高效評估經濟機制和潛在風險，無需直接與區塊鏈交互；”OnChain 模擬”是在指定區塊高度上分叉區塊鏈，創建與主網類似的測試環境，高精度地進行協議的模擬模擬）。
我們將建構Users、Facilitators(AAVE Pool、FlashMinter、GSM)、GHO、Market、Goverance等關鍵「積木」，透過拖曳、連線等極簡操作完成樂高式的GHO 模型搭建；同時我們會對該模型進行嚴格的有效性檢驗，以確保其可以高保真地還原GHO 協議生態。
此模型的未來作用包括但不限於以下幾個方面：
- 提供洞見：透過捕捉和分析GHO 生態系統中的關鍵機制和參數，模型可以揭示影響系統行為的主要因素，幫助使用者理解複雜系統的運作原理。
- 最佳化設計：模型提供了一個實驗平台，使用者可以利用模擬結果不斷調整與最佳化協議機制與參數，充分驗證各種設計方案，提高創新迭代效率。
- 預見風險：透過在模型中測試不同的場景和假設，可以事先發現潛在的系統漏洞和風險點，從而製定相應的應對策略，減少實際操作中的不確定性。
- 支援決策：模型提供的數據和分析結果可以為決策者提供有價值的參考，幫助他們在複雜環境中做出更明智的決策。
重要的是，此模擬模型高度透明且支援分享，其靈活友善的「樂高式」搭建與擴展方式讓非技術用戶也能輕鬆進行訪問與創新，有望成為GHO 協議有力的教育、治理和推廣輔助工具。同時，該模型還可以互補並增強現有的協議設計與風險管理框架，為下一代「基於社區的創新與安全解決方案」提供全新的實現思路。
1.3 項目價值
具體來講，這項全新的解決方案將至少帶來以下幾方面的價值:
- 快速試錯，大膽創新，高效迭代協議設計
GHO 基礎模型是一個強大的創新驗證與設計最佳化工具。它提供了一個獨特的實驗空間，使用者可以在此自由大膽地進行腦力激盪。無論是探索更優的參數組合還是試驗全新機制，都可以基於這個高度友善且靈活的基礎模型進行，每個新想法都可以快速進行原型設計和迭代優化。例如，你可以有效率地試驗各種GHO integration 方案，例如不同的「軟清算」機制、緊急贖回機制等等，並透過OffChain 模型的模擬結果，有效辨識出相對可行且有潛力的創新組合。這不僅大大縮短了從概念到實施的時間，也顯著降低了試錯成本。透過這種方式，GHO 基礎模型將大大提升設計迭代的速度與質量，更有助於AAVE 和GHO在協議功能方面進行創新，在新鍊和用例中進行擴展，以更明顯的優勢保持領先的技術與服務創新水準。
- 全面篩選經濟安全風險點，高效縮小模擬的實驗空間
相較於常規的協定開發流程，我們提議在智慧合約開發前新增OffChain 模擬模擬環節。這樣的好處在於，可以在設計階段就內建安全性，透過經有效性檢驗的OffChain 模型，提前預演全新設計方案下協議系統的「行為空間」，快速且全面地掃描潛在的風險點，結合OffChain 模型的回饋不斷迭代優化設計，高效縮小經濟安全的「問題域」，為後續的OnChain 模擬節省大量的時間與資源。設計缺陷在設計初期就排查優化掉是相對具有成本效益的方式，對於AAVE 和GHO 生態來講，OffChain 模擬與OnChain 模擬協同配合也許是更經濟的安全解決方案。
- 可互動的動態教育與推廣工具
GHO 初始原型足夠用戶友好。即使非技術用戶，也可以輕鬆讀懂模型的機理，並進行驗證、實驗、客製化與擴充等創新操作。
此模型可作為GHO 可互動的動態教育工具。如能嵌入GHO 的Concept 介紹頁面，使用者對GHO 的理解將不僅限於閱讀文檔，還可以透過一個直觀且動態運行的可視化模型，直接看到機制的設計、交互與模擬結果，這實現了協議機制和風險的「雙重透明」。使用者還可以與模型自由交互，調試參數甚至增減機制，更直觀地理解不同決策帶來系統影響。同時，Offchain 模型的快速迭代和更新也使得教育內容具備強時效性，保持與協議智能合約程式碼的相對同步，實現協議機制和風險的「即時透明」。
同時，該模型還可以一鍵分享。這意味著，GHO 初始原型如能在社區中普及，將促進更廣泛的用戶教育和深度參與，提升大眾對於AAVE 和GHO 系統的認知、信任和接受度，這也是AAVE & GHO 拓寬市場、獲得mass adoption 的關鍵一步。
- 提升治理的去中心化程度與反應速度、增強社區創新力
GHO 初始原型具備高度的易用性與可擴展性，這允許各種背景的使用者參與AAVE 及GHO 生態系統的治理。當大眾對GHO 的機制和風險的認知水平足夠高時，人人都可以基於GHO 初始原型做實驗，不僅可以推演各種極端場景或假設下的潛在後果與風險，還可以創新地優化迭代機制與參數，同時人人可以在社群中分享自己的發現，提交協議改進意見的提案。
GHO 初始原型賦予了大眾深度參與協議治理的能力，這不僅可以顯著提升治理的反應速度，還有助於在不斷發展的社區中維持高水準的參與和決策質量，甚至激發社區令人興奮的創造力。以Facilitator 為例，每個使用者都可以透過向社群展示新增了某個Facilitator 的模型的運作結果、風險以及對系統的潛在影響，以幫助提案獲取更多的社群認可與支持。於是每個人都擁有了參與塑造未來的能力，這將極大激發社區成員參與治理的積極性，為協議的未來發展注入更多的可能。
1.4 專案創新點
- 不僅能降低風險，還能激發更多創新
- 即時透明地展示機制與風險
- 為社區設計，人人都能輕鬆使用
- 前所未有的治理、教育與推廣工具
1.5 專案目標
短期目標
- 有效率地完成GHO 基礎模型的搭建，確保其可以高保真地還原協議生態，為後續社區大眾基於此模型進行設計優化、風險篩選等進階工作打好基礎。
- 基於AAVE 已有的成功經驗，嘗試提供一個可能的教育、治理和推廣的新思路。以GHO OffChain 模型為核心，制定清晰的教育計劃，確保大眾對此模型能懂、會用、可驗證、可自訂、可擴展，進一步夯實基於社區的治理和推廣方法的實現基礎。
長期目標
- 助力建構更穩健的GHO 生態系。透過提供OffChain 模型，輔助社群探索可能的最佳化方向，協同其他服務商一起，逐步提升系統的穩定性和應對市場波動的能力。
- 探討OffChain 模型在AAVE 生態的應用。如果此套方法可以在GHO 生態試點成功，我們希望可以將其復用在AAVE 生態之中，為AAVE 推進下一個mass adoption 的進程貢獻一點力量。
2. 研究可行性
2.1 關於協定模擬的可行性
著名統計學家喬治·博克斯（George Box）說過，”所有模型都是錯的，但有的模型是有用的”。模型本質上是對現實世界的一種簡化和抽象，因此無論是OffChain 模型還是OnChain 模型，都不可避免地基於一系列假設。然而，這些假設並不會影響模型的有效性，反而透過簡化和聚焦，幫助我們更好地理解和分析複雜系統。
像ChaosLabs、Llamarisk 和Gauntlet 等為生態做出傑出貢獻的風險管理團隊在協議模擬的過程中，也都進行了大量的假設，例如Only DEX Liquidity、Price correlations、At most one liquidation per account per block 等等，這些假設幫助他們快速聚焦於核心問題，儘管簡化了現實條件，但並未影響模型在解決特定問題上的實用性和效用。
從結果來看，這些先進團隊不斷在為AAVE 協議生態的永續發展提供成熟的參數最佳化、機制迭代等經濟安全管理建議，一定程度上也印證了協議模擬的可行性。這些成功案例表明，無論是OffChain 或OnChain 模型，雖然都基於假設，但可以根據模擬目標進行靈活調整，從而確保模型的有效性，這為本提案的模型建構工作提供了寶貴的經驗參考。
2.2 關於團隊利用HoloBit 完成協定模擬的可行性
關於團隊
本團隊成員具備跨領域的專業知識，包括電腦科學、經濟學和系統工程、區塊鏈等，在複雜系統建模、協議模擬等相關領域擁有深厚的學術理論功底和豐富的專案經驗，過往項目已獲得TokenEngineering Commons grant 計畫的認可，具備完成本提案的能力。成員簡介如下：
- Elaine：研究者。擁有較高的ABM 建模能力和豐富的金融量化分析經驗，曾透過模型成功重現高頻交易訂單簿中的金融物理規律。有著豐富的建模經驗與協議模擬實務經歷，現專注於代幣工程與協議建模模擬的研究工作。
- Dirk：擁有五個TEA NFT 的Token Engineer，專注於設計和優化加密協定。他深入研究代幣經濟學和代幣工程，擅長為各種專案客製化和優化代幣經濟模型，以提高其穩定性和表現。
- Jeremy：擁有五個TEA NFT 的Token Engineer，專注於設計和優化加密協定。自2022 年以來，她一直致力於代幣工程，推動該領域的教育和合作。
關於HoloBit
HoloBit 足夠用戶友好、透明且支持分享，具備使GHO 初始原型成為社區教育、治理、推廣工具的特質。
擁有圖靈完備的Agent-Based 建模模擬引擎，這是完成高保真的OffChain GHO 模型的重要基礎。
已有研究成果
本研究團隊已利用HoloBit 快速建構了Terra/Luna 協議的OffChain 模型，並透過模擬實驗成功地複現了Terra/Luna 崩盤的內在機理，證明了本團隊的研究與建模能力以及HoloBit 工具對現實協議的還原與建置能力。
Terra/Luna 模型連結如下（需在電腦端開啟）：
場景1, Bull market:
https://app.holobit.world/embed/9ec46684798598c1c92b13a94231f9d429c0c4c8d9f2579069fb78b41e86c37b
場景2, Bearmarket:
https://app.holobit.world/embed/9e9dbc531214e37ba84e254470326ff3b50314a91bd0cea6e50957924be628c7
場景3, Bull market & Attack:
https://app.holobit.world/embed/7b9020e2fd1da643a2d4f424d8c72f579da30975e62430810e8261f5d1f90aa0
HoloBit 以協議生態優化啟動了一系列的研究小組支援計畫。我們很榮幸申請到了其高階帳號的贊助，將藉助這先進的建模模擬平台，全透明我們的GHO 初始原型搭建細節及整個有效性驗證流程。
3. 研究路線
3.1 技術路線及可交付成果
本研究的技術路線概述：見原文
3.2 目前進展
鑑於AAVE 在Defi 生態中的重要角色以及$GHO 推出的策略性意義，我們預先啟動了技術路線中第一部分「GHO 機制研究」的部分工作。
- 基於目前的初步調查，我們的模型將至少涵蓋以下關鍵板塊：
詳情請見原文
- 基於目前的初步調查，我們的模型互動流程(draft)如下：
需要再次強調，以上關鍵板塊和流程交互圖只是快速初步研究的簡單產出，它不代表最終的模型雛形，甚至可能存在一些錯誤。隨著研究的深入，我們將提供更全面且精確的板塊說明與流程互動圖。
4. 結語
希望透過在AAVE 生態中引入OffChain GHO 初始原型，不僅配合現有的風險管理框架協同守護AAVE 和GHO 生態的經濟安全，更重要的是，希望該模型作為一個透明且靈活的實驗平台，激勵更廣泛的社區參與和創新。本提案申請到的研究資金除了用於確保高保真的模型開發與優化，還將投入部分資金用於社區教育和推廣活動，最大限度地發揮本計畫在Aave 生態系統中的影響。
我們相信，本計畫的實施將能夠有效提升大眾對於AAVE 和GHO 系統的認知、信任和接受度，同時極大程度地增強社區的治理能力和創新能力。我們期待與Aave 合作，共同開啟Defi 涵蓋下一個十億用戶的新篇章，讓每個人都能安全、透明、高效地參與這個令人興奮的新時代。
感謝考慮本提案，感謝HoloBit 的支持。我們期待為AAVE 和整個社區貢獻價值，一同推進這一創新和變革的旅程。
