• MAIDs模型框架与定义[page::0][page::1]：

- 介绍了MAID作为结合贝叶斯网络和影响图的图形模型，表示多智能体决策问题，涵盖机会变量、决策变量和效用变量。
- MAID定义了各代理人决策规则与策略组合，通过图结构刻画代理间的因果关系及依赖，支持Nash均衡求解。

• Nash均衡计算算法简介[page::2]：

- 通过构建MAID的相关图并寻找强连通分量，采用拓扑排序逐步计算各子图的均衡策略。
- 算法确保在每个子图中求得部分均衡，最终汇聚为整体MAID的Nash均衡，适用于完美回忆agent。

• 简单DeFi治理模型及单智能体最优策略分析[page::3]：

- 建立包含n个同质代理人的治理游戏模型，决策变量为对提案投票（是/否）。
- 设定基于抵押品风险与市场情绪的效用函数。
- 单智能体下，若抵押品风险高或市场情绪差，代理人倾向投赞成票；反之则否决，期望效用68.75。

• 多智能体均衡与Stackelberg领导者模型[page::4]：

- 多智能体情况下，假设代理异步决策且可观察他人决策，形成领导者-跟随者Stackelberg博弈。
- 计算两个代理人的Nash均衡，结果显示跟随者策略趋同于领导者，达成整体均衡。

• 引入敌对攻击模型及博弈均衡演示[page::4][page::5]：

- 设定一个敌对代理，效用函数与诚实代理相反，致力于破坏协议。
- 博弈分析表明，敌对代理选择不同策略以获利，而诚实代理选择维持协议，可实现稳定均衡但存在潜在威胁。
| a / a' | 0 | 1 |
|--------|------|------|
| 0 | 0,100| -100,-100 |
| 1 | 100,100 | 100,-100 |

• MakerDAO治理MAID结构与关键变量解析[page::5][page::6][page::7]：

- 描述MakerDAO多个核心智能合约模块及其交互，定义智能合约模块、市场条件、抵押品动态、DAI需求和安全风险等机会变量。
- 决策变量涵盖用户借债和DAO治理成员设定的风险参数。
- 效用变量设计为协议的盈利性和可持续性，反映系统稳定与资本效率。

• 结论与展望[page::7]：

- MAIDs提供了理解复杂DeFi治理多代理交互的强大工具，支持识别均衡策略及潜在攻击行为。
- 未来工作方向包括扩展到连续概率分布、多样代理及真实MakerDAO参数下的求解，深化治理机制分析。

多代理影响图在DeFi治理中的应用研究报告详尽分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：Multi Agent Influence Diagrams for DeFi Governance

- 作者及机构：Abhimanyu Nag（University of Alberta，Chainrisk Labs，Canada）；Samrat Gupta（Chainrisk Labs，India）；Sudipan Sinha 与 Arka Dutta（Chainrisk Labs，UAE）

• 发布年份：2018（具体会议名称待确认）

- 报告主题：应用多代理影响图（MAIDs）分析去中心化金融（DeFi）治理协议的决策机制，重点在模型构建、均衡求解及具体MakerDAO治理的MAID结构描述。

核心论点：
DeFi治理涉及多个具有不同激励和策略的独立代理，治理过程被复杂的交互关系所影响。传统的博弈模型难以完整精准捕捉多代理间复杂决策与依赖关系，故提出以多代理影响图（Multi Agent Influence Diagrams, MAIDs）作为强有力工具，实现对代理策略互动的建模与纳什均衡解析。本文构造了简化的治理游戏模型，展示了单代理及多代理环境下均衡的计算，进而拓展到MakerDAO的治理结构描述，强调了MAIDs在DeFi治理策略分析及协议安全性验证中的应用价值。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 多代理影响图（MAIDs）与算法基础介绍（第2章）

关键论点与内容解读：
本章节定义了MAIDs的组成元素和结构，包括：

• 随机变量（Chance Variables）：表示不确定性（如市场状态、外部条件），集合记为$\chi$。

- 决策变量（Decision Variables）：由代理控制和选择，记为$\mathcal{D}$，每个代理对应$\mathcal{D}a$。

• 效用变量（Utility Variables）：反映代理的偏好和效用函数，记为$\mathcal{U}$，每代理对应$\mathcal{U}a$。

MAID定义为包含上述元素和代理集$\mathcal{A}$的元组，形成有向无环图（DAG），节点代表变量，边代表因果或信息依赖关系。每代理拥有其局部子图，对应本体决策、信息和效用，允许多代理之间的多样交互，如合作或竞争。MAID与扩展形式博弈存在一一对应关系。

算法部分聚焦于计算MAID中的纳什均衡，核心步骤包括：

• 构造相关性的决策图（Relevance Graph），识别决策节点间的因果依赖和信息流。

- 利用图论方法分解成强连通分量（SCC），通过对SCC的逆拓扑序迭代求解均衡，使问题模块化。

• 采用子程序转换为博弈树，通过典型均衡求解算法获得最优策略。

- 理论证明在完美回忆（perfect recall）假设下，算法正确生成MAID的纳什均衡策略。

本节用较精细的数学定义和图论工具，揭示MAIDs模型的严谨结构和可操作的均衡求解流程，奠定了全文的理论基础。[page::0,1,2]

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2.2 简化DeFi治理模型及单代理最优策略分析（第3章与4.1节）

模型构建：

• 假设$n$个行为一致（同质）代理，持有治理代币$\$00$，每可均等投票权。

- 投票选项为支持或反对治理提案（如调整风险参数），决策变量$da \in \{yes,no\}$。

• 关键随机变量为抵押品风险（Collateral Risk, CR）和市场情绪（Market Sentiment, MS），分别二元分类（“风险”/“非风险”、“好”/“差”）。

- 定义效用函数$ua(d_a|\text{CR}, \text{MS})$明确表达个代理在各种状态和决策下获得的收益或损失，实用且符合DeFi协议可持续性目标（支持提高风险参数在风险大或市场差时高效益）。

效用函数细节说明：针对四种CR与MS组合，效用值区别明显，如风险资产且市场差时支持提案效用最高（+100），反对则大幅负效用（-100）；而当资产风险低且市场好时，支持提案效用反而为负，表明此时提案被视为无效或代价大。[page::2]

单代理最优策略求解：

• 设定CR和MS均匀概率0.5，利用pycid库模拟，并利用MAID工具推导单代理最优策略。

- 结果显示，代理在检测到任一风险或差市场情绪时，均倾向支持提案；反之于安全状态则否决。

• 计算出的期望效用为68.75（直接基于效用加权平均），体现该策略的正向收益优化。

该部分有效将MAID理论应用于简化DeFi治理投票决策中，验证MAIDs能自然地捕捉代理的理性决策选择及其效用展望。[page::3]

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2.3 双代理多代理纳什均衡及堆叠博弈形式（第4.2节）

多代理系统建模：

• 采用两代理简化模型，代理均共享相同决策机制和效用函数（完美同质）。

- 代理间不同时同时决策，而是前代理先行动，后代理观察并响应，构成Sequential Game（堆叠博弈/Stackelberg Game）框架。

• 代理的决策不仅影响自身效用，同时影响对方选择，体现互依性。

博弈分析与均衡结果：

• 后代理最优策略是模仿前代理的决策，以实现均衡状态。

- 若两代理均采用相同行为策略，则效用相等且均为正。若偏离，则该偏离方效用不佳，可能导致均衡破裂。

• 这种均衡支撑在均质代理、公开观察和理性计算条件下的集体理性行动，合理反映集体治理状态。

结论与治理意义：

• 理论支持在无恶意破坏的理想环境下，DeFi治理可实现机制上的一致行动，降低治理攻击风险和操作偏差。

- 强调异步投票与信息公开机制在保证治理均衡中的重要性和作用。

此节建立了多代理MAID的实际分析和策略均衡平台，拓展了单代理研究成果。[page::4]

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2.4 引入攻击者异质代理模型（第4.3节）

模型扩展：

• 新增一个对抗性代理$a^{\prime}$，同样具有决策空间和随机变量，但其效用函数与诚实代理明显相反，目的为协议破坏。

- 对抗代理在同种条件下选择对立决策以实现自身最大化效用（如在风险高且市场恶劣时，反对提案获最大收益）。

博弈结构与均衡推断：

• 代理集由诚实代理$a$和攻击者$a^{\prime}$组成，均使用MAID架构且共享CID结构。

- 通过MAID算法计算纳什均衡，发现诚实代理总是投赞成票，攻击者总是投反对票，二者策略互不影响，均为各自的优势策略。

• 整体系统效用为0，表示没有效率损失，但存在潜在的治理分歧状态。

治理风险解读：

• 攻击者的存在导致治理过程出现对抗，可能引发治理价值的抽取（Governance Extractable Value，GEX）等安全问题。

- MAID帮助揭示了分层代理异质性对治理稳定性的影响及潜在风险暴露，为设计防御机制提供理论支持。

此节充分体现MAIDs在捕捉复杂多样代理激励及策略异构性方面的优势，显示出异构性引发的治理挑战。[page::4,5]

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2.5 MakerDAO协议的MAID详细结构模型（第5章）

背景描述：
MakerDAO作为典型DeFi协议，在区块链上运行，允许用户通过抵押资产生成稳定币DAI，其治理关键在于MKR代币持有人对风险参数和协议设置的投票。整个系统模块化，涉及多智能合约（Core、Collateral、Oracle、系统稳定器等）及外部参与者。

MAID变量划分：

• 机会变量（$\chi$）：涵盖智能合约模块状态、市场条件、抵押资产动态、DAI需求及安全风险等。

- 决策变量（$\mathcal{D}$）：包括用户借贷额度及治理者调整的风险参数（如清算比率、债务上限等）。

• 效用变量（$\mathcal{U}$）：用户盈利性和DAO治理成员的协议可持续性。

系统模块的互动：
详细图示智能合约模块间复杂关联及对决策和效用变量的影响路径（图6）。例如，核心模块作为数据和状态枢纽，治理模块设定风险参数影响债务水平，系统稳定器应对风险事件促进协议稳健等。

影响机理：

• 市场波动和风险参数调整影响抵押品性能和借贷需求。

- 安全风险来自合约漏洞、预言机失败等，治理通过风险参数控制保持安全边界。

• 用户和治理者之间形成复杂博弈，昂科合约模块形成动态反应系统。

此部分将MAIDs由理论构架推进至具体协议层级展示，奠定未来建模与验证工作基础。[page::5,6,7]

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2.6 报告结论与未来工作展望（第6章）

总结：
本文展示了MAIDs在单代理和多代理DeFi治理博弈分析的有效性，通过举例演示了均衡求解及其对协议安全性的指导意义。提出了MakerDAO的MAID结构框架，展示了MAIDs作为治理机制建模及验证工具的潜力。

未来工作方向：

• 推动条件概率分布由离散均匀向连续分布扩展，实现更精细的概率刻画。

- 拓展代理数量和多样化效用函数，适应DeFi多元与异构化生态。

• 引入市场情绪与抵押风险直接因果关系，深入探究其对均衡与治理结果的影响。

- 基于真实数据参数，求解和验证MakerDAO的MAID模型，提升模型实践关联度。

该展望呼吁持续完善MAID工具链以适应DeFi治理不断增长的复杂度，推动安全性和弹性构建。[page::7]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：因果影响图（Causal Influence Diagram）及MAID基本示例

• 描述：图1展现了模型中市场情绪（MS）与抵押风险（CR）对决策变量（V，投票）及效用变量（U）的直接影响路径。

- 解读：双向有向边突出两个机会变量对决策和效用的因果作用，决策节点同时影响效用，反映代理策略选择直接决定结果效用。

• 联系文本：图形直观表达了本模型核心变量间的因果关系，支持4.1节计算单代理最优策略时利用CR和MS预测决策结果与效用的逻辑理解。[page::3]

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3.2 图2：单代理最优策略的条件概率分布函数输出

• 描述：展示了模型中代理基于CR和MS不同取值组合下，选择投票yes(1)或no(0)的策略概率。

- 解读：策略明确区分不同环境下的选择倾向，如CR或MS为“1”时策略全为1，符合效用最大化原则。

• 联系文本：图2是4.1节中基于MAID求解的优化策略的直观结果，验证了代理根据环境信息理性投票行为。[page::3]

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3.3 图3：多代理影响图示意（双代理模型）

• 描述：展示两代理（A1、A2）节点以及各自决策（彩色方块）和效用节点（菱形），以及A1对A2的影响箭头。

- 解读：箭头体现代理间信息和决策的交互依赖，反映非同步决策和信息可见性对策略选取的影响。

• 联系文本：对应4.2节堆叠博弈设定，突出后代理依据前代理决策作出选择的策略反应机制。[page::4]

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3.4 图4：两代理博弈的纯纳什均衡策略展现

• 描述：输出显示A1的策略恒定为1，A2的策略依据A1的状态确定为0或1，体现纯策略均衡。

- 解读：这种策略对应后代理顺应前代理的策略选择，符合层级博弈理论。

• 联系文本：4.2节均衡结果的直观策略概要，证明假设成立，纳什均衡可构造且合理。[page::4]

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3.5 图5：攻击者与诚实代理的纳什均衡策略

• 描述：结果显示诚实代理A1总是选择1（支持），攻击者A2总是选择0（反对），彼此策略独立。

- 解读：表明即使存在攻击者，双方都有确定优势策略，未形成协调均衡，显露潜在治理风险。

• 联系文本：4.3节攻击模型的实证分析结果，体现异构代理激励冲突和MAID在挖掘治理隐患中的价值。[page::5]

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3.6 图6：MakerDAO智能合约层面的MAID结构图

• 描述：复杂框图展示各智能合约模块（Core, Oracle, Governance等）、风险参数及其相互关系，以及对用户债务、盈利性和可持续性的影响路径。

- 解读：图示系统内部复杂的交互结构及治理决策对风险参数及最终用户行为、协议健康的影响，强调不同模块的互为依赖。

• 联系文本：5.1节详细MAID构建的核心展现，突显获得全局治理决策模型的可能并为进一步定量分析奠基。

- 潜在局限：图中模块间采用虚线与实线区分关联强度，未来结合具体数据模型还能丰富交互权重和动态反馈。[page::6]



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4. 估值分析

本报告中未涉及传统财务估值模型（如DCF、市盈率等），主体聚焦在博弈论模型框架的均衡分析与决策结构建模。因此不存在直接的估值计算，但MAIDs模型间接反映了协议价值与策略效用的关系，即代理通过优化投票策略最大化其期望效用，从而影响治理成效和协议稳定性。

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5. 风险因素评估

• 策略偏差风险：模型假设代理理性且同质，现实中代理动机异质、信息不对称，可能导致投票行为偏离最优策略，产生治理失败风险。

- 恶意代理风险：引入攻击者模拟展示了异构代理对协议稳定性的破坏潜力，若攻击代理获得投票优势，可能实现治理提案阻断或破坏。

• 信息传递风险：依赖非同步观察和传播信息，实时性和准确性不足可能降低均衡达成的可能。

- 市场环境变量变动：模型假设市场情绪与抵押风险相互独立，忽略了其潜在的因果关联，可能影响策略选择。

• 模型简化风险：采用离散均匀概率分布和有限状态，缺乏对连续市场动态的细致刻画，降低模型现实感和预测准确度。

作者对缓解的建议主要是未来机制设计的引入和模型复杂度提升，尚未提供具体的操作层面风险缓解策略。[page::2,7]

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型同质性假设的局限性：同质代理简化了计算，但与现实中多样化的DeFi参与者行为差异、激励不一致存在较大偏差，可能导致均衡分析失真。

- 策略信息假设：假设代理观察他人投票行为并据此决策，这在实际匿名或半匿名环境中难以完全成立，信息不完全或延迟会改变均衡特征。

• 效用函数的刚性设定：效用量化较为粗糙，缺乏对风险偏好和长期收益的动态考虑，忽视了策略多样化和代理的学习适应能力。

- 算法层面透明度：均衡求解算法描述较简略，尤其子程序和博弈树转换细节不足，可能限制实际应用时的可扩展性和效率。

• 境外推广及验证缺乏：MakerDAO MAID构建虽详尽，但未基于实服场景数据验证，针对真实事件或多变参数的敏感度分析缺失。

整体而言，报告尽管提出创新模型和方法，但其现实适用性和精细刻画尚有提升空间，仍处于理论探索与初步验证阶段。[page::7]

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7. 结论性综合

本文系统阐述了利用多代理影响图（MAIDs）对DeFi治理系统中的复杂多代理战略互动进行建模与分析的方法论。通过构建简化且具代表性的二元投票治理游戏模型，结合代理的效用函数和环境随机变量，完成了单代理最优策略的推导，并针对多代理系统中的博弈均衡给出了理论和算法支持。双代理的堆叠博弈分析体现了治理机制中的顺序行动与信息影响，阐释了策略模仿形成共识的合理性。

引入对抗代理后，模型揭示了治理攻击可能带来的均衡崩溃和效用互斥，为DeFi协议安全风险管理提供了理论证据。进一步，作者描绘了MakerDAO治理体系的MAID，从智能合约模块层面细致揭示了治理决策如何影响协议风险参数和用户行为，反映了现实协议的复杂性与交织关系。

整体报道不仅加深了对DeFi治理多代理互动本质的理解，还展示了MAIDs作为一种图形化、多层次的战略分析工具在区块链治理中的应用潜力。其均衡算法和模型结构为未来协议设计、攻击检测以及治理机制优化奠定基础。

图表深入分析中，因果影响图明确了状态变量与决策及效用之间的关系；策略分布图具体展现代理投票倾向；双代理模型图和纳什均衡策略输出清晰反映了博弈动态；MakerDAO MAID结构图为理解系统整体运作提供了全景视角。

综上，MAIDs为解构和设计DeFi治理机制提供了清晰直观且数学严谨的分析架构，表明在区块链生态多变、多主体复杂交互中，基于MAIDs的研究具备重要理论及实践价值。[page::0,1,2,3,4,5,6,7]

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参考文献

请见报告末尾，涵盖算法基础文献、DeFi治理相关论文及MAID与博弈论核心文献。

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