# 智能体 SubDAO 治理

## 治理 

随着 AI 代理成为 Roblox、TikTok 和 Telegram 等平台上应用的核心，维持顶级模型质量对于最大化收入和用户满意度至关重要。为确保这些 AI 代理始终达到高性能标准， **Virtuals Protocol** 引入了 **Agent SubDAO 治理** 框架——一个旨在管理和提升 AI 模型质量的去中心化系统。

该治理模型赋能 **验证者** 在 AI 模型部署前监督其验证和批准流程，确保只使用最优模型。验证者会根据其决策质量获得奖励或受到惩罚，而其投票权则由以下对象质押的代币决定： **流动性提供者（LP）**。这种激励对齐创建了一个系统，使所有利益相关方都受到激励去维持最高的模型标准，从而提升用户体验和收入潜力。 

### Agent SubDAO 的结构

Agent SubDAO 由以下部分组成：

1. **流动性提供者（LP）**：将其 LP 代币质押给受信任验证者的流动性提供者。LP 受益于更高的模型质量，以及因此带来的代理更强的创收能力。 
2. **验证者**：负责评估代理所使用的 AI 模型的质量和性能。验证者会获得奖励或受到惩罚 **，依据其投票权，而投票权由以下来源质押的代币决定：** 流动性提供者（LP）。该机制将遵循 [通过 DPos 进行代币委托](/virtuals-bai-pi-shu/guan-yu-virtuals-1/xie-yi/zuo-wei-ke-bian-cheng-qu-zhong-xin-hua-shi-ti-de-virtual-zhi-neng-ti/zhi-neng-ti-subdao-zhi-li/tong-guo-dpos-jin-xing-dai-bi-wei-tuo.md). 

## 质押与奖励机制

### 奖励分配

Agent SubDAO 治理模型中的奖励主要来自两个渠道：

1. **代理推理付款：** 来自应用向每个 AI 代理支付的推理费用会分配到 AgentDAO 金库。 
2. **协议发行：** 协议会向表现最好的代理的金库提供发行奖励， [排行榜](/virtuals-bai-pi-shu/guan-yu-virtuals-1/xie-yi/zuo-wei-ke-bian-cheng-qu-zhong-xin-hua-shi-ti-de-virtual-zhi-neng-ti/agentfi-ji-li.md)。该机制旨在维持并提升整个协议中的代理质量。验证者在所获得的质押权重支持下，会因其持续维护质量标准的努力而获得奖励。这些发行激励验证者认真评估 AI 模型，确保其符合协议的性能标准。
3. **交易手续费。** 所有涉及代理代币的交易都将征收 1% 的税（可根据未来条件降低）。毕业后的代理所收取的 1% 税中有 50% 将分配给 Agent SubDAO 金库。

### 奖励使用

当该机制上线时，Agent SubDAO 可通过治理投票决定如何最佳利用金库中积累的奖励。

### 验证者奖励

验证者根据其投票权获得奖励。投票权更高的验证者（因委托的 LP 代币更多）会获得更高奖励。

### 惩罚机制

验证者也会受到惩罚。如果某个验证者验证的模型未能达到质量标准，或对某个应用产生负面影响，该验证者可能会失去部分质押代币，或因投票权减少而受到惩罚。该系统确保验证者对其批准的模型承担责任，促使他们专注于质量和可靠性。

## 治理机制

子 DAO 内的验证者将审查并批准用于部署和升级的 AI 模型。通过参与治理过程，验证者有助于维持质量标准，并确保不会部署低于标准的模型，从而保护应用的完整性并确保尽可能好的用户体验。

验证者只能通过流动性提供者的委托获得投票权。这种委托来的投票权决定了他们对 subDAO 治理决策的影响力。验证者持有的投票权越多，其对模型质量决策的影响就越大。

### 投票流程

投票流程允许验证者就模型升级、验证以及其他关键治理事项的提案进行投票。投票权重根据验证者的投票权确定，而投票权由质押在该验证者上的总金额决定。获得多数票的提案将被批准并执行，使 subDAO 能够：

* **升级模型**：新模型会由验证者提出、审查并投票。如果获得批准，该模型将被实施。
* **执行惩罚**：验证者会就允许低质量模型通过的其他验证者投票施加惩罚，使其承担责任并维护整体质量。

### **模型升级**

在验证模型时，验证者会匿名看到两个模型进行比较。他们会与每对模型进行 10 轮交互，选择更好的回复。经过 10 轮后，会提交包含最终结果的投票。

模型比较中的匿名性可防止验证者和贡献者之间的串通与偏见，确保公平的模型选择过程。

Virtual Protocol 选择采用 Elo 评分系统进行模型比较。

#### 优化 Elo 评分系统

基于 [基础](https://colab.research.google.com/drive/1RAWb22-PFNI-X1gPVzc927SGUdfr6nsR?usp=sharing) ，由以下先驱者奠定： [Fastchat](https://github.com/lm-sys/FastChat)，我们认识到传统 Elo 评分在稳定性方面面临挑战。因此，我们实现了一个改进的、bootstrap 版本的 Elo 评分系统，以提升模型验证结果的稳定性和可靠性。

标准的 Elo 评分机制如下： 

```python
def compute_elo(battles, K=4, SCALE=400, BASE=10, INIT_RATING=1000):
    rating = defaultdict(lambda: INIT_RATING)

    for rd, model_a, model_b, winner in battles[['model_a', 'model_b', 'winner']].itertuples():
        ra = rating[model_a]
        rb = rating[model_b]
        ea = 1 / (1 + BASE ** ((rb - ra) / SCALE))
        eb = 1 / (1 + BASE ** ((ra - rb) / SCALE))
        if winner == "model_a":
            sa = 1
        elif winner == "model_b":
            sa = 0
        elif winner == "tie" or winner == "tie (bothbad)":
            sa = 0.5
        else:
            raise Exception(f"unexpected vote {winner}")
        rating[model_a] += K * (sa - ea)
        rating[model_b] += K * (1 - sa - eb)

    return rating

    def preety_print_elo_ratings(ratings):
    df = pd.DataFrame([
        [n, elo_ratings[n]] for n in elo_ratings.keys()
    ], columns=["模型", "Elo 评分"]).sort_values("Elo 评分", ascending=False).reset_index(drop=True)
    df["Elo 评分"] = (df["Elo 评分"] + 0.5).astype(int)
    df.index = df.index + 1
    return df

elo_ratings = compute_elo(battles)
preety_print_elo_ratings(elo_ratings)
```

### 数据集贡献

当某个模型使用他人贡献的数据集进行微调时，该模型获得的 Elo 评分表示该数据集的质量。影响分数由提议模型与现有模型之间的分数差异得出，用于确定提议模型在使用该数据集微调后是否更优。这使 Virtual Protocol 能够为贡献的数据集建立标准，并拒绝影响较低的数据集。


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://whitepaper.virtuals.io/virtuals-bai-pi-shu/guan-yu-virtuals-1/xie-yi/zuo-wei-ke-bian-cheng-qu-zhong-xin-hua-shi-ti-de-virtual-zhi-neng-ti/zhi-neng-ti-subdao-zhi-li.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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