論文の概要: DAO-AI: Evaluating Collective Decision-Making through Agentic AI in Decentralized Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21117v2
- Date: Mon, 27 Oct 2025 01:36:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 13:14:10.640547
- Title: DAO-AI: Evaluating Collective Decision-Making through Agentic AI in Decentralized Governance
- Title（参考訳）: DAO-AI:分散ガバナンスにおけるエージェントAIによる集団意思決定の評価
- Authors: Agostino Capponi, Alfio Gliozzo, Chunghyun Han, Junkyu Lee,
- Abstract要約: 本稿では,分散型ガバナンスにおける自律的意思決定者としてのエージェントAIの実証的研究について述べる。
我々は、提案コンテキストを解釈し、過去の審議データを検索し、その投票位置を独立して決定するエージェントAI投票者を構築する。
この研究は、分散金融システムのための説明可能な、経済的に厳格なAIエージェントの設計に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.230919380272301
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a first empirical study of agentic AI as autonomous decision-makers in decentralized governance. Using more than 3K proposals from major protocols, we build an agentic AI voter that interprets proposal contexts, retrieves historical deliberation data, and independently determines its voting position. The agent operates within a realistic financial simulation environment grounded in verifiable blockchain data, implemented through a modular composable program (MCP) workflow that defines data flow and tool usage via Agentics framework. We evaluate how closely the agent's decisions align with the human and token-weighted outcomes, uncovering strong alignments measured by carefully designed evaluation metrics. Our findings demonstrate that agentic AI can augment collective decision-making by producing interpretable, auditable, and empirically grounded signals in realistic DAO governance settings. The study contributes to the design of explainable and economically rigorous AI agents for decentralized financial systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,分散型ガバナンスにおける自律的意思決定者としてのエージェントAIの実証的研究について述べる。
主要なプロトコルから3K以上の提案を使用することで、提案コンテキストを解釈し、過去の審議データを検索し、その投票位置を独立して決定するエージェントAI投票者を構築する。
エージェントは、検証可能なブロックチェーンデータに基づく現実的な金融シミュレーション環境内で動作し、Agenticsフレームワークを介してデータフローとツールの使用を定義するモジュール構成可能プログラム(MCP)ワークフローを通じて実装される。
我々は、エージェントの判断が人的およびトークン重み付けされた結果とどの程度密接に一致しているかを評価し、慎重に設計された評価指標によって測定された強いアライメントを明らかにする。
エージェントAIは,現実的なDAOガバナンス設定において,解釈可能な,監査可能な,実証的に根拠付けられた信号を生成することによって,集団的意思決定を強化することができることを示す。
この研究は、分散金融システムのための説明可能な、経済的に厳格なAIエージェントの設計に寄与する。
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