Le monde du Web3 est en train de passer d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données de comportement social des utilisateurs sont devenues des "minéraux numériques" les plus précieux et encore sous-exploités de l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une énorme valeur, qui reste à explorer.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi connaissent une croissance explosive, générant une quantité massive de données comportementales des utilisateurs à la fois sur la chaîne et hors chaîne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et leur véritable exploitation.
En même temps, l'essor de l'IA est en train de remodeler l'ensemble du monde numérique. ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur le Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., proposent tous la vision de "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question se pose : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Port3 Network a donné une réponse relativement ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, puis au langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et adaptée aux modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données en chaîne et les comportements sociaux hors chaîne, mais transforme également les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter grâce à la normalisation et à la reconnaissance d'intentions.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une simple plateforme de tâches ou un outil, mais a pris une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur chaîne et la finance sociale ne soient réellement intégrés.
Nous allons examiner en profondeur la matrice de produits de Port3, son avantage technologique, ses mécanismes de token et sa logique de croissance, et explorer comment il établit un cycle de circulation des données pour les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
Présentation du projet
Qu'est-ce que Port3 ?
Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, dirigé par Jump Crypto, visant à construire une couche de données sociales inter-chaînes, programmable et appelable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les traitant de manière standardisée avec un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements on-chain à l'ère de l'IA.
Aperçu du projet
Situation de financement:
Février 2023 : levée de fonds de 3 millions de dollars lors d'un tour de financement d'amorçage, dirigé par Jump Crypto, avec la participation d'autres investisseurs tels que SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent et Momentum6.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec des investisseurs tels qu'EMURGO, Adaverse Accelerator et Gate Labs.
Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions d'une plateforme d'échange, de Mask Network et d'Aptos.
État de l'équipe :
Max D.: co-fondateur, possède une expérience de travail dans une certaine entreprise technologique ; a une riche expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion de l'écosystème.
Anthony Deng : Co-fondateur, a travaillé dans une certaine entreprise de technologie et une certaine entreprise de matériel minier dans le développement backend, possédant de nombreuses années d'expérience dans la conception de systèmes à haute concurrence et l'architecture distribuée.
Vision de Port3 : de la "plateforme de tâches" à la "couche de données sociales IA"
Bien que la matrice de produits de Port3 contienne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés en une ligne directrice : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de flux de données de la collecte à la conversion."
Infrastructure de base Port3
Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée central des données construit par Port3 Network, une plateforme de capture de comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance communautaire et la collecte de données. En essence, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les chemins de comportement des plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes telles qu'EVM, Solana, Aptos, Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté des données dynamiques de plus de 6 millions d'utilisateurs et de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence sur les comportements sociaux Web3.
Afin d'améliorer l'évolutivité de la plateforme et la capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service), permettant aux projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, l'API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui augmentera considérablement la standardisation et l'universalité du système de tâches.
SoQuest n'est pas seulement une plateforme de tâches, c'est le point de départ du cycle d'actifs de comportement sur toute la chaîne de Port3, et c'est aussi la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
Données accumulées - Couche de données sociales IA
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées dans le module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, une base de données comportementale structurée spécialement conçue pour les applications d'IA, et constitue l'infrastructure de base pour que Port3 réalise la "monétisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui ont pour objectif de "requêter", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA, tout en supportant l'inférence et l'interaction en chaîne exécutées automatiquement.
Le Calque de Données Sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions sur la chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en croissance continue, qui est le centre cognitif comportemental de Port3. Il structure et sémantise des données comportementales complexes sur et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données" "compréhensible, combinable et appelable".
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# Application de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'agent IA
Rankit : moteur d'analyse du comportement social alimenté par l'IA
Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, représentant l'exécution "visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Capacités et innovations de Rankit :
Évaluation de la popularité sociale multiplateforme : combine les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologique USD1 récemment lancé, qui, grâce à des cartes de chaleur, à l'activité sociale et à la dynamique on-chain, suit en temps réel les projets prometteurs sur la chaîne BNB, devenant ainsi la boussole intelligente des utilisateurs DeFi pour capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dire ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : Langage d'exécution en chaîne basé sur l'intention
Si SoQuest est la porte d'entrée des données, alors BQL###Blockchain Quest Language( est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur opérationnel de tous les traitements, l'organisation et les appels de données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL :
Couche de langage universel : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou agents d'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", reliant les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge les opérations d'actifs sur la chaîne ) telles que le trading, le staking et l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, constituant le noyau central de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles d'IA et aux agents, réalisant la mise à jour et le calcul des données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne" dans le monde du Web3, permettant aux comportements en chaîne de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" - les machines non seulement exécutent les instructions que vous donnez, mais comprennent également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche API d'agent universel, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des commandes.
Les applications comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux basés sur la blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches et l'opération communautaire.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme du secteur des données sociales Web3 capable d'offrir une capacité "de la collecte → analyse → application → appel" sur l'ensemble du processus.
Son objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent AI de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) La douve de Port3 : le volant de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration AI Web3, non pas en raison de ses capacités avancées de grands modèles, mais en raison de l'accumulation de ses activités, qui ont construit des actifs de données comportementales sociales de grande valeur avec une profondeur et une largeur remarquables. Cet avantage en matière de données pose une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'Agents et l'entraînement de modèles :
Données comportementales en chaîne et hors chaîne au niveau de millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de parcours d'utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des tâches, l'interaction avec les portefeuilles, les actifs sur la chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, incluant des publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur la chaîne, le staking, les positions, etc., formant un graphique très dense des comportements sociaux. Dans le contexte actuel des modèles d'IA "les données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire des agents AI Web3.
Collaboration approfondie avec des milliers de projets, données mises à jour en temps réel.
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant des scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement apporté de véritables comportements d'utilisateurs, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce à des canaux de données co-construits avec les parties prenantes des projets, Port3 absorbe continuellement les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, et non un simple instantané statique. Cette capacité de mise à jour des données fournit à nos modèles d'IA un "réservoir de matériel d'entraînement" en évolution continue.
Créer un ensemble de données exclusif pour l'entraînement des modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.
Comparé aux données Web2 générales, l'identité en chaîne des utilisateurs Web3, les chemins d'interaction et les comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage comportemental de Rankit, a justement établi une voie de mapping entre les comportements en chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop sur le protocole B + tweet + seconde participation à la gouvernance", peut être modélisé comme l'étiquette sémantique "participant actif" ou "évangéliste précoce", permettant ainsi à l'agent AI de comprendre et d'engager ces groupes d'utilisateurs. Cela constitue la clé pour faire passer les modèles AI en chaîne de la "perception" à "la compréhension".
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
14 J'aime
Récompense
14
6
Partager
Commentaire
0/400
CafeMinor
· Il y a 6h
Les données étant si dispersées, il faut d'abord les unifier.
Voir l'originalRépondre0
EthMaximalist
· Il y a 6h
prendre les gens pour des idiots太严重了
Voir l'originalRépondre0
BanklessAtHeart
· Il y a 6h
Tout est devenu web3.
Voir l'originalRépondre0
BearMarketMonk
· Il y a 6h
Ce n'est qu'un nouveau tour de se faire prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
LiquidationSurvivor
· Il y a 6h
prendre les gens pour des idiots grand n'est pas nécessaire, il suffit de rouler.
Port3 crée une infrastructure de données sociales Web3 pour construire un boucle de capitalisation des comportements à l'ère de l'IA.
Introduction
Le monde du Web3 est en train de passer d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données de comportement social des utilisateurs sont devenues des "minéraux numériques" les plus précieux et encore sous-exploités de l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une énorme valeur, qui reste à explorer.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi connaissent une croissance explosive, générant une quantité massive de données comportementales des utilisateurs à la fois sur la chaîne et hors chaîne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et leur véritable exploitation.
En même temps, l'essor de l'IA est en train de remodeler l'ensemble du monde numérique. ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur le Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., proposent tous la vision de "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question se pose : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Port3 Network a donné une réponse relativement ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, puis au langage d'exécution d'intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" centrée sur le comportement des utilisateurs et adaptée aux modèles d'IA. Elle intègre non seulement les données en chaîne et les comportements sociaux hors chaîne, mais transforme également les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter grâce à la normalisation et à la reconnaissance d'intentions.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une simple plateforme de tâches ou un outil, mais a pris une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur chaîne et la finance sociale ne soient réellement intégrés.
Nous allons examiner en profondeur la matrice de produits de Port3, son avantage technologique, ses mécanismes de token et sa logique de croissance, et explorer comment il établit un cycle de circulation des données pour les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
Présentation du projet
Qu'est-ce que Port3 ?
Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, dirigé par Jump Crypto, visant à construire une couche de données sociales inter-chaînes, programmable et appelable. En agrégeant les données de comportement des utilisateurs de Web2 et Web3, et en les traitant de manière standardisée avec un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements on-chain à l'ère de l'IA.
Aperçu du projet
Situation de financement:
Février 2023 : levée de fonds de 3 millions de dollars lors d'un tour de financement d'amorçage, dirigé par Jump Crypto, avec la participation d'autres investisseurs tels que SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent et Momentum6.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec des investisseurs tels qu'EMURGO, Adaverse Accelerator et Gate Labs.
Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions d'une plateforme d'échange, de Mask Network et d'Aptos.
État de l'équipe :
Max D.: co-fondateur, possède une expérience de travail dans une certaine entreprise technologique ; a une riche expérience dans l'incubation de projets Web3 et l'expansion de l'écosystème.
Anthony Deng : Co-fondateur, a travaillé dans une certaine entreprise de technologie et une certaine entreprise de matériel minier dans le développement backend, possédant de nombreuses années d'expérience dans la conception de systèmes à haute concurrence et l'architecture distribuée.
Vision de Port3 : de la "plateforme de tâches" à la "couche de données sociales IA"
Bien que la matrice de produits de Port3 contienne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés en une ligne directrice : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de flux de données de la collecte à la conversion."
Infrastructure de base Port3
Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée central des données construit par Port3 Network, une plateforme de capture de comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance communautaire et la collecte de données. En essence, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les chemins de comportement des plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram, Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes telles qu'EVM, Solana, Aptos, Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté des données dynamiques de plus de 6 millions d'utilisateurs et de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence sur les comportements sociaux Web3.
Afin d'améliorer l'évolutivité de la plateforme et la capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service), permettant aux projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, l'API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui augmentera considérablement la standardisation et l'universalité du système de tâches.
SoQuest n'est pas seulement une plateforme de tâches, c'est le point de départ du cycle d'actifs de comportement sur toute la chaîne de Port3, et c'est aussi la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
Données accumulées - Couche de données sociales IA
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées dans le module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, une base de données comportementale structurée spécialement conçue pour les applications d'IA, et constitue l'infrastructure de base pour que Port3 réalise la "monétisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui ont pour objectif de "requêter", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA, tout en supportant l'inférence et l'interaction en chaîne exécutées automatiquement.
Le Calque de Données Sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions sur la chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en croissance continue, qui est le centre cognitif comportemental de Port3. Il structure et sémantise des données comportementales complexes sur et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données" "compréhensible, combinable et appelable".
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# Application de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'agent IA
Rankit : moteur d'analyse du comportement social alimenté par l'IA
Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, représentant l'exécution "visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Capacités et innovations de Rankit :
Évaluation de la popularité sociale multiplateforme : combine les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologique USD1 récemment lancé, qui, grâce à des cartes de chaleur, à l'activité sociale et à la dynamique on-chain, suit en temps réel les projets prometteurs sur la chaîne BNB, devenant ainsi la boussole intelligente des utilisateurs DeFi pour capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dire ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : Langage d'exécution en chaîne basé sur l'intention
Si SoQuest est la porte d'entrée des données, alors BQL###Blockchain Quest Language( est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur opérationnel de tous les traitements, l'organisation et les appels de données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL :
Couche de langage universel : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou agents d'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", reliant les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge les opérations d'actifs sur la chaîne ) telles que le trading, le staking et l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, constituant le noyau central de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles d'IA et aux agents, réalisant la mise à jour et le calcul des données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne" dans le monde du Web3, permettant aux comportements en chaîne de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" - les machines non seulement exécutent les instructions que vous donnez, mais comprennent également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche API d'agent universel, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des commandes.
Les applications comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux basés sur la blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches et l'opération communautaire.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme du secteur des données sociales Web3 capable d'offrir une capacité "de la collecte → analyse → application → appel" sur l'ensemble du processus.
Son objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent AI de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) La douve de Port3 : le volant de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration AI Web3, non pas en raison de ses capacités avancées de grands modèles, mais en raison de l'accumulation de ses activités, qui ont construit des actifs de données comportementales sociales de grande valeur avec une profondeur et une largeur remarquables. Cet avantage en matière de données pose une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'Agents et l'entraînement de modèles :
Données comportementales en chaîne et hors chaîne au niveau de millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux de parcours d'utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que le comportement des tâches, l'interaction avec les portefeuilles, les actifs sur la chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, incluant des publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur la chaîne, le staking, les positions, etc., formant un graphique très dense des comportements sociaux. Dans le contexte actuel des modèles d'IA "les données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire des agents AI Web3.
Collaboration approfondie avec des milliers de projets, données mises à jour en temps réel.
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un seul produit, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant des scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement apporté de véritables comportements d'utilisateurs, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce à des canaux de données co-construits avec les parties prenantes des projets, Port3 absorbe continuellement les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, et non un simple instantané statique. Cette capacité de mise à jour des données fournit à nos modèles d'IA un "réservoir de matériel d'entraînement" en évolution continue.
Créer un ensemble de données exclusif pour l'entraînement des modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.
Comparé aux données Web2 générales, l'identité en chaîne des utilisateurs Web3, les chemins d'interaction et les comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage comportemental de Rankit, a justement établi une voie de mapping entre les comportements en chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop sur le protocole B + tweet + seconde participation à la gouvernance", peut être modélisé comme l'étiquette sémantique "participant actif" ou "évangéliste précoce", permettant ainsi à l'agent AI de comprendre et d'engager ces groupes d'utilisateurs. Cela constitue la clé pour faire passer les modèles AI en chaîne de la "perception" à "la compréhension".
Port3