Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des minerais numériques" d'une valeur inestimable, mais encore sous-exploités à l'ère de l'IA. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
Nous constatons que la réalité du Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi, avec une grande quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et ne pouvant pas être réellement exploitées.
En même temps, l'émergence de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, proposent tous la vision "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 décisionnelle de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse assez ultime : Port3 Network.
Depuis la plateforme de tâches SoQuest initiale, au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, jusqu'au langage d'exécution des 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 on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, transforme les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris en avance une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne, la finance sociale, etc., ne soient réellement intégrés.
Nous allons analyser en profondeur la matrice de produits de Port3, son avantage technologique, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, et examiner comment il établit un cercle fermé de circulation des données destiné aux agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que Port3 2.1 ?
Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, 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 utilisant un moteur IA pour un traitement normalisé, 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'activation des actifs comportementaux sur la chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un financement de 3 millions de dollars lors d'un tour de semence, dirigé par une certaine institution d'investissement, avec d'autres participants comprenant plusieurs institutions renommées.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec la participation de plusieurs institutions d'investissement.
Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement d'un certain organisme d'investissement, ainsi que du soutien en subventions de plusieurs plateformes.
2.2.2 Situation de l'équipe
Max D. : co-fondateur, possède une expérience de travail dans une entreprise technologique renommée; dispose d'une vaste expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur back-end pour un géant de l'Internet et une entreprise technologique, possédant plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
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 résumés en une ligne directrice principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé du flux de données, de la collecte à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance des communautés et la collecte de données. Essentiellement, 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 et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de données les plus étendus dans le domaine du Web3.
D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et des données dynamiques provenant de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un volume énorme d'enregistrements de comportements d'utilisateurs et d'événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant ainsi une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
Pour 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 Mini App Telegram. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle préétabli, ce qui améliore 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 fermé des actifs comportementaux de Port3 sur l'ensemble de la chaîne, et aussi la source originale des données sémantiques comportementales nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de précipitation - 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, qui est une base de données comportementale structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA, et qui constitue l'infrastructure sous-jacente permettant à Port3 de réaliser "l'actif comportemental" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données blockchain traditionnelles ( telles que The Graph, Dune, etc., qui ont pour objectif la "requête", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction sur la chaîne exécutées automatiquement.
Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données sur les comportements des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant un système dynamique de données sociales en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données" qui est "compréhensible, combinable et appelable".
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 Application des 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, et constitue l'"exécution visualisée" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes:
Score de popularité des réseaux sociaux multiplateforme : intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde du Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : 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 dans des scénarios tels que la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt et les transactions en chaîne.
Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui, grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à la dynamique on-chain, suit en temps réel les projets potentiels sur une chaîne donnée, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" ------ non seulement vous dit 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 le point d'entrée des données, alors BQL###Blockchain Quest Language( est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur d'exécution pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données d'activité.
Le rôle et le mécanisme de BQL:
Couche de langage universelle : BQL fournit une structure de requête conviviale en langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", reliant ainsi des environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : supporte les opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, étant le pivot clé de l'automatisation des comportements en chaîne.
Extracteur sémantique de données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles AI et les agents, permettant la mise à jour et le calcul des données 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 on-chain" dans le monde du Web3, permettant aux actions on-chain de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" ------ les machines n'exécutent pas seulement les instructions que vous donnez, mais comprennent également votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'API d'agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.
Les applications incluent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux sur blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.
Cette structure de produit entière fait de Port3 la seule plateforme du secteur des données sociales Web3 capable d'intégrer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
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 en chaîne.
![Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moats de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut jouer un rôle de premier plan dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées en matière de grands modèles, mais plutôt parce qu'elle a construit, au cours de l'accumulation de ses activités, des actifs de données comportementales sociales de haute valeur, d'une grande profondeur et d'une grande largeur. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'Agents et l'entraînement des modèles :
3.2.1. Données de comportement on-chain et off-chain à l'échelle de millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâches, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, telles que les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking, et les positions détenues, formant un graphique de comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI où "les données sont le carburant", ce type de données de comportement structurées et d'interactions fréquentes est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue et en temps réel des données
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un produit unique, mais elle a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant des scénarios tels que le lancement d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateur réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les parties prenantes, Port3 absorbe en permanence les dernières tendances écologiques et les tendances des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériel d'entraînement" pour l'évolution continue des modèles d'IA.
3.2.3 Créer un ensemble de données dédié à 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, leurs chemins d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, rendant les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, en revanche, utilise la reconnaissance sémantique et l'acte de Rankit.
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ChainComedian
· 07-20 04:10
Eh, c'est juste une spéculation sur le concept d'IA, combien de pièges peut-on en tirer ?
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MissedTheBoat
· 07-18 06:54
Il vaut mieux faire du Mining.
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YieldWhisperer
· 07-17 07:39
j'ai vu ces mêmes données jouer une douzaine de fois... une autre "infrastructure révolutionnaire" qui va mourir dans 6 mois à vrai dire
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DevChive
· 07-17 07:38
Une autre vague d'AI Se faire prendre pour des cons a commencé.
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SilentAlpha
· 07-17 07:38
Un autre projet de promotion de l'IA
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OnchainDetectiveBing
· 07-17 07:38
Encore en train de faire des promesses. Combien coûtera la prochaine licence ?
Port3 construit une infrastructure de données sociales Web3 alimentée par l'IA pour créer un cercle fermé d'actifs comportementaux.
Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des minerais numériques" d'une valeur inestimable, mais encore sous-exploités à l'ère de l'IA. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
Nous constatons que la réalité du Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi, avec une grande quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et ne pouvant pas être réellement exploitées.
En même temps, l'émergence de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, proposent tous la vision "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 décisionnelle de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse assez ultime : Port3 Network.
Depuis la plateforme de tâches SoQuest initiale, au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, jusqu'au langage d'exécution des 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 on-chain et les comportements sociaux off-chain, mais également, grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, transforme les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris en avance une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne, la finance sociale, etc., ne soient réellement intégrés.
Nous allons analyser en profondeur la matrice de produits de Port3, son avantage technologique, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, et examiner comment il établit un cercle fermé de circulation des données destiné aux agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que Port3 2.1 ?
Port3 Network est un projet d'infrastructure de données sociales Web3 alimenté par l'IA, 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 utilisant un moteur IA pour un traitement normalisé, 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'activation des actifs comportementaux sur la chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un financement de 3 millions de dollars lors d'un tour de semence, dirigé par une certaine institution d'investissement, avec d'autres participants comprenant plusieurs institutions renommées.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec la participation de plusieurs institutions d'investissement.
Octobre 2023 : Annonce de l'obtention d'un investissement d'un certain organisme d'investissement, ainsi que du soutien en subventions de plusieurs plateformes.
2.2.2 Situation de l'équipe
Max D. : co-fondateur, possède une expérience de travail dans une entreprise technologique renommée; dispose d'une vaste expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé en tant que développeur back-end pour un géant de l'Internet et une entreprise technologique, possédant plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
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 résumés en une ligne directrice principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé du flux de données, de la collecte à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance des communautés et la collecte de données. Essentiellement, 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 et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, y compris les transactions, les autorisations, le minting de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de données les plus étendus dans le domaine du Web3.
D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et des données dynamiques provenant de 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un volume énorme d'enregistrements de comportements d'utilisateurs et d'événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant ainsi une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
Pour 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 Mini App Telegram. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle préétabli, ce qui améliore 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 fermé des actifs comportementaux de Port3 sur l'ensemble de la chaîne, et aussi la source originale des données sémantiques comportementales nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de précipitation - 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, qui est une base de données comportementale structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA, et qui constitue l'infrastructure sous-jacente permettant à Port3 de réaliser "l'actif comportemental" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données blockchain traditionnelles ( telles que The Graph, Dune, etc., qui ont pour objectif la "requête", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir l'inférence et l'interaction sur la chaîne exécutées automatiquement.
Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données sur les comportements des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant un système dynamique de données sociales en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données" qui est "compréhensible, combinable et appelable".
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 Application des 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, et constitue l'"exécution visualisée" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes:
Score de popularité des réseaux sociaux multiplateforme : intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde du Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : 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 dans des scénarios tels que la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt et les transactions en chaîne.
Démonstration de scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui, grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à la dynamique on-chain, suit en temps réel les projets potentiels sur une chaîne donnée, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" ------ non seulement vous dit 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 le point d'entrée des données, alors BQL###Blockchain Quest Language( est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur d'exécution pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données d'activité.
Le rôle et le mécanisme de BQL:
Couche de langage universelle : BQL fournit une structure de requête conviviale en langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", reliant ainsi des environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : supporte les opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, étant le pivot clé de l'automatisation des comportements en chaîne.
Extracteur sémantique de données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles AI et les agents, permettant la mise à jour et le calcul des données 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 on-chain" dans le monde du Web3, permettant aux actions on-chain de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" ------ les machines n'exécutent pas seulement les instructions que vous donnez, mais comprennent également votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'API d'agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.
Les applications incluent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux sur blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches, et l'exploitation communautaire.
Cette structure de produit entière fait de Port3 la seule plateforme du secteur des données sociales Web3 capable d'intégrer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
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 en chaîne.
![Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moats de Port3 : le flywheel de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut jouer un rôle de premier plan dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées en matière de grands modèles, mais plutôt parce qu'elle a construit, au cours de l'accumulation de ses activités, des actifs de données comportementales sociales de haute valeur, d'une grande profondeur et d'une grande largeur. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'Agents et l'entraînement des modèles :
3.2.1. Données de comportement on-chain et off-chain à l'échelle de millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâches, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, telles que les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking, et les positions détenues, formant un graphique de comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI où "les données sont le carburant", ce type de données de comportement structurées et d'interactions fréquentes est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour continue et en temps réel des données
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un produit unique, mais elle a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant des scénarios tels que le lancement d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté des comportements d'utilisateur réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les parties prenantes, Port3 absorbe en permanence les dernières tendances écologiques et les tendances des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériel d'entraînement" pour l'évolution continue des modèles d'IA.
3.2.3 Créer un ensemble de données dédié à 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, leurs chemins d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, rendant les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, en revanche, utilise la reconnaissance sémantique et l'acte de Rankit.