De datos sociales a cerebro AI: cómo Port3 Network está construyendo la red AI de Web3
1. Introducción
En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. Los datos del comportamiento social de los usuarios se han convertido en "minerales digitales" de gran valor en la era de la IA, pero aún no se han desarrollado plenamente. Los datos sociales generados cada minuto contienen un gran valor que aún no se ha explotado.
La realidad de Web3 está fragmentada: por un lado, protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi han crecido de manera explosiva, y los usuarios han generado una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, estos datos están dispersos en DApps aislados, registros de transacciones y plataformas sociales, carecen de una integración estructurada, lo que dificulta la construcción de un retrato unificado y no pueden ser realmente utilizados.
Al mismo tiempo, el auge de la IA está remodelando rápidamente todo el mundo digital. Proyectos como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, así como proyectos de agentes construidos sobre Web3 como Autonolas, Morphpad y Mind Network, han presentado la visión de "datos invocables + intenciones ejecutables."
En este contexto, surge una pregunta: si la IA es el futuro, ¿quién construirá la capa de datos y la base de decisiones de Web3? Port3 Network ofrece una respuesta bastante definitiva:
Desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones cruzadas OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable con los modelos de IA. No solo integra datos en cadena con comportamientos sociales fuera de la cadena, sino que también, a través de la estandarización y el reconocimiento de intenciones, convierte los datos en "plantillas de acción" que los agentes pueden entender, invocar y ejecutar.
En otras palabras, Port3 ya no es una plataforma o herramienta de tareas única, sino que ha ocupado anticipadamente una posición estratégica de "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre la soberanía de datos, la identidad en cadena y las finanzas sociales se integren realmente.
A continuación, se desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, la ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo cerrado de flujo de datos orientado a agentes de IA en el mundo fragmentado de Web3, y se convierte en la infraestructura oculta de la próxima tendencia de billones.
2. Introducción al proyecto
¿Qué es 2.1 Port3?
Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por IA, que tiene como objetivo construir una capa de datos sociales interoperable, programable y accesible entre cadenas. Al agregar datos de comportamiento de usuarios de Web2 y Web3, y complementado con un motor de IA para su procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que abarca desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), consultas inteligentes (OpenBQL) hasta la invocación de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la tokenización de activos de comportamiento en la cadena en la era de la IA.
2.2 Descripción del proyecto
2.2.1 Situación de financiamiento
Febrero de 2023: Se completó una ronda de financiación por 3 millones de dólares.
Agosto de 2023: obtención de una nueva ronda de financiación de millones de dólares
Octubre de 2023: Anuncio de la obtención de inversión de DWF Labs, así como el apoyo de subvenciones de Binance Labs, Mask Network y Aptos.
2.2.2 Situación del equipo
Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; cuenta con una amplia experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.
Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en Tencent en el desarrollo de backend, con muchos años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitectura distribuida.
3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa de datos sociales AI"
Aunque la matriz de productos de Port3 incluye varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, parece dispersa, pero en realidad se puede resumir en una línea central: "El comportamiento es activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado del flujo de datos desde la recopilación hasta la conversión."
3.1 Infraestructura básica de Port3
3.1.1 Agregación de datos - SoQuest
SoQuest es el núcleo de acceso a datos construido por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios en Web3 que integra la distribución de tareas, la verificación de comportamientos, el crecimiento de comunidades y la recopilación de datos. Su esencia es un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y tiene como objeto de recopilación los comportamientos sociales de los usuarios, conectando los caminos de comportamiento entre las interacciones en la cadena y las plataformas sociales de Web2.
SoQuest soporta las principales plataformas Web2 como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con interacciones en 19 cadenas como EVM, Solana, Aptos y Sui, incluyendo transacciones, autorizaciones, mint de NFT, entre otros, formando uno de los sistemas de recopilación de acciones más amplios en el ámbito de Web3.
Para mediados de 2025, Port3 Network habrá recopilado datos dinámicos de más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos, con una cobertura de datos que supera los 10 millones de usuarios de criptomonedas. Esto ha generado un gran volumen de registros de comportamiento de usuarios y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.
Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recopilación de datos, SoQuest ha lanzado el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los proyectos integrar su sistema de tareas en su propia dApp o en Telegram Mini App. En 2025, se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la lógica de verificación sin plantillas preestablecidas, lo que mejora enormemente la estandarización y la versatilidad del sistema de tareas.
SoQuest no es solo una plataforma de tareas, es el punto de partida del ciclo cerrado de activos de comportamiento en toda la cadena de Port3, y también es la fuente original de los datos semánticos de comportamiento necesarios para la inferencia de IA.
3.1.2 Acumulación de datos - Capa de datos sociales de IA
Los datos de comportamiento de los usuarios capturados por SoQuest se sedimentan finalmente en el módulo central de Port3 Network: la Capa de Datos Sociales de IA, que es una base de datos de comportamiento estructurada diseñada específicamente para aplicaciones de IA, y también es la infraestructura subyacente que permite a Port3 lograr la "activos de comportamiento" y la "financiarización de la información (InfoFi)".
A diferencia de plataformas de datos en cadena tradicionales ( como The Graph, Dune, etc., ) que tienen como objetivo el "consulta", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean utilizados por modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en cadena automatizadas.
La Capa de Datos Sociales AI integra decenas de millones de registros de interacciones en cadena y datos de comportamiento de tareas sociales, y se actualiza continuamente a través de módulos de aplicación como SoQuest y Rankit, construyendo un sistema de datos sociales dinámico y en constante crecimiento que es el centro de cognición de comportamiento de Port3, estructurando y semantizando complejas estructuras de datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena, proporcionando a los agentes un combustible de datos "comprensible, combinable y llamable".
3.1.3 Aplicación de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema de Agente AI
Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA
Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, y es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL a nivel de IA.
La capacidad de Rankit e innovación de paradigmas:
Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra señales sociales de Twitter, Telegram, Discord, etc., para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.
Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: a través de análisis de sentimientos con NLP y modelos grandes, se convertirán los indicadores de enfoque de discusión, influencia de KOL y nivel de confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados en escenarios como gobernanza comunitaria, gestión de riesgos de préstamos y transacciones en cadena.
Ejemplo de implementación en escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 lanzado recientemente, que a través de mapas de calor, actividad social y energía en cadena, rastrea en tiempo real los proyectos potenciales en BNB Chain, convirtiéndose en una brújula inteligente para que los usuarios de DeFi capturen Alpha.
Con el apoyo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos": no solo te dice qué ha sucedido, sino también qué debes hacer.
OpenBQL: Lenguaje de ejecución en cadena impulsado por intenciones
Si SoQuest es la entrada de datos, entonces BQL(Blockchain Quest Language) es la corteza cerebral de datos de Port3, el núcleo semántico y motor operativo para el procesamiento, organización y recuperación de todos los datos de comportamiento.
El papel y el mecanismo de BQL:
Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, lo que permite a los desarrolladores o agentes realizar operaciones en la cadena con instrucciones como "comprar NFT en la cadena Aptos", conectando entornos multi-cadena de EVM, BTC y Solana.
Capa de ejecución estandarizada: soporta la operación de activos en cadena ( como transacciones, staking, y adición de liquidez ) con procesamiento automatizado de un solo clic, siendo el núcleo clave de la automatización de acciones en cadena.
Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y agentes, logrando actualizaciones y cálculos de datos de alta frecuencia necesarios para la financiarización de la información (InfoFi).
Con BQL, Port3 está promoviendo la construcción de un nuevo "protocolo de lenguaje natural en cadena" en el mundo Web3, elevando el comportamiento en cadena del "nivel de código" al "nivel de intención": la máquina no solo ejecuta las instrucciones que dices, sino que también entiende tus intenciones.
Capacidad de integración del Agente AI: Ailliance.ai
Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, donde los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.
Las aplicaciones incluyen asistente de inversión automatizado, robots interactivos, asistente inteligente para juegos en cadena, entre otros, abarcando diversas situaciones como la toma de decisiones de trading, la publicación de tareas y la operación de comunidades.
Esta completa estructura de productos convierte a Port3 en la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que posee la capacidad de "desde la recolección→análisis→aplicación→llamada" a lo largo de todo el proceso.
Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, permitiendo que los agentes de IA comprendan, reconozcan y operen activos en cadena.
3.2 El foso de Port3: el volante de crecimiento generado por la acumulación de negocios
Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI, no por su avanzada capacidad de modelos grandes, sino por haber construido un activo de datos de comportamiento social de alto valor con gran profundidad y amplitud durante su proceso de acumulación empresarial. Esta ventaja de datos establece una base única para las aplicaciones de IA de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos:
3.2.1. Datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena a nivel de decenas de millones
Aprovechando la operación de la plataforma de tareas SoQuest durante tres años, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, abarcando múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con billeteras, los activos en cadena y el nivel de participación en comunidades. Estos datos cruzan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking y tenencias, formando un mapa de comportamiento social extremadamente denso. En el contexto actual del modelo de IA "los datos son combustible", este tipo de datos de comportamiento estructurados y de alta frecuencia es, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir un Agente de IA para Web3.
3.2.2 Colaboración profunda con miles de proyectos, datos actualizados en tiempo real de manera continua.
Port3 no es una plataforma orientada a un solo producto, sino que ha establecido relaciones de cooperación con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, diseño de tareas, gobernanza comunitaria e interacciones en la cadena. Esta cooperación no solo ha traído comportamientos de usuarios reales, sino que también garantiza la diversidad y la actualidad de las fuentes de datos. A través de los canales de datos co-construidos con los proyectos, Port3 absorbe continuamente las últimas tendencias ecológicas y de usuarios, construyendo un motor de datos de evolución dinámica, en lugar de un conjunto de instantáneas estáticas. Esta capacidad de actualización de datos proporciona un "reservorio de materiales de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.
3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento de modelos de IA, proporcionando apoyo semántico a los agentes en la cadena.
En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en cadena, los caminos de interacción y el comportamiento de activos de los usuarios de Web3 tienen una alta anonimidad y complejidad estructural, lo que dificulta la adaptación de modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha creado un camino de mapeo entre el comportamiento en cadena y la semántica del lenguaje natural. Por ejemplo: "La billetera A participa en un airdrop en el protocolo B + publica un tweet + participa nuevamente en la gobernanza", puede ser modelado como la etiqueta semántica "participante activo" o "evangelista temprano", lo que permite que el Agente AI entienda y movilice estos.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
10 me gusta
Recompensa
10
5
Compartir
Comentar
0/400
CommunityLurker
· hace15h
¿Quién ve esto bien? data to ai
Ver originalesResponder0
NotGonnaMakeIt
· hace15h
Con la cadena de bloques, yo soy el que está shorting.
Ver originalesResponder0
MeaninglessGwei
· hace15h
¿Qué pasa? ¿Otra vez especulando con conceptos?
Ver originalesResponder0
BridgeJumper
· hace15h
No mires más, otra vez Ser engañados.
Ver originalesResponder0
GateUser-a5fa8bd0
· hace15h
Solo ver el título me hace sentir que he ganado mucho.
Port3 crea una red Web3 AI: de datos sociales a un motor de decisiones inteligentes
De datos sociales a cerebro AI: cómo Port3 Network está construyendo la red AI de Web3
1. Introducción
En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. Los datos del comportamiento social de los usuarios se han convertido en "minerales digitales" de gran valor en la era de la IA, pero aún no se han desarrollado plenamente. Los datos sociales generados cada minuto contienen un gran valor que aún no se ha explotado.
La realidad de Web3 está fragmentada: por un lado, protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi han crecido de manera explosiva, y los usuarios han generado una gran cantidad de datos de comportamiento tanto en la cadena como fuera de ella; por otro lado, estos datos están dispersos en DApps aislados, registros de transacciones y plataformas sociales, carecen de una integración estructurada, lo que dificulta la construcción de un retrato unificado y no pueden ser realmente utilizados.
Al mismo tiempo, el auge de la IA está remodelando rápidamente todo el mundo digital. Proyectos como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, así como proyectos de agentes construidos sobre Web3 como Autonolas, Morphpad y Mind Network, han presentado la visión de "datos invocables + intenciones ejecutables."
En este contexto, surge una pregunta: si la IA es el futuro, ¿quién construirá la capa de datos y la base de decisiones de Web3? Port3 Network ofrece una respuesta bastante definitiva:
Desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones cruzadas OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable con los modelos de IA. No solo integra datos en cadena con comportamientos sociales fuera de la cadena, sino que también, a través de la estandarización y el reconocimiento de intenciones, convierte los datos en "plantillas de acción" que los agentes pueden entender, invocar y ejecutar.
En otras palabras, Port3 ya no es una plataforma o herramienta de tareas única, sino que ha ocupado anticipadamente una posición estratégica de "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre la soberanía de datos, la identidad en cadena y las finanzas sociales se integren realmente.
A continuación, se desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, la ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo cerrado de flujo de datos orientado a agentes de IA en el mundo fragmentado de Web3, y se convierte en la infraestructura oculta de la próxima tendencia de billones.
2. Introducción al proyecto
¿Qué es 2.1 Port3?
Port3 Network es un proyecto de infraestructura de datos sociales Web3 impulsado por IA, que tiene como objetivo construir una capa de datos sociales interoperable, programable y accesible entre cadenas. Al agregar datos de comportamiento de usuarios de Web2 y Web3, y complementado con un motor de IA para su procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que abarca desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), consultas inteligentes (OpenBQL) hasta la invocación de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la tokenización de activos de comportamiento en la cadena en la era de la IA.
2.2 Descripción del proyecto
2.2.1 Situación de financiamiento
Febrero de 2023: Se completó una ronda de financiación por 3 millones de dólares.
Agosto de 2023: obtención de una nueva ronda de financiación de millones de dólares
Octubre de 2023: Anuncio de la obtención de inversión de DWF Labs, así como el apoyo de subvenciones de Binance Labs, Mask Network y Aptos.
2.2.2 Situación del equipo
Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; cuenta con una amplia experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.
Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en Tencent en el desarrollo de backend, con muchos años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitectura distribuida.
3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa de datos sociales AI"
Aunque la matriz de productos de Port3 incluye varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, parece dispersa, pero en realidad se puede resumir en una línea central: "El comportamiento es activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado del flujo de datos desde la recopilación hasta la conversión."
3.1 Infraestructura básica de Port3
3.1.1 Agregación de datos - SoQuest
SoQuest es el núcleo de acceso a datos construido por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios en Web3 que integra la distribución de tareas, la verificación de comportamientos, el crecimiento de comunidades y la recopilación de datos. Su esencia es un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y tiene como objeto de recopilación los comportamientos sociales de los usuarios, conectando los caminos de comportamiento entre las interacciones en la cadena y las plataformas sociales de Web2.
SoQuest soporta las principales plataformas Web2 como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con interacciones en 19 cadenas como EVM, Solana, Aptos y Sui, incluyendo transacciones, autorizaciones, mint de NFT, entre otros, formando uno de los sistemas de recopilación de acciones más amplios en el ámbito de Web3.
Para mediados de 2025, Port3 Network habrá recopilado datos dinámicos de más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos, con una cobertura de datos que supera los 10 millones de usuarios de criptomonedas. Esto ha generado un gran volumen de registros de comportamiento de usuarios y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.
Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recopilación de datos, SoQuest ha lanzado el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los proyectos integrar su sistema de tareas en su propia dApp o en Telegram Mini App. En 2025, se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la lógica de verificación sin plantillas preestablecidas, lo que mejora enormemente la estandarización y la versatilidad del sistema de tareas.
SoQuest no es solo una plataforma de tareas, es el punto de partida del ciclo cerrado de activos de comportamiento en toda la cadena de Port3, y también es la fuente original de los datos semánticos de comportamiento necesarios para la inferencia de IA.
3.1.2 Acumulación de datos - Capa de datos sociales de IA
Los datos de comportamiento de los usuarios capturados por SoQuest se sedimentan finalmente en el módulo central de Port3 Network: la Capa de Datos Sociales de IA, que es una base de datos de comportamiento estructurada diseñada específicamente para aplicaciones de IA, y también es la infraestructura subyacente que permite a Port3 lograr la "activos de comportamiento" y la "financiarización de la información (InfoFi)".
A diferencia de plataformas de datos en cadena tradicionales ( como The Graph, Dune, etc., ) que tienen como objetivo el "consulta", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean utilizados por modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en cadena automatizadas.
La Capa de Datos Sociales AI integra decenas de millones de registros de interacciones en cadena y datos de comportamiento de tareas sociales, y se actualiza continuamente a través de módulos de aplicación como SoQuest y Rankit, construyendo un sistema de datos sociales dinámico y en constante crecimiento que es el centro de cognición de comportamiento de Port3, estructurando y semantizando complejas estructuras de datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena, proporcionando a los agentes un combustible de datos "comprensible, combinable y llamable".
3.1.3 Aplicación de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema de Agente AI
Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA
Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, y es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL a nivel de IA.
La capacidad de Rankit e innovación de paradigmas:
Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra señales sociales de Twitter, Telegram, Discord, etc., para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.
Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: a través de análisis de sentimientos con NLP y modelos grandes, se convertirán los indicadores de enfoque de discusión, influencia de KOL y nivel de confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados en escenarios como gobernanza comunitaria, gestión de riesgos de préstamos y transacciones en cadena.
Ejemplo de implementación en escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 lanzado recientemente, que a través de mapas de calor, actividad social y energía en cadena, rastrea en tiempo real los proyectos potenciales en BNB Chain, convirtiéndose en una brújula inteligente para que los usuarios de DeFi capturen Alpha.
Con el apoyo de Rankit, Port3 no solo puede proporcionar datos, sino también "datos explicativos": no solo te dice qué ha sucedido, sino también qué debes hacer.
OpenBQL: Lenguaje de ejecución en cadena impulsado por intenciones
Si SoQuest es la entrada de datos, entonces BQL(Blockchain Quest Language) es la corteza cerebral de datos de Port3, el núcleo semántico y motor operativo para el procesamiento, organización y recuperación de todos los datos de comportamiento.
El papel y el mecanismo de BQL:
Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, lo que permite a los desarrolladores o agentes realizar operaciones en la cadena con instrucciones como "comprar NFT en la cadena Aptos", conectando entornos multi-cadena de EVM, BTC y Solana.
Capa de ejecución estandarizada: soporta la operación de activos en cadena ( como transacciones, staking, y adición de liquidez ) con procesamiento automatizado de un solo clic, siendo el núcleo clave de la automatización de acciones en cadena.
Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y agentes, logrando actualizaciones y cálculos de datos de alta frecuencia necesarios para la financiarización de la información (InfoFi).
Con BQL, Port3 está promoviendo la construcción de un nuevo "protocolo de lenguaje natural en cadena" en el mundo Web3, elevando el comportamiento en cadena del "nivel de código" al "nivel de intención": la máquina no solo ejecuta las instrucciones que dices, sino que también entiende tus intenciones.
Capacidad de integración del Agente AI: Ailliance.ai
Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, donde los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.
Las aplicaciones incluyen asistente de inversión automatizado, robots interactivos, asistente inteligente para juegos en cadena, entre otros, abarcando diversas situaciones como la toma de decisiones de trading, la publicación de tareas y la operación de comunidades.
Esta completa estructura de productos convierte a Port3 en la única plataforma en la pista de datos sociales de Web3 que posee la capacidad de "desde la recolección→análisis→aplicación→llamada" a lo largo de todo el proceso.
Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, permitiendo que los agentes de IA comprendan, reconozcan y operen activos en cadena.
3.2 El foso de Port3: el volante de crecimiento generado por la acumulación de negocios
Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI, no por su avanzada capacidad de modelos grandes, sino por haber construido un activo de datos de comportamiento social de alto valor con gran profundidad y amplitud durante su proceso de acumulación empresarial. Esta ventaja de datos establece una base única para las aplicaciones de IA de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos:
3.2.1. Datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena a nivel de decenas de millones
Aprovechando la operación de la plataforma de tareas SoQuest durante tres años, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, abarcando múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con billeteras, los activos en cadena y el nivel de participación en comunidades. Estos datos cruzan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking y tenencias, formando un mapa de comportamiento social extremadamente denso. En el contexto actual del modelo de IA "los datos son combustible", este tipo de datos de comportamiento estructurados y de alta frecuencia es, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir un Agente de IA para Web3.
3.2.2 Colaboración profunda con miles de proyectos, datos actualizados en tiempo real de manera continua.
Port3 no es una plataforma orientada a un solo producto, sino que ha establecido relaciones de cooperación con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, diseño de tareas, gobernanza comunitaria e interacciones en la cadena. Esta cooperación no solo ha traído comportamientos de usuarios reales, sino que también garantiza la diversidad y la actualidad de las fuentes de datos. A través de los canales de datos co-construidos con los proyectos, Port3 absorbe continuamente las últimas tendencias ecológicas y de usuarios, construyendo un motor de datos de evolución dinámica, en lugar de un conjunto de instantáneas estáticas. Esta capacidad de actualización de datos proporciona un "reservorio de materiales de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.
3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento de modelos de IA, proporcionando apoyo semántico a los agentes en la cadena.
En comparación con los datos generales de Web2, la identidad en cadena, los caminos de interacción y el comportamiento de activos de los usuarios de Web3 tienen una alta anonimidad y complejidad estructural, lo que dificulta la adaptación de modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha creado un camino de mapeo entre el comportamiento en cadena y la semántica del lenguaje natural. Por ejemplo: "La billetera A participa en un airdrop en el protocolo B + publica un tweet + participa nuevamente en la gobernanza", puede ser modelado como la etiqueta semántica "participante activo" o "evangelista temprano", lo que permite que el Agente AI entienda y movilice estos.