Des données sociales au cerveau AI : comment Port3 Network construit le réseau AI de Web3
1. Introduction
Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données des comportements sociaux des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui restent encore sous-développés. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une quantité massive de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolées, des historiques de transactions et des plateformes sociales, manquent d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un profil unifié, et ne peuvent pas vraiment être exploitées.
En même temps, l'essor de l'IA redéfinit rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 tels qu'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 plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation de comportement social Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intention inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" axée 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 elle 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 plateforme ou un outil de tâche unique, mais a occupé en avance une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité en chaîne, et la finance sociale ne soient réellement intégrés.
Nous allons approfondir la matrice produit de Port3, son fossé technologique, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en discutant de la manière dont il établit un circuit fermé de circulation de données orienté vers l'agent AI dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.
2. Introduction au projet
Qu'est-ce que le 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 les traitant de manière standardisée grâce à 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 de l'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour la capitalisation 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 série seed de 3 millions de dollars.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars.
Octobre 2023 : annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
2.2.2 État de l'équipe
Max D.: Co-fondateur, ayant de l'expérience de travail chez Apple; possède une vaste expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé chez Tencent dans le développement backend, possède plusieurs années d'expérience dans la conception de systèmes à haute concurrence et l'architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de la "plateforme de tâches" à la "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 : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du flux de données qui va 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 des comportements des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution des tâches, la vérification des comportements, la croissance communautaire 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 aux 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, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting d'NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
À la mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et des données dynamiques sur 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un enregistrement massif des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant ainsi une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
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 le 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 améliorera 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 de l'écosystème de Port3 pour les actifs comportementaux sur l'ensemble de la chaîne, mais aussi la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de dépôt - Couche de données sociales AI
Les données comportementales des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées au module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, une base de données comportementale structurée spécialement conçue pour les applications d'IA, et également l'infrastructure sous-jacente de Port3 pour réaliser "l'activation des comportements" et "la financiarisation des informations (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données blockchain traditionnelles ( telles que 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 et soutenir le raisonnement et l'interaction on-chain automatisés.
Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement de tâches sociales, et continue d'être mis à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance qui est le centre cognitif comportemental de Port3, structurant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
![Des données sociales au cerveau AI : quel réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 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 par la couche d'IA.
Les capacités et l'innovation des paradigmes de Rankit:
Score de popularité des réseaux sociaux multiplateforme : en combinant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de la 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 pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques d'emprunt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de scénario vertical : par exemple, le tout nouveau moteur de données écologiques USD1, qui, grâce à des cartes thermiques, à l'engagement social et à la dynamique sur la chaîne, suit en temps réel les projets potentiels sur la BNB Chain, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi à la recherche d'Alpha.
Grâce à Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dites ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : un 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 de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL :
Couche de langage universelle : BQL offre une structure de requête conviviale pour le 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", connectant ainsi les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge l'opération d'actifs sur la chaîne ) tels que les transactions, le staking, l'ajout de liquidités ( avec un traitement automatisé en un clic, ce qui est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles IA et aux Agents, permettant la mise à jour et le calcul de données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde 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 vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.
Les applications incluent un assistant d'investissement automatisé, un robot interactif, un assistant intelligent pour les jeux blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches et l'exploitation communautaire.
L'ensemble de cette structure de produit fait de Port3 la seule plateforme capable d'offrir une capacité "de la collecte → analyse → application → appel" dans le domaine des données sociales Web3.
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant aux agents 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 créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moat de Port3 : la roue de croissance apportée par l'accumulation des activités
Port3 peut se tailler une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées de modèles, mais grâce à l'accumulation de ses activités, qui a permis de construire un actif de données comportementales sociales de grande valeur, à la fois en profondeur et en largeur. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles:
3.2.1. Données de comportement en chaîne et hors chaîne de niveau des millions
S'appuyant sur trois années d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, et incluent des éléments tels que les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking et les positions détenues, formant ainsi une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI "data is fuel", ce type de données comportementales structurées et d'interactions à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Collaborations approfondies avec des milliers de projets, données mises à jour en temps réel de manière continue.
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un produit unique, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions en chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté un comportement réel des 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 constamment les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un simple instantané statique. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériel d'entraînement" en évolution continue pour les modèles d'IA.
3.2.3 Créer un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, pour fournir 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, ce qui rend les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquettes comportementales de Rankit, a justement établi un chemin de correspondance entre le comportement en chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop dans le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé comme une étiquette sémantique "participant actif" ou "premier évangéliste", permettant ainsi à l'agent AI de comprendre et de mobiliser ces.
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CommunityLurker
· Il y a 15h
Qui est optimiste à ce sujet ? données vers ia
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NotGonnaMakeIt
· Il y a 15h
Avec la Blockchain, je suis celui qui fait du shorting.
Voir l'originalRépondre0
MeaninglessGwei
· Il y a 15h
Quoi encore, on parle de concept ?
Voir l'originalRépondre0
BridgeJumper
· Il y a 15h
Ne regarde pas, encore une fois ils prennent les gens pour des idiots.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-a5fa8bd0
· Il y a 15h
Juste regarder un titre, ça a l'air d'un gros bénéfice.
Port3 crée un réseau Web3 AI : des données sociales au moteur de décision intelligent
Des données sociales au cerveau AI : comment Port3 Network construit le réseau AI de Web3
1. Introduction
Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données des comportements sociaux des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui restent encore sous-développés. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une quantité massive de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolées, des historiques de transactions et des plateformes sociales, manquent d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un profil unifié, et ne peuvent pas vraiment être exploitées.
En même temps, l'essor de l'IA redéfinit rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets comme ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 tels qu'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 plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation de comportement social Rankit, en passant par le langage d'exécution d'intention inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" axée 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 elle 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 plateforme ou un outil de tâche unique, mais a occupé en avance une position stratégique de "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité en chaîne, et la finance sociale ne soient réellement intégrés.
Nous allons approfondir la matrice produit de Port3, son fossé technologique, son mécanisme de token et sa logique de croissance, en discutant de la manière dont il établit un circuit fermé de circulation de données orienté vers l'agent AI dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine tendance de mille milliards.
2. Introduction au projet
Qu'est-ce que le 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 les traitant de manière standardisée grâce à 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 de l'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour la capitalisation 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 série seed de 3 millions de dollars.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars.
Octobre 2023 : annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
2.2.2 État de l'équipe
Max D.: Co-fondateur, ayant de l'expérience de travail chez Apple; possède une vaste expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé chez Tencent dans le développement backend, possède plusieurs années d'expérience dans la conception de systèmes à haute concurrence et l'architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de la "plateforme de tâches" à la "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 : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du flux de données qui va 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 des comportements des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution des tâches, la vérification des comportements, la croissance communautaire 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 aux 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, y compris EVM, Solana, Aptos, Sui, telles que les transactions, les autorisations, le minting d'NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
À la mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et des données dynamiques sur 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un enregistrement massif des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant ainsi une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
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 le 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 améliorera 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 de l'écosystème de Port3 pour les actifs comportementaux sur l'ensemble de la chaîne, mais aussi la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de dépôt - Couche de données sociales AI
Les données comportementales des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées au module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, une base de données comportementale structurée spécialement conçue pour les applications d'IA, et également l'infrastructure sous-jacente de Port3 pour réaliser "l'activation des comportements" et "la financiarisation des informations (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données blockchain traditionnelles ( telles que 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 et soutenir le raisonnement et l'interaction on-chain automatisés.
Le AI Social Data Layer intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement de tâches sociales, et continue d'être mis à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance qui est le centre cognitif comportemental de Port3, structurant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
![Des données sociales au cerveau AI : quel réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 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 par la couche d'IA.
Les capacités et l'innovation des paradigmes de Rankit:
Score de popularité des réseaux sociaux multiplateforme : en combinant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifier les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de la 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 pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques d'emprunt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de scénario vertical : par exemple, le tout nouveau moteur de données écologiques USD1, qui, grâce à des cartes thermiques, à l'engagement social et à la dynamique sur la chaîne, suit en temps réel les projets potentiels sur la BNB Chain, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi à la recherche d'Alpha.
Grâce à Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dites ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : un 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 de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL :
Couche de langage universelle : BQL offre une structure de requête conviviale pour le 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", connectant ainsi les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge l'opération d'actifs sur la chaîne ) tels que les transactions, le staking, l'ajout de liquidités ( avec un traitement automatisé en un clic, ce qui est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard aux modèles IA et aux Agents, permettant la mise à jour et le calcul de données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde 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 vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.
Les applications incluent un assistant d'investissement automatisé, un robot interactif, un assistant intelligent pour les jeux blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches et l'exploitation communautaire.
L'ensemble de cette structure de produit fait de Port3 la seule plateforme capable d'offrir une capacité "de la collecte → analyse → application → appel" dans le domaine des données sociales Web3.
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant aux agents 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 créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moat de Port3 : la roue de croissance apportée par l'accumulation des activités
Port3 peut se tailler une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées de modèles, mais grâce à l'accumulation de ses activités, qui a permis de construire un actif de données comportementales sociales de grande valeur, à la fois en profondeur et en largeur. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles:
3.2.1. Données de comportement en chaîne et hors chaîne de niveau des millions
S'appuyant sur trois années d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, et incluent des éléments tels que les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking et les positions détenues, formant ainsi une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI "data is fuel", ce type de données comportementales structurées et d'interactions à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Collaborations approfondies avec des milliers de projets, données mises à jour en temps réel de manière continue.
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un produit unique, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions en chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté un comportement réel des 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 constamment les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un simple instantané statique. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "pool de matériel d'entraînement" en évolution continue pour les modèles d'IA.
3.2.3 Créer un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, pour fournir 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, ce qui rend les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquettes comportementales de Rankit, a justement établi un chemin de correspondance entre le comportement en chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop dans le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé comme une étiquette sémantique "participant actif" ou "premier évangéliste", permettant ainsi à l'agent AI de comprendre et de mobiliser ces.