Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des ressources numériques" les plus précieuses mais encore sous-exploitées à l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant 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 de niche tels que DeFi, NFT et GameFi, les utilisateurs générant une grande quantité de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont dispersées dans des DApps isolées, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, ce qui rend difficile la construction d'un portrait unifié, et elles ne peuvent pas être réellement exploitées.
Dans le même temps, l'essor de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets tels que ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network proposent tous la vision de "données appelables + intentions exécutables."
Dans ce contexte, une question émerge : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base décisionnelle de Web3 ? Port3 Network fournit une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le 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 transforme également les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris une position stratégique de "cerveau des données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne, et la finance sociale ne soient vraiment intégrés.
Nous allons maintenant plonger dans la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, et explorer comment elle établit un circuit fermé de circulation de données orienté vers les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète de la prochaine tendance à mille milliards.
2. Présentation du 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 avec un moteur IA pour normalisation, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à la notation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements sur la chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
Situation de financement :
300 millions de dollars de financement de la ronde de semences complété en février 2023
Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars en août 2023
Obtention d'un investissement de DWF Labs en octobre 2023, ainsi que le soutien de subventions de plusieurs institutions.
Situation de l'équipe:
Max D.: co-fondateur, avec une expérience de travail chez Apple, possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : co-fondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited dans le développement backend, possède plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute capacité et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
La matrice de produits de Port3 comprend plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, mais qui peuvent en réalité être résumés par une ligne principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé de flux de données, de la collecte à la transformation."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation des données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par le Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de 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 objet de collecte, établissant un lien entre les interactions sur la blockchain et les 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 de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
D'ici mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets de données dynamiques, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement du comportement des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et sa 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 toute la chaîne, mais aussi la source originale des données sémantiques comportementales nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de stockage - Couche de données sociales AI
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées dans le module central du Port3 Network - la couche de données sociales AI, qui est une base de données comportementale structurée spécialement conçue pour les applications d'IA, et qui constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise "l'assetisation du comportement" et "la finance de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données traditionnelles sur chaîne ( comme The Graph, Dune, etc., qui adoptent une approche de conception axée sur 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 chaîne exécutées automatiquement.
La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application comme SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. C'est le centre cognitif comportemental de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes à la fois on-chain et off-chain, 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 créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 Applications de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'agent IA
Rankit : moteur d'analyse du comportement social alimenté par l'IA
Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, représentant l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes :
Note de chaleur sociale multiplateforme : intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde du Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration d'atterrissage dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la BNB Chain grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à l'élan sur la chaîne, devenant ainsi la boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi capturant 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 vous dit aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : langage d'exécution on-chain basé sur l'intention
Si SoQuest est la porte d'entrée des données, alors BQL###Blockchain Quest Language( est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur d'exécution de toutes les données comportementales traitées, organisées et appelées.
Le rôle et le 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 sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", facilitant l'interaction entre les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prise en charge des opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, qui est le cœur clé de l'automatisation des comportements en chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, réalisant la mise à jour et le calcul des données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux comportements on-chain de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" -- les machines non seulement exécutent les instructions que vous donnez, mais comprennent aussi votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'API d'agent universel, 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 blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches et l'exploitation des communautés.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, capable de gérer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent AI de comprendre, identifier et manipuler les 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 barrière de Port3 : le volant de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI non pas en raison de ses capacités avancées en modèles, mais parce qu'il a construit au cours de l'accumulation des affaires un actif de données de comportement social de haute valeur, à la fois profond et large. Cet avantage en matière de données établit une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles:
3.2.1. Données comportementales en ligne et hors ligne de niveau million
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions de portefeuille, 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, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel où le modèle AI considère les "données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Coopération approfondie avec des milliers de projets, mise à jour des données en temps réel continue
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, 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 sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté un comportement utilisateur réel, 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 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les tendances des utilisateurs, construisant un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de captures d'écran statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit aux modèles d'IA un "réservoir de matériel d'entraînement" en évolution continue.
3.2.3 Formation d'un ensemble de données d'entraînement dédié aux modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique pour les agents sur la chaîne.
Comparé aux données Web2 générales, l'identité en chaîne, les chemins d'interaction et le comportement des actifs des utilisateurs Web3 présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, quant à lui, établit un chemin de correspondance entre le comportement en chaîne et la sémantique du langage naturel grâce au système de reconnaissance sémantique et aux étiquettes de comportement de Rankit. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop dans le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé comme "participant actif" ou "premier évangélisateur".
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rugdoc.eth
· Il y a 16h
Les données vont encore se faire prendre pour des cons.
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ProbablyNothing
· 08-02 22:42
web3 vient encore de dessiner un BTC?
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StableNomad
· 08-02 22:42
vu ce film auparavant... l'engouement de l'IA rencontre l'espoir du web3. statistiquement parlant, 90% de ces projets "innovants" finissent dans le cimetière à côté de LUNA
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Anon32942
· 08-02 22:41
Ce nouveau projet repose vraiment uniquement sur le storytelling ?
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FlatlineTrader
· 08-02 22:38
Encore un nouveau concept pour récolter des fonds ?
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MetaverseVagabond
· 08-02 22:37
Les mineurs numériques ont encore une nouvelle activité.
Port3 Network : Infrastructure de données sociales alimentée par l'IA pour construire un monde Web3
Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde du Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données de comportement social des utilisateurs deviennent "des ressources numériques" les plus précieuses mais encore sous-exploitées à l'ère de l'IA. Les données sociales générées à chaque instant 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 de niche tels que DeFi, NFT et GameFi, les utilisateurs générant une grande quantité de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont dispersées dans des DApps isolées, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, ce qui rend difficile la construction d'un portrait unifié, et elles ne peuvent pas être réellement exploitées.
Dans le même temps, l'essor de l'IA redessine rapidement l'ensemble du monde numérique. Des projets tels que ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network proposent tous la vision de "données appelables + intentions exécutables."
Dans ce contexte, une question émerge : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base décisionnelle de Web3 ? Port3 Network fournit une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, en passant par le 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 transforme également les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil unique, mais a pris une position stratégique de "cerveau des données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne, et la finance sociale ne soient vraiment intégrés.
Nous allons maintenant plonger dans la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de token et sa logique de croissance, et explorer comment elle établit un circuit fermé de circulation de données orienté vers les agents AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète de la prochaine tendance à mille milliards.
2. Présentation du 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 avec un moteur IA pour normalisation, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à la notation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL) jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetisation des comportements sur la chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
Situation de financement :
Situation de l'équipe:
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
La matrice de produits de Port3 comprend plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, mais qui peuvent en réalité être résumés par une ligne principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé de flux de données, de la collecte à la transformation."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation des données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par le Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de 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 objet de collecte, établissant un lien entre les interactions sur la blockchain et les 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 de NFT, formant ainsi l'un des systèmes de collecte de comportements les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
D'ici mi-2025, le Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets de données dynamiques, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement du comportement des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la chaîne, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et sa 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 toute la chaîne, mais aussi la source originale des données sémantiques comportementales nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de stockage - Couche de données sociales AI
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées dans le module central du Port3 Network - la couche de données sociales AI, qui est une base de données comportementale structurée spécialement conçue pour les applications d'IA, et qui constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise "l'assetisation du comportement" et "la finance de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données traditionnelles sur chaîne ( comme The Graph, Dune, etc., qui adoptent une approche de conception axée sur 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 chaîne exécutées automatiquement.
La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement des tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application comme SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. C'est le centre cognitif comportemental de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes à la fois on-chain et off-chain, 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 créer pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 Applications de données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système d'agent IA
Rankit : moteur d'analyse du comportement social alimenté par l'IA
Rankit est l'application phare des capacités de données sociales de Port3, représentant l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
Les capacités de Rankit et l'innovation des paradigmes :
Note de chaleur sociale multiplateforme : intègre les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., pour identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde du Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation des scores : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration d'atterrissage dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la BNB Chain grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à l'élan sur la chaîne, devenant ainsi la boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi capturant 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 vous dit aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : langage d'exécution on-chain basé sur l'intention
Si SoQuest est la porte d'entrée des données, alors BQL###Blockchain Quest Language( est le cortex cérébral des données de Port3, le noyau sémantique et le moteur d'exécution de toutes les données comportementales traitées, organisées et appelées.
Le rôle et le 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 sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", facilitant l'interaction entre les environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prise en charge des opérations d'actifs en chaîne ) telles que les transactions, le staking, l'ajout de liquidité ( avec un traitement automatisé en un clic, qui est le cœur clé de l'automatisation des comportements en chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, réalisant la mise à jour et le calcul des données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux comportements on-chain de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" -- les machines non seulement exécutent les instructions que vous donnez, mais comprennent aussi votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'API d'agent universel, 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 blockchain, couvrant divers scénarios tels que la prise de décision de trading, la publication de tâches et l'exploitation des communautés.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, capable de gérer l'ensemble du processus "de la collecte → l'analyse → l'application → l'appel".
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent AI de comprendre, identifier et manipuler les 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 barrière de Port3 : le volant de croissance apporté par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI non pas en raison de ses capacités avancées en modèles, mais parce qu'il a construit au cours de l'accumulation des affaires un actif de données de comportement social de haute valeur, à la fois profond et large. Cet avantage en matière de données établit une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles:
3.2.1. Données comportementales en ligne et hors ligne de niveau million
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions de portefeuille, 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, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel où le modèle AI considère les "données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Coopération approfondie avec des milliers de projets, mise à jour des données en temps réel continue
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un seul produit, 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 sur la chaîne. Cette collaboration a non seulement apporté un comportement utilisateur réel, 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 continue d'absorber les dernières tendances écologiques et les tendances des utilisateurs, construisant un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de captures d'écran statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit aux modèles d'IA un "réservoir de matériel d'entraînement" en évolution continue.
3.2.3 Formation d'un ensemble de données d'entraînement dédié aux modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique pour les agents sur la chaîne.
Comparé aux données Web2 générales, l'identité en chaîne, les chemins d'interaction et le comportement des actifs des utilisateurs Web3 présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend les modèles traditionnels difficiles à adapter. Port3, quant à lui, établit un chemin de correspondance entre le comportement en chaîne et la sémantique du langage naturel grâce au système de reconnaissance sémantique et aux étiquettes de comportement de Rankit. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop dans le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé comme "participant actif" ou "premier évangélisateur".