De datos sociales a cerebro AI: ¿Qué tipo de red AI construirá Port3 Network para el mundo Web3?
1. Introducción
En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. Especialmente los datos de comportamiento social de los usuarios, que están convirtiéndose en "minerales digitales" de gran valor en la era de la IA, pero que aún no han sido completamente explotados. Los datos sociales generados cada minuto y cada segundo contienen un valor enorme que la gente aún no ha logrado aprovechar completamente.
Vemos que la realidad de Web3 es fragmentada: por un lado, hemos sido testigos del crecimiento explosivo de protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi, donde los usuarios generan una gran cantidad de datos de comportamiento en la cadena y fuera de ella; por otro lado, esos datos están dispersos en DApps aisladas, 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, y proyectos basados en Web3 como Autonolas, Morphpad, Mind Network, entre otros, han propuesto la visión de "datos llamables + 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? Existe un proyecto que proporciona una respuesta bastante definitiva: Port3 Network.
Desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones entre cadenas OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable para modelos de IA. No solo integra datos en cadena y 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 como "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre la soberanía de datos, la identidad en cadena y las finanzas sociales realmente se integren.
Este artículo desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, su ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo cerrado de circulación de datos orientado a agentes de IA en un mundo Web3 fragmentado y se convierte en la infraestructura secreta de la próxima tendencia de billones.
2. Descripción del 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 intercadena, programable y llamable. Al agregar los datos de comportamiento de los usuarios de Web2 y Web3, y con el apoyo de un motor de IA para el procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que va desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), la consulta inteligente (OpenBQL) hasta la llamada de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la tokenización del comportamiento en la cadena en la era de la IA.
2.2 Resumen del proyecto
2.2.1 Situación de financiamiento
Febrero de 2023: Se completó una financiación de ronda semilla de 3 millones de dólares.
Agosto de 2023: obtención de una nueva ronda de financiamiento de millones de dólares.
Octubre de 2023: Anuncio de la obtención de inversión de DWF Labs y apoyo de subvenciones de varias instituciones.
2.2.2 Situación del equipo
Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; posee una amplia experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.
Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en desarrollo backend en Tencent y Viabtc Technology Limited, con años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitecturas distribuidas.
3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa base de datos sociales de IA"
Aunque la matriz de productos de Port3 contiene varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, que parecen dispersos, en realidad se pueden resumir en una línea central: "El comportamiento es un activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado de flujo de datos desde la recolección hasta la conversión."
3.1 Infraestructura básica de Port3
3.1.1 Agregación de datos - SoQuest
SoQuest es la entrada de datos central construida por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios Web3 que integra la distribución de tareas, la verificación de comportamientos, el crecimiento comunitario y la recolección de datos. En esencia, es un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y comportamientos sociales de los usuarios como objeto de recolección, conectando las interacciones en cadena con las rutas de comportamiento de las plataformas sociales Web2.
SoQuest es compatible con las principales plataformas Web2 como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con las interacciones en 19 cadenas, incluidas EVM, Solana, Aptos y Sui, lo que forma uno de los sistemas de recopilación de comportamientos más amplios en el ámbito de Web3.
Para mediados de 2025, Port3 Network habrá recopilado más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos de datos dinámicos, cubriendo más de 10 millones de usuarios criptográficos. Se generaron registros de comportamiento de usuario a gran escala y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social de Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.
Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recopilación de datos, SoQuest lanzó el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los desarrolladores integrar el sistema de tareas en su propia dApp o Telegram Mini App. En 2025 se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la integración de la lógica de verificación sin plantillas predefinidas, lo que mejora significativamente 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 el razonamiento 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 consolidan finalmente en el módulo central de la Red Port3: la Capa de Datos Sociales AI, 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 "activosización del 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 diseño basado en "consultas", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean útiles para modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en cadena de ejecución automática.
La Capa de Datos Sociales de IA integra decenas de millones de registros de interacción 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 dinámico de datos sociales que crece de manera autónoma. Es el centro de cognición del comportamiento de Port3, estructurando y semantizando los complejos datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena, proporcionando a los agentes "combustible de datos que es comprensible, combinable y llamable".
)# 3.1.3 Aplicación de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema AI Agent
Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA
Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL en la capa de IA.
La capacidad de Rankit y la innovación de paradigmas:
Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra señales sociales de Twitter, Telegram, Discord y otros, para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.
Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: a través del análisis de sentimientos con NLP y grandes modelos, se transformarán los puntos focales de discusión, la influencia de los KOL y la confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados para la gobernanza de la comunidad, gestión de riesgos en préstamos, transacciones en la cadena, entre otros escenarios.
Demostración de escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 recientemente lanzado, que a través de mapas de calor, actividad social y dinámica 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 de operación para procesar, organizar y llamar a todos los datos de comportamiento.
El papel y mecanismo de BQL:
Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, permitiendo a los desarrolladores o agentes ejecutar operaciones en cadena con instrucciones como "comprar NFT en la cadena Aptos", conectando entornos de múltiples cadenas como EVM, BTC y Solana.
Capa de ejecución estandarizada: soporte para la operación de activos en cadena ) como transacciones, staking, adición de liquidez ( con procesamiento automatizado con un solo clic, es el núcleo clave de la automatización de comportamientos en cadena.
Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y agentes, logrando la actualización y cálculo 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, permitiendo que las acciones en cadena pasen de la "capa de código" a la "capa de intención" ---- las máquinas no solo ejecutan las instrucciones que dices, sino que también pueden entender tu intención.
Capacidad de integración de AI Agent: Ailliance.ai
Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.
Las aplicaciones incluyen asistentes de inversión automatizados, robots interactivos, asistentes inteligentes para juegos en cadena, etc., cubriendo una variedad de escenarios como decisiones de trading, publicación de tareas, operación de comunidades, entre otros.
Toda esta estructura de productos convierte a Port3 en la única plataforma en el campo de los datos sociales de Web3 que posee la capacidad de "desde la recolección → análisis → aplicación → invocación" en todo el proceso.
Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, que permita a los agentes de IA comprender, identificar y operar activos en la cadena.
![¿Qué tipo de red de IA construirá Port3 Network para el mundo Web3, desde datos sociales hasta el cerebro de IA?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
) 3.2 El foso de Port3: la rueda de crecimiento impulsada por la acumulación de negocios
Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI no por su capacidad avanzada de grandes modelos, sino por haber construido, durante el proceso de acumulación empresarial, un activo de datos de comportamiento social de alto valor con una profundidad y amplitud excepcionales. Esta ventaja de datos proporciona a las aplicaciones de IA de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos una base única.
3.2.1. Datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena a nivel de decenas de millones
Apoyándose en tres años de operación de la plataforma de tareas de SoQuest, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, cubriendo múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con billeteras, los activos en cadena y el grado de participación en comunidades. Estos datos abarcan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking y posiciones, 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 son, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir agentes de IA en 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 asociaciones con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, diseño de tareas, gobernanza comunitaria, interacciones en cadena, entre otros. Esta colaboración no solo ha traído comportamientos reales de usuarios, sino que también garantiza la diversidad y la actualidad de las fuentes de datos. A través de canales de datos co-construidos con los desarrolladores de proyectos, Port3 continúa absorbiendo 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 "pool de materiales de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.
3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento del modelo de IA, proporcionando soporte semántico para el Agente 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 los modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha establecido 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 + tuitea + participa nuevamente en la gobernanza", puede ser modelada como la etiqueta semántica de "participante activo" o "evangelizador temprano", permitiendo que el Agente de IA entienda y movilice a estos grupos de usuarios. Esto es lo que impulsa el modelo de IA en cadena a pasar de "percepción" a
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MevHunter
· hace23h
Está bastante duro, ¿eh? Los datos ya se pueden vender.
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LiquidityNinja
· hace23h
Integrar datos, unificar montañas y ríos
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StableNomad
· hace23h
hmm... ¿otro juego de infraestructura de IA? me recuerda a GRT en 2021, para ser honesto... no tocaré nada que tenga "cerebro" desde que se estrelló luna, no voy a mentir.
Port3 construye una infraestructura de datos de IA Web3 para crear un ciclo cerrado de capitalización de activos en cadena.
De datos sociales a cerebro AI: ¿Qué tipo de red AI construirá Port3 Network para el mundo Web3?
1. Introducción
En el mundo de Web3, los datos están pasando de ser información estática a activos dinámicos. Especialmente los datos de comportamiento social de los usuarios, que están convirtiéndose en "minerales digitales" de gran valor en la era de la IA, pero que aún no han sido completamente explotados. Los datos sociales generados cada minuto y cada segundo contienen un valor enorme que la gente aún no ha logrado aprovechar completamente.
Vemos que la realidad de Web3 es fragmentada: por un lado, hemos sido testigos del crecimiento explosivo de protocolos verticales como DeFi, NFT y GameFi, donde los usuarios generan una gran cantidad de datos de comportamiento en la cadena y fuera de ella; por otro lado, esos datos están dispersos en DApps aisladas, 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, y proyectos basados en Web3 como Autonolas, Morphpad, Mind Network, entre otros, han propuesto la visión de "datos llamables + 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? Existe un proyecto que proporciona una respuesta bastante definitiva: Port3 Network.
Desde la plataforma de tareas SoQuest, hasta el motor de puntuación de comportamiento social Rankit, y luego el lenguaje de ejecución de intenciones entre cadenas OpenBQL, Port3 ha construido una "infraestructura de datos sociales" centrada en el comportamiento del usuario y amigable para modelos de IA. No solo integra datos en cadena y 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 como "cerebro de datos Web3" antes de que las narrativas sobre la soberanía de datos, la identidad en cadena y las finanzas sociales realmente se integren.
Este artículo desglosará en profundidad la matriz de productos de Port3, su ventaja tecnológica, el mecanismo de tokens y la lógica de crecimiento, explorando cómo establece un ciclo cerrado de circulación de datos orientado a agentes de IA en un mundo Web3 fragmentado y se convierte en la infraestructura secreta de la próxima tendencia de billones.
2. Descripción del 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 intercadena, programable y llamable. Al agregar los datos de comportamiento de los usuarios de Web2 y Web3, y con el apoyo de un motor de IA para el procesamiento estandarizado, Port3 ha creado un ciclo completo que va desde la recolección de datos (SoQuest), la puntuación estructurada (Rankit), la consulta inteligente (OpenBQL) hasta la llamada de agentes (Ailliance.ai), convirtiéndose en una infraestructura clave para la tokenización del comportamiento en la cadena en la era de la IA.
2.2 Resumen del proyecto
2.2.1 Situación de financiamiento
Febrero de 2023: Se completó una financiación de ronda semilla de 3 millones de dólares.
Agosto de 2023: obtención de una nueva ronda de financiamiento de millones de dólares.
Octubre de 2023: Anuncio de la obtención de inversión de DWF Labs y apoyo de subvenciones de varias instituciones.
2.2.2 Situación del equipo
Max D.: cofundador, con experiencia laboral en Apple; posee una amplia experiencia en incubación de proyectos Web3 y expansión de ecosistemas.
Anthony Deng: cofundador, ha trabajado en desarrollo backend en Tencent y Viabtc Technology Limited, con años de experiencia en diseño de sistemas de alta concurrencia y arquitecturas distribuidas.
3. La visión de Port3: de "plataforma de tareas" a "capa base de datos sociales de IA"
Aunque la matriz de productos de Port3 contiene varios submódulos como SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, que parecen dispersos, en realidad se pueden resumir en una línea central: "El comportamiento es un activo, Port3 se encarga del ciclo cerrado de flujo de datos desde la recolección hasta la conversión."
3.1 Infraestructura básica de Port3
3.1.1 Agregación de datos - SoQuest
SoQuest es la entrada de datos central construida por Port3 Network, una plataforma de captura de comportamiento de usuarios Web3 que integra la distribución de tareas, la verificación de comportamientos, el crecimiento comunitario y la recolección de datos. En esencia, es un sistema de generación de datos que utiliza tareas como mecanismo de activación y comportamientos sociales de los usuarios como objeto de recolección, conectando las interacciones en cadena con las rutas de comportamiento de las plataformas sociales Web2.
SoQuest es compatible con las principales plataformas Web2 como Twitter, Telegram y Discord, y es compatible con las interacciones en 19 cadenas, incluidas EVM, Solana, Aptos y Sui, lo que forma uno de los sistemas de recopilación de comportamientos más amplios en el ámbito de Web3.
Para mediados de 2025, Port3 Network habrá recopilado más de 6 millones de usuarios y 7,000 proyectos de datos dinámicos, cubriendo más de 10 millones de usuarios criptográficos. Se generaron registros de comportamiento de usuario a gran escala y eventos de interacción social en la cadena, construyendo una base de datos de comportamiento social de Web3 que es real, multidimensional y de alta frecuencia.
Para mejorar la escalabilidad de la plataforma y la capacidad de recopilación de datos, SoQuest lanzó el módulo QaaS(Quest-as-a-Service), que permite a los desarrolladores integrar el sistema de tareas en su propia dApp o Telegram Mini App. En 2025 se abrirá aún más la API de verificación, permitiendo completar la integración de la lógica de verificación sin plantillas predefinidas, lo que mejora significativamente 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 el razonamiento 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 consolidan finalmente en el módulo central de la Red Port3: la Capa de Datos Sociales AI, 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 "activosización del 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 diseño basado en "consultas", la capa de datos de Port3 se centra en: cómo hacer que los datos sean útiles para modelos de IA y apoyar la inferencia e interacción en cadena de ejecución automática.
La Capa de Datos Sociales de IA integra decenas de millones de registros de interacción 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 dinámico de datos sociales que crece de manera autónoma. Es el centro de cognición del comportamiento de Port3, estructurando y semantizando los complejos datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena, proporcionando a los agentes "combustible de datos que es comprensible, combinable y llamable".
)# 3.1.3 Aplicación de datos - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Sistema AI Agent
Rankit: motor de análisis de comportamiento social impulsado por IA
Rankit es la aplicación insignia de la capacidad de datos sociales de Port3, es la "ejecución visual" de la capacidad de datos BQL en la capa de IA.
La capacidad de Rankit y la innovación de paradigmas:
Calificación de popularidad en redes sociales multiplataforma: integra señales sociales de Twitter, Telegram, Discord y otros, para identificar tendencias clave, proyectos destacados y cambios de sentimiento en el mundo Web3.
Reconocimiento semántico y modelado de puntuación: a través del análisis de sentimientos con NLP y grandes modelos, se transformarán los puntos focales de discusión, la influencia de los KOL y la confianza del usuario en indicadores estructurados, utilizados para la gobernanza de la comunidad, gestión de riesgos en préstamos, transacciones en la cadena, entre otros escenarios.
Demostración de escenarios verticales: por ejemplo, el motor de datos ecológicos USD1 recientemente lanzado, que a través de mapas de calor, actividad social y dinámica 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 de operación para procesar, organizar y llamar a todos los datos de comportamiento.
El papel y mecanismo de BQL:
Capa de lenguaje universal: BQL proporciona una estructura de consulta amigable con el lenguaje natural, permitiendo a los desarrolladores o agentes ejecutar operaciones en cadena con instrucciones como "comprar NFT en la cadena Aptos", conectando entornos de múltiples cadenas como EVM, BTC y Solana.
Capa de ejecución estandarizada: soporte para la operación de activos en cadena ) como transacciones, staking, adición de liquidez ( con procesamiento automatizado con un solo clic, es el núcleo clave de la automatización de comportamientos en cadena.
Extractor de semántica de datos: proporciona soporte de datos estructurados estándar para modelos de IA y agentes, logrando la actualización y cálculo 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, permitiendo que las acciones en cadena pasen de la "capa de código" a la "capa de intención" ---- las máquinas no solo ejecutan las instrucciones que dices, sino que también pueden entender tu intención.
Capacidad de integración de AI Agent: Ailliance.ai
Port3 está construyendo una capa de API de agente universal, los desarrolladores pueden llamar directamente a los datos estructurados generados por Rankit/SoQuest/OpenBQL o ejecutar instrucciones.
Las aplicaciones incluyen asistentes de inversión automatizados, robots interactivos, asistentes inteligentes para juegos en cadena, etc., cubriendo una variedad de escenarios como decisiones de trading, publicación de tareas, operación de comunidades, entre otros.
Toda esta estructura de productos convierte a Port3 en la única plataforma en el campo de los datos sociales de Web3 que posee la capacidad de "desde la recolección → análisis → aplicación → invocación" en todo el proceso.
Su objetivo final es construir una red de protocolo estándar de Web3 AI basada en datos de comportamiento, que permita a los agentes de IA comprender, identificar y operar activos en la cadena.
![¿Qué tipo de red de IA construirá Port3 Network para el mundo Web3, desde datos sociales hasta el cerebro de IA?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
) 3.2 El foso de Port3: la rueda de crecimiento impulsada por la acumulación de negocios
Port3 puede ocupar un lugar destacado en la narrativa de Web3 AI no por su capacidad avanzada de grandes modelos, sino por haber construido, durante el proceso de acumulación empresarial, un activo de datos de comportamiento social de alto valor con una profundidad y amplitud excepcionales. Esta ventaja de datos proporciona a las aplicaciones de IA de Port3, la construcción de agentes y el entrenamiento de modelos una base única.
3.2.1. Datos de comportamiento en cadena y fuera de cadena a nivel de decenas de millones
Apoyándose en tres años de operación de la plataforma de tareas de SoQuest, Port3 ha acumulado más de 10 millones de niveles de participación de usuarios, cubriendo múltiples dimensiones como el comportamiento de tareas, la interacción con billeteras, los activos en cadena y el grado de participación en comunidades. Estos datos abarcan Web2 y Web3, como publicaciones en Twitter, actividad en Discord, retención en Telegram, transacciones en cadena, staking y posiciones, 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 son, sin duda, el recurso de entrada más valioso para construir agentes de IA en 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 asociaciones con más de 7000 proyectos Web3, abarcando múltiples escenarios como la emisión de airdrops, diseño de tareas, gobernanza comunitaria, interacciones en cadena, entre otros. Esta colaboración no solo ha traído comportamientos reales de usuarios, sino que también garantiza la diversidad y la actualidad de las fuentes de datos. A través de canales de datos co-construidos con los desarrolladores de proyectos, Port3 continúa absorbiendo 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 "pool de materiales de entrenamiento" en evolución continua para los modelos de IA.
3.2.3 Formar un conjunto de datos exclusivo para el entrenamiento del modelo de IA, proporcionando soporte semántico para el Agente 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 los modelos tradicionales. Port3, a través del sistema de reconocimiento semántico y etiquetas de comportamiento de Rankit, ha establecido 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 + tuitea + participa nuevamente en la gobernanza", puede ser modelada como la etiqueta semántica de "participante activo" o "evangelizador temprano", permitiendo que el Agente de IA entienda y movilice a estos grupos de usuarios. Esto es lo que impulsa el modelo de IA en cadena a pasar de "percepción" a