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 évoluent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données sur le comportement social des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui n'ont pas encore été pleinement exploités. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
Nous constatons que la réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi, avec une énorme quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolées, des historiques de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et leur véritable exploitation.
En même temps, l'essor de l'IA est en train de redéfinir 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 va construire la couche de données et la base de décision de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse plutôt ultime : Port3 Network.
De la plateforme de tâches SoQuest à 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 elle standardise également et reconnaît les intentions, transformant les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil de tâche unique, mais a pris une position stratégique dans le "cerveau des données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne, la finance sociale, etc. ne soient réellement intégrés.
Cet article va approfondir la matrice de produits de Port3, son fossé technologique, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, et explorer comment il établit un cercle fermé de circulation des données pour les agents IA dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que 2.1 Port3?
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), aux requêtes intelligentes (OpenBQL), jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetization des comportements en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un financement par capital-risque 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 et de plusieurs subventions de la part d'institutions.
2.2.2 Situation de l'équipe
Max D.: co-fondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : cofondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited dans le développement back-end, possédant de nombreuses années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de missions" à "couche de données sociales AI"
Bien que la matrice de produits de Port3 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être résumés par une ligne directrice centrale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de flux de données depuis la collecte jusqu'à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance des communautés et la collecte de données. Essentiellement, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les 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, dont EVM, Solana, Aptos, Sui, y compris 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.
À la mi-2025, Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et des données dynamiques sur 7 000 projets, avec une couverture de plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement 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.
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, l'API de validation sera davantage ouverte, permettant d'implémenter la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui augmente considérablement la normalisation 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 originelle des données sémantiques comportementales nécessaires au raisonnement AI.
3.1.2 Données de précipitation - Couche de données sociales IA
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se déposent finalement dans le module central du Port3 Network ---- AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécifiquement pour les applications AI, et constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise "l'assetisation du comportement" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données sur blockchain traditionnelles comme The Graph, Dune, qui ont pour objectif de "rechercher", 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 blockchain exécutées automatiquement.
La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions on-chain et des données comportementales de tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que 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 on-chain et off-chain, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
(# 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 au niveau de l'IA.
Les capacités et l'innovation de Rankit :
Évaluation de la popularité des réseaux sociaux multiplateformes : en combinant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de la notation : grâce à l'analyse des émotions à l'aide du NLP et des grands modèles, nous convertirons les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de scénario vertical : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à la dynamique sur la chaîne, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi pour capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" ---- non seulement vous dit ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : un langage d'exécution en chaîne basé sur les intentions
Si SoQuest est le point d'entrée des données, alors BQL)Blockchain Quest Language### est le cortex cérébral des données de Port3, qui constitue le noyau sémantique et le moteur opérationnel de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Rôle et mécanisme du BQL :
Couche de langage général : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'exécuter des opérations sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", ouvrant ainsi un environnement multi-chaînes EVM, BTC, Solana.
Couche d'exécution standardisée : prise en charge des opérations d'actifs en chaîne ( telles que le trading, le staking, l'ajout de liquidités ) avec un traitement automatisé par un clic, ce qui constitue le noyau 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 les mises à jour et calculs de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir dans le monde Web3 la création d'un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne", permettant aux actions en chaîne de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" ---- les machines n'exécutent pas seulement les instructions que vous donnez, mais comprennent également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent AI : 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 comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux blockchain, etc., couvrant de nombreux scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches, l'exploitation communautaire, etc.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, disposant de la capacité "de la collecte→analyse→application→appel" tout au long du processus.
L'objectif final est de construire un réseau de protocoles standard Web3 AI basé sur des données de comportement, permettant à l'Agent AI de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
( 3.2 La moats de Port3 : la roue de croissance générée par l'accumulation d'affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration AI de Web3, non pas en raison de ses capacités avancées de grands modèles, mais plutôt grâce à l'accumulation de ses activités qui a permis de construire un actif de données comportementales sociales de haute valeur, à la fois en profondeur et en largeur. Cet avantage en matière de données jette une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
)# 3.2.1. Données comportementales en chaîne et hors chaîne de niveau des millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de mission SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de trajectoires d'engagement des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâche, les interactions de portefeuille, les actifs sur la chaîne et le degré de participation à la communauté. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur la chaîne, le staking, et les positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI où "les données sont le carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence constitue sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour des données en temps réel de manière continue.
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un produit unique, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant divers scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. En co-construisant des canaux de données avec les parties prenantes du projet, Port3 absorbe constamment les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "réservoir de matériel d'entraînement" en évolution continue pour les modèles d'IA.
3.2.3 Formation d'un ensemble de données exclusif pour l'entraînement de modèles d'IA, fournissant un support sémantique pour les agents sur la chaîne
Comparé aux données Web2 généralisées, l'identité en chaîne des utilisateurs Web3, les chemins d'interaction et le comportement des actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et de balisage comportemental 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 l'airdrop dans le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé en tant que balise sémantique "participant actif" ou "premier évangéliste", permettant ainsi à l'agent IA de comprendre et de mobiliser ces groupes d'utilisateurs. Cela permet de faire passer le modèle IA en chaîne de la "perception" à.
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MevHunter
· Il y a 23h
C'est assez fou, les données peuvent maintenant être vendues.
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LiquidityNinja
· Il y a 23h
Intégration des données, unifiant les montagnes et les rivières
Voir l'originalRépondre0
StableNomad
· Il y a 23h
hmm... un autre jeu d'infrastructure AI ? ça me rappelle GRT en 2021 pour être honnête... je ne touche à rien avec "cerveau" depuis l'effondrement de luna, pas mentir.
Port3 construit une infrastructure de données Web3 AI pour créer un cercle fermé d'assetisation des comportements off-chain.
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 évoluent d'informations statiques à des actifs dynamiques. En particulier, les données sur le comportement social des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui n'ont pas encore été pleinement exploités. Les données sociales générées chaque minute contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
Nous constatons que la réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, nous avons été témoins d'une croissance explosive des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi, avec une énorme quantité de données comportementales générées par les utilisateurs en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolées, des historiques de transactions et des plateformes sociales, manquant d'intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié et leur véritable exploitation.
En même temps, l'essor de l'IA est en train de redéfinir 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 va construire la couche de données et la base de décision de Web3 ? Il existe un projet qui donne une réponse plutôt ultime : Port3 Network.
De la plateforme de tâches SoQuest à 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 elle standardise également et reconnaît les intentions, transformant les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, appeler et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil de tâche unique, mais a pris une position stratégique dans le "cerveau des données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité sur la chaîne, la finance sociale, etc. ne soient réellement intégrés.
Cet article va approfondir la matrice de produits de Port3, son fossé technologique, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, et explorer comment il établit un cercle fermé de circulation des données pour les agents IA dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi une infrastructure secrète pour la prochaine tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que 2.1 Port3?
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), aux requêtes intelligentes (OpenBQL), jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour l'assetization des comportements en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un financement par capital-risque 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 et de plusieurs subventions de la part d'institutions.
2.2.2 Situation de l'équipe
Max D.: co-fondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en expansion d'écosystèmes.
Anthony Deng : cofondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited dans le développement back-end, possédant de nombreuses années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de missions" à "couche de données sociales AI"
Bien que la matrice de produits de Port3 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être résumés par une ligne directrice centrale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle de flux de données depuis la collecte jusqu'à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture du comportement des utilisateurs Web3 qui intègre la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance des communautés et la collecte de données. Essentiellement, il s'agit d'un système de génération de données basé sur des tâches comme mécanisme de déclenchement et sur les comportements sociaux des utilisateurs comme objets de collecte, reliant les interactions sur la chaîne et les 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, dont EVM, Solana, Aptos, Sui, y compris 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.
À la mi-2025, Port3 Network aura collecté plus de 6 millions d'utilisateurs et des données dynamiques sur 7 000 projets, avec une couverture de plus de 10 millions d'utilisateurs de cryptomonnaies. Cela a généré un vaste enregistrement 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.
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, l'API de validation sera davantage ouverte, permettant d'implémenter la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui augmente considérablement la normalisation 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 originelle des données sémantiques comportementales nécessaires au raisonnement AI.
3.1.2 Données de précipitation - Couche de données sociales IA
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest se déposent finalement dans le module central du Port3 Network ---- AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécifiquement pour les applications AI, et constitue également l'infrastructure de base pour que Port3 réalise "l'assetisation du comportement" et "la financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données sur blockchain traditionnelles comme The Graph, Dune, qui ont pour objectif de "rechercher", 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 blockchain exécutées automatiquement.
La couche de données sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions on-chain et des données comportementales de tâches sociales, et se met à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que 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 on-chain et off-chain, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
(# 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 au niveau de l'IA.
Les capacités et l'innovation de Rankit :
Évaluation de la popularité des réseaux sociaux multiplateformes : en combinant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de la notation : grâce à l'analyse des émotions à l'aide du NLP et des grands modèles, nous convertirons les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de scénario vertical : par exemple, le moteur de données écosystémiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur la chaîne BNB grâce à des cartes thermiques, à l'activité sociale et à la dynamique sur la chaîne, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi pour capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" ---- non seulement vous dit ce qui s'est passé, mais aussi ce que vous devez faire.
OpenBQL : un langage d'exécution en chaîne basé sur les intentions
Si SoQuest est le point d'entrée des données, alors BQL)Blockchain Quest Language### est le cortex cérébral des données de Port3, qui constitue le noyau sémantique et le moteur opérationnel de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Rôle et mécanisme du BQL :
Couche de langage général : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'exécuter des opérations sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", ouvrant ainsi un environnement multi-chaînes EVM, BTC, Solana.
Couche d'exécution standardisée : prise en charge des opérations d'actifs en chaîne ( telles que le trading, le staking, l'ajout de liquidités ) avec un traitement automatisé par un clic, ce qui constitue le noyau 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 les mises à jour et calculs de données à haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information (InfoFi).
Grâce à BQL, Port3 est en train de promouvoir dans le monde Web3 la création d'un nouveau "protocole de langage naturel en chaîne", permettant aux actions en chaîne de passer du "niveau du code" au "niveau de l'intention" ---- les machines n'exécutent pas seulement les instructions que vous donnez, mais comprennent également vos intentions.
Capacité d'intégration de l'agent AI : 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 comprennent des assistants d'investissement automatisés, des robots interactifs, des assistants intelligents pour les jeux blockchain, etc., couvrant de nombreux scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches, l'exploitation communautaire, etc.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme dans le domaine des données sociales Web3, disposant de la capacité "de la collecte→analyse→application→appel" tout au long du processus.
L'objectif final est de construire un réseau de protocoles standard Web3 AI basé sur des données de comportement, permettant à l'Agent AI de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
( 3.2 La moats de Port3 : la roue de croissance générée par l'accumulation d'affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration AI de Web3, non pas en raison de ses capacités avancées de grands modèles, mais plutôt grâce à l'accumulation de ses activités qui a permis de construire un actif de données comportementales sociales de haute valeur, à la fois en profondeur et en largeur. Cet avantage en matière de données jette une base unique pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
)# 3.2.1. Données comportementales en chaîne et hors chaîne de niveau des millions
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de mission SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de trajectoires d'engagement des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâche, les interactions de portefeuille, les actifs sur la chaîne et le degré de participation à la communauté. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur la chaîne, le staking, et les positions, formant une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle AI où "les données sont le carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence constitue sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour des données en temps réel de manière continue.
Port3 n'est pas une plateforme axée sur un produit unique, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant divers scénarios tels que l'émission d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement apporté des comportements d'utilisateurs réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. En co-construisant des canaux de données avec les parties prenantes du projet, Port3 absorbe constamment les dernières tendances écologiques et les comportements des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "réservoir de matériel d'entraînement" en évolution continue pour les modèles d'IA.
3.2.3 Formation d'un ensemble de données exclusif pour l'entraînement de modèles d'IA, fournissant un support sémantique pour les agents sur la chaîne
Comparé aux données Web2 généralisées, l'identité en chaîne des utilisateurs Web3, les chemins d'interaction et le comportement des actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, ce qui rend difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et de balisage comportemental 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 l'airdrop dans le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé en tant que balise sémantique "participant actif" ou "premier évangéliste", permettant ainsi à l'agent IA de comprendre et de mobiliser ces groupes d'utilisateurs. Cela permet de faire passer le modèle IA en chaîne de la "perception" à.