Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données de comportement social des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui restent encore sous-exploités. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une quantité massive de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié, et ne pouvant pas être réellement exploitées.
En même temps, l'essor de l'IA redéfinit rapidement l'ensemble du monde numérique. ChatGPT, Claude et des projets d'Agent construits sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., proposent tous la vision "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Port3 Network a donné une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation 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 grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, elle fait des données un "modèle d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une simple plateforme ou un outil de tâches, mais a pris position stratégiquement en tant que "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité en chaîne, et la finance sociale ne soient vraiment intégrés.
Cet article analysera en profondeur la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, et examinera comment il établit un circuit fermé de circulation des données orienté vers l'Agent AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi l'infrastructure secrète d'une tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que 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 par un moteur IA pour normaliser les données, 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 en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un tour de financement par capital-risque de 3 millions de dollars, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres participants comprenant SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent et Momentum6.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec des investisseurs tels qu'EMURGO, Adaverse Accelerator et Gate Labs.
Octobre 2023 : annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
Situation de l'équipe
Max D.: co-fondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; a 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 backend, possédant plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
Bien que la matrice de produits de Port3 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés sous une ligne directrice principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé de flux de données allant de la collecte à la transformation."
3.1 Infrastructure de base Port3
Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture de 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 chemins de comportement des plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, englobant des actions telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, et a ainsi créé l'un des systèmes de collecte d'actions les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
À la mi-2025, 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 ensemble d'enregistrements de comportements utilisateurs et d'événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 authentique, 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 développeurs de projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, une API de vérification sera également ouverte, permettant d'intégrer la logique de vérification sans modèle prédéfini, ce qui améliorera considérablement la standardisation et l'universalité du système de tâches.
SoQuest n'est pas seulement une plateforme de tâches, c'est le point de départ de l'écosystème d'actifs de comportement de Port3, et c'est aussi la source primaire des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
Données de sédimentation - Couche de données sociales AI
Les données comportementales des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées au module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, qui est une base de données comportementale structurée conçue spécialement pour les applications d'IA. C'est également l'infrastructure de base permettant à Port3 de réaliser la "capitalisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui ont pour objectif la "requête", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction en chaîne automatisés.
Le Couche de Données Sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement de tâches sociales, et se met continuellement à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamique en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
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, c'est l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
La capacité de Rankit et l'innovation des paradigmes :
Évaluation de la popularité sur plusieurs plateformes : en intégrant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifiez les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde du Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, pour des scénarios tels que la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, et les transactions sur la chaîne.
Démonstration de scénario vertical : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur BNB Chain grâce à des cartes thermiques, l'activité sociale et la dynamique en chaîne, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dire ce qui s'est passé, mais aussi vous dire ce que vous devez faire.
![De données sociales à un cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network va-t-il construire pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
OpenBQL: Langage d'exécution en chaîne 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 pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL:
Couche de langage universel : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", ouvrant ainsi l'environnement multi-chaînes EVM, BTC, Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge le traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne ) telles que les transactions, le staking et l'ajout de liquidités (, c'est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique de données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, permettant la mise à jour et le calcul des données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux actions on-chain de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" - la machine non seulement exécute les instructions que vous donnez, mais comprend également votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des commandes.
Les applications incluent un assistant d'investissement automatisé, un robot interactif, un assistant intelligent pour les jeux blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches, et l'exploitation de la communauté.
Cette gamme de produits fait de Port3 la seule plateforme du secteur des données sociales Web3 à disposer de la capacité "de collecte → analyse → application → appel" dans l'ensemble du processus.
L'objectif final est de construire un réseau de protocoles standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant aux agents IA de comprendre, reconnaître et manipuler les actifs sur la chaîne.
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) 3.2 La moats de Port3 : la roue de croissance générée par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de sa capacité à utiliser des modèles avancés, mais plutôt parce qu'il a construit, au cours de l'accumulation des affaires, un actif de données comportementales sociales de haute valeur, à la fois profond et large. Cet avantage en matière de données jette des bases uniques pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
Données de comportement on-chain et off-chain de niveau million
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâches, les interactions de portefeuille, les actifs sur chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur chaîne, le staking, et les positions détenues, 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 est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
Collaboration approfondie avec des milliers de projets, les données sont mises à jour en temps réel
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers 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 missions, 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 temporalité des sources de données. Grâce à des canaux de données co-construits avec les porteurs de projet, Port3 absorbe en permanence les dernières tendances écologiques et d'utilisateurs, construisant un moteur de données en évolution dynamique, et non un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "réservoir de matériel d'entraînement" pour l'évolution continue des modèles d'IA.
Former un ensemble de données dédié à l'entraînement de modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la blockchain
Par rapport aux données Web2 classiques, l'identité, les chemins d'interaction et le comportement des actifs des utilisateurs Web3 sur la chaîne présentent une forte anonymité et une complexité structurelle, rendant difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage des comportements de Rankit, a justement établi un chemin de correspondance entre les comportements sur la chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop sur le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé comme "Accumulation.
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Port3 Network construit une infrastructure de données sociales Web3 AI pour créer une boucle fermée d’assetisation du comportement on-chain
Des données sociales au cerveau IA : quel type de réseau IA Port3 Network va-t-il créer pour le monde Web3 ?
1. Introduction
Dans le monde de Web3, les données passent d'informations statiques à des actifs dynamiques. Les données de comportement social des utilisateurs deviennent les "minerais numériques" les plus précieux de l'ère de l'IA, mais qui restent encore sous-exploités. Les données sociales générées à chaque instant contiennent une immense valeur, qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, des protocoles verticaux tels que DeFi, NFT, GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une quantité massive de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApps isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquant d'une intégration structurée, rendant difficile la construction d'un portrait unifié, et ne pouvant pas être réellement exploitées.
En même temps, l'essor de l'IA redéfinit rapidement l'ensemble du monde numérique. ChatGPT, Claude et des projets d'Agent construits sur Web3 comme Autonolas, Morphpad, Mind Network, etc., proposent tous la vision "données appelables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision de Web3 ? Port3 Network a donné une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, jusqu'au moteur de notation 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 grâce à la normalisation et à la reconnaissance des intentions, elle fait des données un "modèle d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une simple plateforme ou un outil de tâches, mais a pris position stratégiquement en tant que "cerveau de données Web3" avant que les récits sur la souveraineté des données, l'identité en chaîne, et la finance sociale ne soient vraiment intégrés.
Cet article analysera en profondeur la matrice de produits de Port3, ses barrières technologiques, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, et examinera comment il établit un circuit fermé de circulation des données orienté vers l'Agent AI dans un monde Web3 fragmenté, devenant ainsi l'infrastructure secrète d'une tendance de mille milliards.
2. Présentation du projet
Qu'est-ce que 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 par un moteur IA pour normaliser les données, 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 en chaîne à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
Situation de financement
Février 2023 : Achèvement d'un tour de financement par capital-risque de 3 millions de dollars, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres participants comprenant SNZ, Block Infinity, Dragon Roark, ViaBTC, Cryptonite, Lapin Digital, Cogitent et Momentum6.
Août 2023 : Obtention d'un nouveau tour de financement de plusieurs millions de dollars, avec des investisseurs tels qu'EMURGO, Adaverse Accelerator et Gate Labs.
Octobre 2023 : annonce de l'obtention d'un investissement de DWF Labs, ainsi que du soutien par des subventions de Binance Labs, Mask Network et Aptos.
Situation de l'équipe
Max D.: co-fondateur, possède une expérience de travail chez Apple ; a 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 backend, possédant plusieurs années d'expérience en conception de systèmes à haute concurrence et en architecture distribuée.
3. La vision de Port3 : de "plateforme de tâches" à "couche de données sociales AI"
Bien que la matrice de produits de Port3 comprenne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL et on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être regroupés sous une ligne directrice principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable du cycle fermé de flux de données allant de la collecte à la transformation."
3.1 Infrastructure de base Port3
Agrégation de données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par Port3 Network, une plateforme de capture de 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 chemins de comportement des plateformes sociales Web2.
SoQuest prend en charge les principales plateformes Web2 telles que Twitter, Telegram et Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris EVM, Solana, Aptos et Sui, englobant des actions telles que les transactions, les autorisations, le minting de NFT, et a ainsi créé l'un des systèmes de collecte d'actions les plus largement couverts dans le domaine du Web3.
À la mi-2025, 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 ensemble d'enregistrements de comportements utilisateurs et d'événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 authentique, 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 développeurs de projets d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Telegram Mini App. En 2025, une API de vérification sera également ouverte, permettant d'intégrer la logique de vérification sans modèle prédéfini, ce qui améliorera considérablement la standardisation et l'universalité du système de tâches.
SoQuest n'est pas seulement une plateforme de tâches, c'est le point de départ de l'écosystème d'actifs de comportement de Port3, et c'est aussi la source primaire des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
Données de sédimentation - Couche de données sociales AI
Les données comportementales des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées au module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, qui est une base de données comportementale structurée conçue spécialement pour les applications d'IA. C'est également l'infrastructure de base permettant à Port3 de réaliser la "capitalisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( comme The Graph, Dune, etc., qui ont pour objectif la "requête", la couche de données de Port3 se concentre sur : comment rendre les données utilisables par les modèles d'IA et soutenir le raisonnement et l'interaction en chaîne automatisés.
Le Couche de Données Sociales AI intègre des millions d'enregistrements d'interactions en chaîne et des données de comportement de tâches sociales, et se met continuellement à jour en temps réel grâce à des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamique en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, qui structure et sémantise des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
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, c'est l'"exécution visuelle" des capacités de données BQL au niveau de l'IA.
La capacité de Rankit et l'innovation des paradigmes :
Évaluation de la popularité sur plusieurs plateformes : en intégrant les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc., identifiez les tendances clés, les projets phares et les changements d'humeur dans le monde du Web3.
Reconnaissance sémantique et modélisation de notation : grâce à l'analyse des émotions par NLP et des grands modèles, les points de discussion, l'influence des KOL et le niveau de confiance des utilisateurs seront transformés en indicateurs structurés, pour des scénarios tels que la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, et les transactions sur la chaîne.
Démonstration de scénario vertical : par exemple, le moteur de données écologiques USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets potentiels sur BNB Chain grâce à des cartes thermiques, l'activité sociale et la dynamique en chaîne, devenant ainsi une boussole intelligente pour les utilisateurs de DeFi afin de capturer l'Alpha.
Avec le soutien de Rankit, Port3 peut non seulement fournir des données, mais aussi des "données explicatives" - non seulement vous dire ce qui s'est passé, mais aussi vous dire ce que vous devez faire.
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OpenBQL: Langage d'exécution en chaîne 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 pour le traitement, l'organisation et l'appel de toutes les données comportementales.
Rôle et mécanisme de BQL:
Couche de langage universel : BQL fournit une structure de requête conviviale pour le langage naturel, permettant aux développeurs ou aux agents d'effectuer des opérations réelles sur la chaîne avec des instructions telles que "acheter un NFT sur la chaîne Aptos", ouvrant ainsi l'environnement multi-chaînes EVM, BTC, Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge le traitement automatisé en un clic des opérations d'actifs sur la chaîne ) telles que les transactions, le staking et l'ajout de liquidités (, c'est le noyau clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique de données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, permettant la mise à jour et le calcul des données haute fréquence nécessaires à la financiarisation de l'information )InfoFi(.
Avec BQL, Port3 est en train de promouvoir un nouveau "protocole de langage naturel on-chain" dans le monde Web3, permettant aux actions on-chain de passer du "niveau de code" au "niveau d'intention" - la machine non seulement exécute les instructions que vous donnez, mais comprend également votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent IA : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des commandes.
Les applications incluent un assistant d'investissement automatisé, un robot interactif, un assistant intelligent pour les jeux blockchain, etc., couvrant divers scénarios tels que la prise de décision commerciale, la publication de tâches, et l'exploitation de la communauté.
Cette gamme de produits fait de Port3 la seule plateforme du secteur des données sociales Web3 à disposer de la capacité "de collecte → analyse → application → appel" dans l'ensemble du processus.
L'objectif final est de construire un réseau de protocoles standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant aux agents IA de comprendre, reconnaître et manipuler les actifs sur la chaîne.
![Des données sociales au cerveau AI : quel type de réseau AI Port3 Network construira-t-il pour le monde Web3 ?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 La moats de Port3 : la roue de croissance générée par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans la narration Web3 AI, non pas en raison de sa capacité à utiliser des modèles avancés, mais plutôt parce qu'il a construit, au cours de l'accumulation des affaires, un actif de données comportementales sociales de haute valeur, à la fois profond et large. Cet avantage en matière de données jette des bases uniques pour les applications AI de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
Données de comportement on-chain et off-chain de niveau million
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de tâches SoQuest, Port3 a accumulé plus de 10 millions de niveaux d'engagement utilisateur, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de tâches, les interactions de portefeuille, les actifs sur chaîne et le niveau de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions sur chaîne, le staking, et les positions détenues, 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 est sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire un agent AI Web3.
Collaboration approfondie avec des milliers de projets, les données sont mises à jour en temps réel
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers 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 missions, 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 temporalité des sources de données. Grâce à des canaux de données co-construits avec les porteurs de projet, Port3 absorbe en permanence les dernières tendances écologiques et d'utilisateurs, construisant un moteur de données en évolution dynamique, et non un ensemble de snapshots statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit un "réservoir de matériel d'entraînement" pour l'évolution continue des modèles d'IA.
Former un ensemble de données dédié à l'entraînement de modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la blockchain
Par rapport aux données Web2 classiques, l'identité, les chemins d'interaction et le comportement des actifs des utilisateurs Web3 sur la chaîne présentent une forte anonymité et une complexité structurelle, rendant difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, grâce au système de reconnaissance sémantique et d'étiquetage des comportements de Rankit, a justement établi un chemin de correspondance entre les comportements sur la chaîne et la sémantique du langage naturel. Par exemple : "Le portefeuille A participe à un airdrop sur le protocole B + tweet + participation secondaire à la gouvernance", peut être modélisé comme "Accumulation.