في عالم Web3، البيانات تتحول من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصةً بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة، القيمة الهائلة الكامنة فيها لم تُستخرج بعد بشكل كافٍ.
نحن نرى أن واقع Web3 مفكك: من ناحية، شهدنا نمواً هائلاً في بروتوكولات الفئات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أن المستخدمين قد أنشأوا كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات مبعثرة في تطبيقات DApp المنعزلة وسجلات التداول والمنصات الاجتماعية، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، يقوم صعود الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكيل المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يظهر سؤال واحد: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرار لـ Web3؟ هناك مشروع يقدم إجابة نهائية نسبيا على هذا السؤال:
من منصة مهام SoQuest الأولى، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولًا إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، أنشأت Port3 مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. فهي لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "نموذج العمل" الذي يمكن للوكيل فهمه واستدعاءه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة وحيدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا ك"دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
سوف نتعمق في تحليل مصفوفة منتجات Port3، وخندق التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، ونبحث في كيفية إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وكيف يمكن أن تصبح البنية التحتية السرية للاتجاهات القادمة التي تقدر بتريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 ما هو Port3؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدفوع بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة وقابلة للتواصل عبر السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجة تلك البيانات بشكل موحد بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest) وتقييم الهيكل (Rankit) والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، مما يجعلها منشأة رئيسية لتحويل سلوكيات السلاسل إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 وضع التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل أولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بقيمة ملايين الدولارات، ومن بين المستثمرين EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم المنح من Binance Labs وMask Network وAptos.
2.1.2 حالة الفريق
ماكس دي: شريك مؤسس، لديه خبرة عمل في شركة أبل؛ يتمتع بخبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent و Viabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة عالية التزامن والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية الذكية"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط أساسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن حلقة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة شبكة Port3، وهو عبارة عن منصة لالتقاط سلوكيات مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كموضوع لجمع البيانات، مما يتيح تدفق سلوكيات التفاعل بين الشبكات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل تويتر وتيليجرام وديستورد، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات شمولاً في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك تسجيل سلوكيات المستخدمين الضخمة وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service) التي تسمح لمشاريع دمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإدخال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية ونظام المهام.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لحلقة الأصول السلوكية الكاملة لـ Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 ترسيخ البيانات - طبقة بيانات اجتماعية بالذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة بيانات اجتماعية قائمة على الذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أنها المرافق الأساسية لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)" في Port3.
بخلاف منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph وDune) التي تركز تصميمها على "الاستعلام"، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائيًا.
تدمج طبقة بيانات التواصل الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي ملايين السجلات التفاعلية على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث الفوري من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، لتبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنها المركز المعرفي السلوكي لـ Port3، حيث تعمل على هيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتقديمها بشكل دلالي، لتوفير "وقود بيانات قابل للفهم، قابل للتجميع، وقابل للاستدعاء" للذكاء الاصطناعي.
3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية في Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النموذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع إشارات التواصل من تويتر، تيليجرام، ديسكورد وغيرها، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم ويب 3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
نموذج التوضيح في المشهد العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط التواصل الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع المشاريع المحتملة على سلسلة BNB في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit ، يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب ، بل يمكنه أيضًا تقديم "البيانات التفسيرية" - ليس فقط إخبارك بما حدث ، ولكن أيضًا إخبارك بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استفسار سلسلة الكتل) هي قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهي النواة الدلالية والمحرك التشغيلي لجميع بيانات السلوك المعالجة والتنظيم والاستدعاء.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام أوامر مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يتيح التفاعل بين بيئات متعددة تشمل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: دعم معالجة العمليات على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة) بشكل تلقائي بنقرة واحدة، وهي مركز أساسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحسابات المطلوبة لتحقيق المعلومات المالية (InfoFi).
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ التعليمات التي تقولها فحسب، بل يمكنها أيضًا فهم نيتك.
قدرات تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 تقوم ببناء طبقة API للوكيل العامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، وتغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "من جمع البيانات → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مجال بيانات التواصل الاجتماعي في Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية لـ Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على الأصول على السلسلة والتفاعل معها.
3.2 Port3 جدار الحماية: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تتمكن Port3 من احتلال موقع رائد في سرد Web3 AI ليس بسبب امتلاكها لقدرات نماذج متقدمة، ولكن بسبب بناءها لأصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق وامتداد كبيرين خلال عملية تراكم الأعمال. توفر هذه الميزة البياناتية أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوكيات السلسلة على السلسلة وتحت السلسلة بمستوى عشرات الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، التفاعل مع المحافظ، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة في المجتمع عبر عدة أبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، التراكم، والمراكز، تشكل شبكة كثيفة للغاية.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
7
مشاركة
تعليق
0/400
ParallelChainMaxi
· منذ 11 س
الحقيقة مملة هكذا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ForkYouPayMe
· منذ 12 س
لا شيء مميز، لقد لعبوا web2 حتى سئموا منه.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DEXRobinHood
· منذ 12 س
خداع الناس لتحقيق الربح واحدة من ويب 3 الحمقى
شاهد النسخة الأصليةرد0
PumpBeforeRug
· منذ 12 س
التعدين还不如挖 البيانات来钱快
شاهد النسخة الأصليةرد0
ContractHunter
· منذ 12 س
أريد أيضًا الاستفادة من هذه البيانات
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenGambler
· منذ 12 س
لماذا يبدو أن هذه الدائرة تريد أن تلتف حول كل شيء؟
Port3: إنشاء بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي في Web3 لعصر الذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
في عالم Web3، البيانات تتحول من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصةً بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة، القيمة الهائلة الكامنة فيها لم تُستخرج بعد بشكل كافٍ.
نحن نرى أن واقع Web3 مفكك: من ناحية، شهدنا نمواً هائلاً في بروتوكولات الفئات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أن المستخدمين قد أنشأوا كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات مبعثرة في تطبيقات DApp المنعزلة وسجلات التداول والمنصات الاجتماعية، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، يقوم صعود الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكيل المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يظهر سؤال واحد: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرار لـ Web3؟ هناك مشروع يقدم إجابة نهائية نسبيا على هذا السؤال:
من منصة مهام SoQuest الأولى، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولًا إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، أنشأت Port3 مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. فهي لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "نموذج العمل" الذي يمكن للوكيل فهمه واستدعاءه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة وحيدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا ك"دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
سوف نتعمق في تحليل مصفوفة منتجات Port3، وخندق التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، ونبحث في كيفية إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وكيف يمكن أن تصبح البنية التحتية السرية للاتجاهات القادمة التي تقدر بتريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 ما هو Port3؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدفوع بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة وقابلة للتواصل عبر السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجة تلك البيانات بشكل موحد بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest) وتقييم الهيكل (Rankit) والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، مما يجعلها منشأة رئيسية لتحويل سلوكيات السلاسل إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 وضع التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل أولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بقيمة ملايين الدولارات، ومن بين المستثمرين EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم المنح من Binance Labs وMask Network وAptos.
2.1.2 حالة الفريق
ماكس دي: شريك مؤسس، لديه خبرة عمل في شركة أبل؛ يتمتع بخبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent و Viabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة عالية التزامن والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية الذكية"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط أساسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن حلقة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة شبكة Port3، وهو عبارة عن منصة لالتقاط سلوكيات مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كموضوع لجمع البيانات، مما يتيح تدفق سلوكيات التفاعل بين الشبكات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل تويتر وتيليجرام وديستورد، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات شمولاً في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك تسجيل سلوكيات المستخدمين الضخمة وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service) التي تسمح لمشاريع دمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإدخال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية ونظام المهام.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لحلقة الأصول السلوكية الكاملة لـ Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 ترسيخ البيانات - طبقة بيانات اجتماعية بالذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة بيانات اجتماعية قائمة على الذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أنها المرافق الأساسية لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)" في Port3.
بخلاف منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph وDune) التي تركز تصميمها على "الاستعلام"، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائيًا.
تدمج طبقة بيانات التواصل الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي ملايين السجلات التفاعلية على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث الفوري من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، لتبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنها المركز المعرفي السلوكي لـ Port3، حيث تعمل على هيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتقديمها بشكل دلالي، لتوفير "وقود بيانات قابل للفهم، قابل للتجميع، وقابل للاستدعاء" للذكاء الاصطناعي.
3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية في Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النموذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع إشارات التواصل من تويتر، تيليجرام، ديسكورد وغيرها، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم ويب 3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
نموذج التوضيح في المشهد العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط التواصل الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع المشاريع المحتملة على سلسلة BNB في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit ، يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب ، بل يمكنه أيضًا تقديم "البيانات التفسيرية" - ليس فقط إخبارك بما حدث ، ولكن أيضًا إخبارك بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استفسار سلسلة الكتل) هي قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهي النواة الدلالية والمحرك التشغيلي لجميع بيانات السلوك المعالجة والتنظيم والاستدعاء.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام أوامر مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يتيح التفاعل بين بيئات متعددة تشمل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: دعم معالجة العمليات على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة) بشكل تلقائي بنقرة واحدة، وهي مركز أساسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحسابات المطلوبة لتحقيق المعلومات المالية (InfoFi).
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ التعليمات التي تقولها فحسب، بل يمكنها أيضًا فهم نيتك.
قدرات تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 تقوم ببناء طبقة API للوكيل العامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، وتغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "من جمع البيانات → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مجال بيانات التواصل الاجتماعي في Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية لـ Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على الأصول على السلسلة والتفاعل معها.
3.2 Port3 جدار الحماية: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تتمكن Port3 من احتلال موقع رائد في سرد Web3 AI ليس بسبب امتلاكها لقدرات نماذج متقدمة، ولكن بسبب بناءها لأصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق وامتداد كبيرين خلال عملية تراكم الأعمال. توفر هذه الميزة البياناتية أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوكيات السلسلة على السلسلة وتحت السلسلة بمستوى عشرات الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، التفاعل مع المحافظ، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة في المجتمع عبر عدة أبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، التراكم، والمراكز، تشكل شبكة كثيفة للغاية.