من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف تبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها كل دقيقة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 هو واقع متقطع: من ناحية، شهدنا نموًا انفجاريًا للبروتوكولات العمودية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أن المستخدمين أنشأوا الكثير من بيانات السلوك على السلسلة وغير السلسلة؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات متناثرة في DApps وتسجيلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي المعزولة، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، ومشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network وغيرها، جميعها طرحت رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، تبرز قضية: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرار لـ Web3؟ هناك مشروع كهذا، فإن Port3 Network قدم إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest الأصلية، إلى محرك تصنيف السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قوالب العمل" التي يمكن للوكيل فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
ستقوم هذه المقالة بتفكيك مصفوفة منتجات Port3، وخندقها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيفية بناء حلقة مغلقة لتدفق البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وكيف تصبح البنية التحتية السرية للاتجاهات التي تقدر بتريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ما هو؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي Web3، بقيادة Jump Crypto، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتشغيل البيني، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدم من Web2 وWeb3، ومعالجة قياسية مدعومة بمحرك AI، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، التقييم الهيكلي (Rankit)، الاستعلام الذكي (OpenBQL) وحتى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتكون المرفق الرئيسي لتمكين الأصول السلوكية على السلسلة في عصر AI.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل أولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وشملت الجهات المشاركة EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: أعلن عن حصوله على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم من عدة مؤسسات.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة آبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع الأنظمة البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent و Viabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التوازي العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "طبقة البيانات الاجتماعية الذكية"
على الرغم من أن مجموعة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو مشتتة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن حلقة تدفق البيانات من التجميع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الرئيسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام توليد بيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية ويجمع سلوكيات المستخدم الاجتماعية كأهداف، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة ومسارات السلوك على منصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter و Telegram و Discord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة بما في ذلك EVM و Solana و Aptos و Sui، بما في ذلك المعاملات والتفويض و mint NFT، 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 سجل ضخم من سلوكيات المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى إنشاء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
من أجل تعزيز قابلية التوسع لمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو Telegram Mini App. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة البداية للدورة المغلقة للأصول السلوكية عبر سلسلة Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالي اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية
تتراكم بيانات سلوك المستخدم الملتقطة بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".
يختلف التصميم الخاص بمنصة البيانات التقليدية على السلسلة، التي تركز على "الاستعلام"، حيث تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستنتاج التلقائي والتنفيذ التفاعلي على السلسلة.
تدمج طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer ملايين السجلات التفاعلية على السلسلة مع بيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، لبناء نظام بيانات اجتماعية ديناميكية ينمو بشكل مستمر. إنها مركز الإدراك السلوكي Port3، حيث يتم هيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتحويلها إلى دلالات، مما يوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، ويمكن تجميعه، ويمكن استدعاؤه" لوكلاء الذكاء.
3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام وكيل الذكاء الاصطناعي
Rankit: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
رانكيت هو التطبيق الرائد لبيانات التواصل الاجتماعي في Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى AI.
قدرات Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل تويتر، تيليجرام، ديسكورد، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم الويب 3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على المناقشة، وتأثير الشخصيات الرئيسية، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
عرض مشهد عمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خرائط الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع المحتملة على سلسلة BNB، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط ألفا.
بفضل دعم Rankit، يمكن لـ Port3 أن تقدم بيانات، بل يمكنها أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، ولكن تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنوايا
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL( لغة بحث بلوكشين) هي قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهي الجوهر الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والاستدعاء.
دور وآلية BQL:
الطبقة اللغوية 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 الاتصال بين بيئات متعددة بما في ذلك EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ الموحدة: تدعم العمليات على الأصول على السلسلة ( مثل التداول، الرهن، وإضافة السيولة ) من خلال معالجة تلقائية بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء، ويحقق التحديثات والت计算 العالية التكرار للبيانات المطلوبة لتحويل المعلومات إلى تمويل (InfoFi).
من خلال BQL، يعمل Port3 على دفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات التعليمات التي تقولها فحسب، بل تفهم أيضًا نيتك.
قدرة ربط وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 تبني طبقة واجهة برمجة التطبيقات 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، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تتمتع بقدرة "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مسار بيانات التواصل الاجتماعي Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية للويب 3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 خندق: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تتمكن Port3 من احتلال موقع الريادة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الأساسي ليس في امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، أنشأت أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. توفر هذه الميزة البيانية أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وخارجها بمستوى عشرات الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدم، تغطي سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة في المجتمعات، من بين أبعاد متعددة. تمتد هذه البيانات عبر Web2 وWeb3، مثل منشورات تويتر، النشاط على ديسكورد، الاحتفاظ على تيليجرام، المعاملات على السلسلة، التخزين، والتداول، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية من السلوكيات الاجتماعية. في سياق نموذج AI الحالي "البيانات هي الوقود"، لا شك أن هذه البيانات السلوكية الهيكلية والتفاعلية عالية التردد، هي أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل AI في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليست مجرد منصة موجهة لمنتج واحد، بل هي مؤسسة أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإيصالات، وتصميم المهام، وإدارة المجتمع، والتفاعل على الشبكة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قناة البيانات التي تم بناؤها مع الجهات المعنية بالمشاريع، تستمر Port3 في استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات ديناميكي متطور، وليس مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" متطورة باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 إنشاء مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير دعم دلالي لوكلاء السلسلة.
بالمقارنة مع بيانات Web2 العامة، فإن هوية مستخدمي Web3 على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوك الأصول تتمتع بخصوصية عالية وتعقيد هيكلي، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. بينما يقوم Port3 بتطبيق ذلك من خلال Ran
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 5
أعجبني
5
6
مشاركة
تعليق
0/400
HashRateHermit
· منذ 18 س
ماذا تفيد المضاربة في الذكاء الاصطناعي مرة أخرى؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
OptionWhisperer
· منذ 18 س
هذه المسار حقًا رائع Web3 x AI بلا شك للقمر
شاهد النسخة الأصليةرد0
BugBountyHunter
· منذ 18 س
مرة أخرى، هل هي شركة تروج للذكاء الاصطناعي وWeb3؟ الحمقى في عالم العملات الرقمية سهل خداعهم.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FlashLoanKing
· منذ 18 س
مرة أخرى، هل هناك من يجمع الحمقى تحت شعار الذكاء الاصطناعي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropDreamBreaker
· منذ 18 س
هل ستشبع هذه الأشياء الفاخرة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DAOplomacy
· منذ 18 س
يمكن القول إنه لعبة بيانات أخرى تتنكر كـ "بنية تحتية"... لقد رأيت هذا الفيلم من قبل بصراحة
شبكة Port3: بناء بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي الذكية في Web3
من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف تبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. بيانات السلوك الاجتماعي للمستخدمين أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها كل دقيقة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 هو واقع متقطع: من ناحية، شهدنا نموًا انفجاريًا للبروتوكولات العمودية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أن المستخدمين أنشأوا الكثير من بيانات السلوك على السلسلة وغير السلسلة؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات متناثرة في DApps وتسجيلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي المعزولة، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، ومشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network وغيرها، جميعها طرحت رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، تبرز قضية: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرار لـ Web3؟ هناك مشروع كهذا، فإن Port3 Network قدم إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest الأصلية، إلى محرك تصنيف السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قوالب العمل" التي يمكن للوكيل فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
ستقوم هذه المقالة بتفكيك مصفوفة منتجات Port3، وخندقها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيفية بناء حلقة مغلقة لتدفق البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وكيف تصبح البنية التحتية السرية للاتجاهات التي تقدر بتريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ما هو؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي Web3، بقيادة Jump Crypto، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتشغيل البيني، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدم من Web2 وWeb3، ومعالجة قياسية مدعومة بمحرك AI، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، التقييم الهيكلي (Rankit)، الاستعلام الذكي (OpenBQL) وحتى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتكون المرفق الرئيسي لتمكين الأصول السلوكية على السلسلة في عصر AI.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل أولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وشملت الجهات المشاركة EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: أعلن عن حصوله على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم من عدة مؤسسات.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة آبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع الأنظمة البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في Tencent و Viabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التوازي العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "طبقة البيانات الاجتماعية الذكية"
على الرغم من أن مجموعة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو مشتتة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن حلقة تدفق البيانات من التجميع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الرئيسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام توليد بيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية ويجمع سلوكيات المستخدم الاجتماعية كأهداف، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة ومسارات السلوك على منصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter و Telegram و Discord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة بما في ذلك EVM و Solana و Aptos و Sui، بما في ذلك المعاملات والتفويض و mint NFT، 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 سجل ضخم من سلوكيات المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى إنشاء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
من أجل تعزيز قابلية التوسع لمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو Telegram Mini App. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة البداية للدورة المغلقة للأصول السلوكية عبر سلسلة Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالي اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية
تتراكم بيانات سلوك المستخدم الملتقطة بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".
يختلف التصميم الخاص بمنصة البيانات التقليدية على السلسلة، التي تركز على "الاستعلام"، حيث تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستنتاج التلقائي والتنفيذ التفاعلي على السلسلة.
تدمج طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer ملايين السجلات التفاعلية على السلسلة مع بيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، لبناء نظام بيانات اجتماعية ديناميكية ينمو بشكل مستمر. إنها مركز الإدراك السلوكي Port3، حيث يتم هيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتحويلها إلى دلالات، مما يوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، ويمكن تجميعه، ويمكن استدعاؤه" لوكلاء الذكاء.
3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام وكيل الذكاء الاصطناعي
Rankit: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
رانكيت هو التطبيق الرائد لبيانات التواصل الاجتماعي في Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى AI.
قدرات Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل تويتر، تيليجرام، ديسكورد، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم الويب 3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على المناقشة، وتأثير الشخصيات الرئيسية، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
عرض مشهد عمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خرائط الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع المحتملة على سلسلة BNB، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط ألفا.
بفضل دعم Rankit، يمكن لـ Port3 أن تقدم بيانات، بل يمكنها أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، ولكن تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنوايا
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL( لغة بحث بلوكشين) هي قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهي الجوهر الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والاستدعاء.
دور وآلية BQL:
الطبقة اللغوية 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 الاتصال بين بيئات متعددة بما في ذلك EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ الموحدة: تدعم العمليات على الأصول على السلسلة ( مثل التداول، الرهن، وإضافة السيولة ) من خلال معالجة تلقائية بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء، ويحقق التحديثات والت计算 العالية التكرار للبيانات المطلوبة لتحويل المعلومات إلى تمويل (InfoFi).
من خلال BQL، يعمل Port3 على دفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات التعليمات التي تقولها فحسب، بل تفهم أيضًا نيتك.
قدرة ربط وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 تبني طبقة واجهة برمجة التطبيقات 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، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تتمتع بقدرة "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مسار بيانات التواصل الاجتماعي Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية للويب 3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 خندق: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تتمكن Port3 من احتلال موقع الريادة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الأساسي ليس في امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنها خلال عملية تراكم الأعمال، أنشأت أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. توفر هذه الميزة البيانية أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وخارجها بمستوى عشرات الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدم، تغطي سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة في المجتمعات، من بين أبعاد متعددة. تمتد هذه البيانات عبر Web2 وWeb3، مثل منشورات تويتر، النشاط على ديسكورد، الاحتفاظ على تيليجرام، المعاملات على السلسلة، التخزين، والتداول، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية من السلوكيات الاجتماعية. في سياق نموذج AI الحالي "البيانات هي الوقود"، لا شك أن هذه البيانات السلوكية الهيكلية والتفاعلية عالية التردد، هي أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل AI في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليست مجرد منصة موجهة لمنتج واحد، بل هي مؤسسة أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإيصالات، وتصميم المهام، وإدارة المجتمع، والتفاعل على الشبكة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قناة البيانات التي تم بناؤها مع الجهات المعنية بالمشاريع، تستمر Port3 في استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات ديناميكي متطور، وليس مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" متطورة باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 إنشاء مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير دعم دلالي لوكلاء السلسلة.
بالمقارنة مع بيانات Web2 العامة، فإن هوية مستخدمي Web3 على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوك الأصول تتمتع بخصوصية عالية وتعقيد هيكلي، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. بينما يقوم Port3 بتطبيق ذلك من خلال Ran