Des données sociales au cerveau IA : comment le Port3 Network construit-il un réseau IA 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 des "minéraux numériques" les plus précieux mais encore sous-exploités à l'ère de l'IA. Chaque minute et chaque seconde de données sociales générées contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, les protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une multitude de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquent d'une intégration structurée, et il est difficile de construire une image unifiée, sans possibilité d'être réellement exploitées.
Dans le même temps, l'essor de l'IA est en train de redéfinir rapidement le monde numérique. ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network, ont tous proposé la vision de "données invoquables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question émerge : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision du Web3 ? Port3 Network a donné une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, jusqu'au langage d'exécution des intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" axée 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 normalise également et identifie les intentions, transformant les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil de tâche unique, mais a pris une position stratégique de "cerveau de 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 analyser en profondeur la matrice de produits de Port3, son fossé technologique, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cycle de circulation de données destiné aux agents AI dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine 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, conçu pour 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 normalisant grâce à un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL), jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour la capitalisation des comportements sur la blockchain à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Financement de série seed de 3 millions de dollars complété, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres participants tels que 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 comprenant 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 d'une plateforme d'échange, de Mask Network et d'Aptos.
2.2.2 Situation de l'équipe
Max D.: co-fondateur, ayant une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en développement d'écosystèmes.
Anthony Deng : Co-fondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited en tant que développeur backend, possède 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 contienne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être résumés par une ligne principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable de la boucle fermée du flux de données, de la collecte à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation des données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par le Port3 Network, une plateforme de capture des comportements des utilisateurs Web3 intégrant la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance de la communauté 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, qui relie 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, Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris 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 étendus dans le domaine du Web3.
D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté des données dynamiques sur plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de crypto-monnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et la capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service), permettant aux équipes de projet d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Mini App Telegram. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui améliore 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 de comportement de Port3 sur toute la chaîne, et c'est aussi la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de dépôt - Couche de données sociales AI
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées au module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA. C'est également l'infrastructure sous-jacente permettant à Port3 de réaliser la "capitalisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( telles que The Graph, Dune, etc. ) qui se concentrent sur la "requête", 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 en chaîne automatisées.
La couche de données sociales AI intègre des dizaines de millions d'enregistrements d'interactions sur la chaîne et des données sur les comportements des tâches sociales, et est continuellement mise à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
3.1.3 Application des données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système AI Agent
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 de Rankit et l'innovation des paradigmes:
Score de popularité sociale multiplateforme : combine les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc. pour identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde 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 convertis en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologique USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets prometteurs sur une chaîne via 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 dit ce qui s'est passé, mais vous dit également quoi faire.
OpenBQL : un langage d'exécution on-chain 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 opérationnel de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Le rôle et le mécanisme de BQL:
Couche de langage universelle : 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", reliant des environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge les opérations d'actifs sur la chaîne ( telles que les transactions, le staking et l'ajout de liquidité ) avec un traitement automatisé en un clic, constituant le pivot clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, réalisant la mise à jour et le calcul des données à 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 du code" au "niveau de l'intention" - les machines non seulement exécutent les instructions que vous donnez, mais comprennent également votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.
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 de trading, la publication de tâches, l'exploitation de la communauté, etc.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme capable de "collecter → analyser → appliquer → invoquer" l'ensemble du processus dans le domaine des données sociales Web3.
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent IA de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
3.2 La moats de Port3 : la roue de croissance apportée par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans le récit Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées de grand modèle, mais en raison de l'accumulation de ses affaires, où il a construit des actifs de données de comportement social de haute valeur avec une grande profondeur et une grande largeur. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications IA de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
3.2.1. Données comportementales on-chain et off-chain de niveau million.
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le degré de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking, et les positions, formant ainsi une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle IA "les données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence constitue sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire des agents IA Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour des données en temps réel.
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un produit unique, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que le lancement d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement engendré des comportements d'utilisateur réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les porteurs de projets, Port3 absorbe constamment les dernières tendances écologiques et de comportement des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de clichés statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit au modèle AI un "pool de matériel d'entraînement" en évolution continue.
3.2.3 Former un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.
Par rapport aux données Web2 générales, l'identité on-chain des utilisateurs Web3, leurs parcours d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, rendant difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, quant à lui, par le biais de Rankit,
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Port3 Network : Infrastructure de données sociales alimentée par l'IA pour construire le monde Web3.
Des données sociales au cerveau IA : comment le Port3 Network construit-il un réseau IA 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 des "minéraux numériques" les plus précieux mais encore sous-exploités à l'ère de l'IA. Chaque minute et chaque seconde de données sociales générées contiennent une immense valeur qui n'a pas encore été pleinement exploitée.
La réalité de Web3 est fragmentée : d'une part, les protocoles verticaux tels que DeFi, NFT et GameFi connaissent une croissance explosive, et les utilisateurs génèrent une multitude de données comportementales en ligne et hors ligne ; d'autre part, ces données sont éparpillées dans des DApp isolés, des enregistrements de transactions et des plateformes sociales, manquent d'une intégration structurée, et il est difficile de construire une image unifiée, sans possibilité d'être réellement exploitées.
Dans le même temps, l'essor de l'IA est en train de redéfinir rapidement le monde numérique. ChatGPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, ainsi que des projets basés sur Web3 comme Autonolas, Morphpad et Mind Network, ont tous proposé la vision de "données invoquables + intentions exécutables".
Dans ce contexte, une question émerge : si l'IA est l'avenir, qui construira la couche de données et la base de décision du Web3 ? Port3 Network a donné une réponse plutôt ultime :
Depuis la plateforme de tâches SoQuest, au moteur de notation des comportements sociaux Rankit, jusqu'au langage d'exécution des intentions inter-chaînes OpenBQL, Port3 a construit une "infrastructure de données sociales" axée 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 normalise également et identifie les intentions, transformant les données en "modèles d'action" que les agents peuvent comprendre, invoquer et exécuter.
En d'autres termes, Port3 n'est plus une plateforme ou un outil de tâche unique, mais a pris une position stratégique de "cerveau de 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 analyser en profondeur la matrice de produits de Port3, son fossé technologique, son mécanisme de jetons et sa logique de croissance, en explorant comment il établit un cycle de circulation de données destiné aux agents AI dans un monde Web3 fragmenté, et devient l'infrastructure secrète de la prochaine 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, conçu pour 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 normalisant grâce à un moteur d'IA, Port3 a créé un cycle complet allant de la collecte de données (SoQuest), à l'évaluation structurée (Rankit), à la requête intelligente (OpenBQL), jusqu'à l'appel d'Agent (Ailliance.ai), devenant ainsi une infrastructure clé pour la capitalisation des comportements sur la blockchain à l'ère de l'IA.
2.2 Aperçu du projet
2.2.1 Situation de financement
Février 2023 : Financement de série seed de 3 millions de dollars complété, dirigé par Jump Crypto, avec d'autres participants tels que 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 comprenant 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 d'une plateforme d'échange, de Mask Network et d'Aptos.
2.2.2 Situation de l'équipe
Max D.: co-fondateur, ayant une expérience de travail chez Apple ; possède une riche expérience en incubation de projets Web3 et en développement d'écosystèmes.
Anthony Deng : Co-fondateur, a travaillé chez Tencent et Viabtc Technology Limited en tant que développeur backend, possède 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 contienne plusieurs sous-modules tels que SoQuest, Rankit, OpenBQL, on.meme, qui semblent dispersés, ils peuvent en réalité être résumés par une ligne principale : "Le comportement est un actif, Port3 est responsable de la boucle fermée du flux de données, de la collecte à la conversion."
3.1 Infrastructure de base Port3
3.1.1 Agrégation des données - SoQuest
SoQuest est le point d'entrée de données central construit par le Port3 Network, une plateforme de capture des comportements des utilisateurs Web3 intégrant la distribution de tâches, la vérification des comportements, la croissance de la communauté 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, qui relie 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, Discord, et est compatible avec les interactions sur 19 chaînes, y compris 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 étendus dans le domaine du Web3.
D'ici la mi-2025, le Port3 Network aura collecté des données dynamiques sur plus de 6 millions d'utilisateurs et 7 000 projets, couvrant plus de 10 millions d'utilisateurs de crypto-monnaies. Cela a généré un vaste enregistrement des comportements des utilisateurs et des événements d'interaction sociale sur la blockchain, construisant une base de données de comportements sociaux Web3 réelle, multidimensionnelle et à haute fréquence.
Pour améliorer l'évolutivité de la plateforme et la capacité de collecte de données, SoQuest a lancé le module QaaS(Quest-as-a-Service), permettant aux équipes de projet d'intégrer un système de tâches dans leur propre dApp ou Mini App Telegram. En 2025, une API de validation sera ouverte, permettant d'intégrer la logique de validation sans modèle prédéfini, ce qui améliore 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 de comportement de Port3 sur toute la chaîne, et c'est aussi la source originale des données sémantiques de comportement nécessaires à l'inférence AI.
3.1.2 Données de dépôt - Couche de données sociales AI
Les données de comportement des utilisateurs capturées par SoQuest sont finalement intégrées au module central du Port3 Network - AI Social Data Layer, qui est une base de données de comportement structurée conçue spécifiquement pour les applications d'IA. C'est également l'infrastructure sous-jacente permettant à Port3 de réaliser la "capitalisation des comportements" et la "financiarisation de l'information (InfoFi)".
Contrairement aux plateformes de données en chaîne traditionnelles ( telles que The Graph, Dune, etc. ) qui se concentrent sur la "requête", 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 en chaîne automatisées.
La couche de données sociales AI intègre des dizaines de millions d'enregistrements d'interactions sur la chaîne et des données sur les comportements des tâches sociales, et est continuellement mise à jour en temps réel via des modules d'application tels que SoQuest et Rankit, construisant ainsi un système de données sociales dynamiques en auto-croissance. C'est le centre de cognition comportementale de Port3, structurant et sémantisant des données comportementales complexes en chaîne et hors chaîne, fournissant aux agents un "carburant de données compréhensible, combinable et appelable".
3.1.3 Application des données - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → Système AI Agent
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 de Rankit et l'innovation des paradigmes:
Score de popularité sociale multiplateforme : combine les signaux sociaux de Twitter, Telegram, Discord, etc. pour identifier les tendances clés, les projets en vogue et les changements d'humeur dans le monde 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 convertis en indicateurs structurés, utilisés pour la gouvernance communautaire, la gestion des risques de prêt, les transactions sur la chaîne, etc.
Démonstration de mise en œuvre dans des scénarios verticaux : par exemple, le moteur de données écologique USD1 récemment lancé, qui suit en temps réel les projets prometteurs sur une chaîne via 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 dit ce qui s'est passé, mais vous dit également quoi faire.
OpenBQL : un langage d'exécution on-chain 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 opérationnel de tous les traitements, l'organisation et l'appel des données comportementales.
Le rôle et le mécanisme de BQL:
Couche de langage universelle : 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", reliant des environnements multi-chaînes EVM, BTC et Solana.
Couche d'exécution standardisée : prend en charge les opérations d'actifs sur la chaîne ( telles que les transactions, le staking et l'ajout de liquidité ) avec un traitement automatisé en un clic, constituant le pivot clé de l'automatisation des comportements sur la chaîne.
Extracteur de sémantique des données : fournit un support de données structurées standard pour les modèles d'IA et les agents, réalisant la mise à jour et le calcul des données à 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 du code" au "niveau de l'intention" - les machines non seulement exécutent les instructions que vous donnez, mais comprennent également votre intention.
Capacité d'intégration de l'agent AI : Ailliance.ai
Port3 est en train de construire une couche d'API Agent universelle, permettant aux développeurs d'appeler directement les données structurées générées par Rankit/SoQuest/OpenBQL ou d'exécuter des instructions.
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 de trading, la publication de tâches, l'exploitation de la communauté, etc.
Cette structure de produit complète fait de Port3 la seule plateforme capable de "collecter → analyser → appliquer → invoquer" l'ensemble du processus dans le domaine des données sociales Web3.
L'objectif final est de construire un réseau de protocole standard Web3 AI basé sur des données comportementales, permettant à l'agent IA de comprendre, d'identifier et d'opérer des actifs sur la chaîne.
3.2 La moats de Port3 : la roue de croissance apportée par l'accumulation des affaires
Port3 peut occuper une place de choix dans le récit Web3 AI, non pas en raison de ses capacités avancées de grand modèle, mais en raison de l'accumulation de ses affaires, où il a construit des actifs de données de comportement social de haute valeur avec une grande profondeur et une grande largeur. Cet avantage en matière de données constitue une base unique pour les applications IA de Port3, la construction d'agents et l'entraînement de modèles :
3.2.1. Données comportementales on-chain et off-chain de niveau million.
S'appuyant sur trois ans d'exploitation de la plateforme de missions SoQuest, Port3 a déjà accumulé plus de 10 millions de niveaux de participation des utilisateurs, couvrant plusieurs dimensions telles que les comportements de mission, les interactions avec les portefeuilles, les actifs en chaîne et le degré de participation communautaire. Ces données traversent Web2 et Web3, comme les publications sur Twitter, l'activité sur Discord, la rétention sur Telegram, les transactions en chaîne, le staking, et les positions, formant ainsi une carte des comportements sociaux extrêmement dense. Dans le contexte actuel du modèle IA "les données comme carburant", ce type de données comportementales structurées et à haute fréquence constitue sans aucun doute la ressource d'entrée la plus précieuse pour construire des agents IA Web3.
3.2.2 Collaboration approfondie avec des milliers de projets, mise à jour des données en temps réel.
Port3 n'est pas une plateforme orientée vers un produit unique, mais a établi des partenariats avec plus de 7000 projets Web3, couvrant plusieurs scénarios tels que le lancement d'airdrops, la conception de tâches, la gouvernance communautaire et les interactions on-chain. Cette coopération a non seulement engendré des comportements d'utilisateur réels, mais a également garanti la diversité et la réactivité des sources de données. Grâce aux canaux de données co-construits avec les porteurs de projets, Port3 absorbe constamment les dernières tendances écologiques et de comportement des utilisateurs, construisant ainsi un moteur de données en évolution dynamique, plutôt qu'un ensemble de clichés statiques. Cette capacité de mise à jour des données fournit au modèle AI un "pool de matériel d'entraînement" en évolution continue.
3.2.3 Former un ensemble de données dédié à l'entraînement des modèles d'IA, fournissant un soutien sémantique aux agents sur la chaîne.
Par rapport aux données Web2 générales, l'identité on-chain des utilisateurs Web3, leurs parcours d'interaction et leurs comportements d'actifs présentent une grande anonymité et une complexité structurelle, rendant difficile l'adaptation des modèles traditionnels. Port3, quant à lui, par le biais de Rankit,