من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 بإنشاء شبكة ذكاء اصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعيين "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم تطويرها بشكل كافٍ في عصر الذكاء الاصطناعي. تحتوي البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها في كل لحظة على قيمة هائلة، ولم يتم استغلالها بشكل كامل بعد.
واقع Web3 منقسم: من ناحية، شهدت بروتوكولات DeFi و NFT و GameFi نموًا هائلًا، حيث أنشأ المستخدمون الكثير من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApps و سجلات التداول و المنصات الاجتماعية المعزولة، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب 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، وكذلك مشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، جميعها تقدم رؤية "البيانات القابلة للاستدعاء + النوايا القابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات الأساسية وقرار Web3؟ تقدم شبكة Port3 إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً 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 من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قالب عمل" يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمه واستدعاؤه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 مجرد منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتلت موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات الويب 3" قبل دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
ستقوم هذه المقالة بتفصيل مصفوفة منتجات Port3، والحواجز التقنية، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكن أن تؤسس حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وتصبح البنية التحتية السرية التالية التي تبلغ قيمتها تريليون.
2. نظرة عامة على المشروع
ما هو Port3 2.1؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية بيانات اجتماعية مدفوع بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتفاعل عبر السلاسل وقابلة للبرمجة. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجة قياسية مدعومة بمحرك الذكاء الاصطناعي، قامت Port3 بتطوير حل كامل يبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، وتقييمات هيكلية (Rankit)، واستعلامات ذكية (OpenBQL) وصولاً إلى استدعاءات الوكلاء (Ailliance.ai)، مما يجعلها منشأة أساسية لتحويل الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور 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 تمويل جديدة بملايين الدولارات، بما في ذلك EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من منصة تداول معينة، وشبكة معينة، وAptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس د.: المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في شركة تكنولوجيا معينة؛ لديه خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في شركة معينة في تطوير الخلفية، لديه خبرة لسنوات في تصميم الأنظمة ذات التوازي العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية AI"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها فعلياً في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو مدخل البيانات الأساسي 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 لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعيين كأهداف لجمع البيانات، مما يفتح طرق السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك التفاعلات مثل التداول، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحدة من أنظمة جمع السلوك الأكثر شمولاً في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك تسجيل سلوكيات مستخدمين ضخمة وأحداث تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.
لتحسين قابلية التوسع للمنصة وقدرتها على جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، التي تسمح لمشاريع الطرف الثالث بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق الحلقة المغلقة للأصول السلوكية عبر سلسلة Port3، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 تراكم البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
تُخزّن بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أنها تمثل البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".
بخلاف منصات البيانات على السلسلة التقليدية ( مثل The Graph و Dune وما إلى ذلك، التي تعتمد على تصميم يهدف إلى "الاستعلام"، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة البيانات الاجتماعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الحقيقي من خلال وحدات تطبيق مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. وهي المركز المعرفي السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بتشكيل البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة و خارج السلسلة بشكل هيكلي وذاتي، لتوفير "وقود بيانات يمكن فهمه، يمكن تجميعه، يمكن استدعاؤه" للوكيل.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
Rankit: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية Port3 ، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرات Rankit وابتكار النماذج:
تصنيف حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع إشارات التواصل من Twitter وTelegram وDiscord وما إلى ذلك، لتحديد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، ودرجة ثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة وغيرها من السيناريوهات.
عرض سيناريوهات عمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والتفاعل مع الطاقات على السلسلة، يتتبع المشاريع المحتملة على BNB Chain في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا يوفر Port3 البيانات فحسب، بل يوفر أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي المدخلات البيانية، فإن BQL###Blockchain Quest Language( هي قشرة الدماغ البيانات لPort3، وهي اللب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والتنظيم والاستدعاء.
دور وآلية BQL:
الطبقة اللغوية العامة: يوفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء بتنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يتيح الاتصال بين بيئات متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم عمليات الأصول على السلسلة ) مثل المعاملات، والتخزين، 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 والوكيل، ويحقق التحديثات والحسابات عالية التردد المطلوبة لتحويل المعلومات المالية )InfoFi(.
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع إنشاء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" في عالم Web3، مما يسمح للسلوكيات على السلسلة بالانتقال من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تقوم فقط بتنفيذ الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة دمج وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
يقوم Port3 ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات Agent عامة تسمح للمطورين باستدعاء البيانات المنظمة التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit / SoQuest / OpenBQL مباشرة أو تنفيذ التعليمات.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب القائمة على البلوكشين، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، إدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" على طول العملية.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية قائمة على بيانات السلوك لـ Web3 AI، بحيث يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على وإدارة الأصول على السلسلة.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: ما نوع الشبكة الذكية التي ستبنيها شبكة Port3 لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 Port3’s خندق: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
إن Port3 يمكن أن يحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري ليس في امتلاكه لقدرات نماذج متقدمة، بل في أنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واتساع كبيرين. هذه الميزة البيانية توفر أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest على مدار ثلاث سنوات، قامت Port3 بتخزين أكثر من 10 مليون مسار مشاركة المستخدمين، تغطي سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة المجتمعية من عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، نشاط Discord، احتفاظ Telegram، المعاملات على السلسلة، التكديس، والاحتفاظ بالمراكز، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في ظل السياق الحالي لنموذج الذكاء الاصطناعي "البيانات كوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية الهيكلية وعالية التردد بلا شك من أغلى الموارد المدخلة لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الفعلي
Port3 ليست منصة موجهة نحو منتج واحد، بل قد أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإيجابيات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات المستخدمين الحقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع البيانات ووقتها الحقيقي. من خلال قنوات البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع المشاريع، تستمر Port3 في امتصاص أحدث الاتجاهات البيئية واتجاهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور بشكل ديناميكي، وليس مجرد صورة ثابتة. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "حوض تدريب" مستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 إنشاء مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير دعم دلالي لوكلاء السلسلة.
بالمقارنة مع بيانات الويب 2 العامة، تتمتع هوية مستخدمي الويب 3 على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوكيات الأصول بقدر كبير من الخصوصية وتعقيد الهيكل، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. بينما ينجح Port3 من خلال نظام التعرف على الدلالات والعلامات السلوكية Rankit في ربط السلوكيات على السلسلة مع الدلالات اللغوية الطبيعية.
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 7
أعجبني
7
5
مشاركة
تعليق
0/400
NonFungibleDegen
· منذ 2 س
هذه المجموعة من الذكاء الاصطناعي وويب 3 صاعدة بصراحة... أستثمر الآن
شاهد النسخة الأصليةرد0
StrawberryIce
· منذ 2 س
又来 يُستغل بغباء.啦
شاهد النسخة الأصليةرد0
MoonRocketman
· منذ 2 س
من منظور استخراج البيانات ، حان الوقت لإشعال الحد العلوي لهذا المشروع.
تقوم شبكة Port3 ببناء بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي في Web3 مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 بإنشاء شبكة ذكاء اصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعيين "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم تطويرها بشكل كافٍ في عصر الذكاء الاصطناعي. تحتوي البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها في كل لحظة على قيمة هائلة، ولم يتم استغلالها بشكل كامل بعد.
واقع Web3 منقسم: من ناحية، شهدت بروتوكولات DeFi و NFT و GameFi نموًا هائلًا، حيث أنشأ المستخدمون الكثير من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApps و سجلات التداول و المنصات الاجتماعية المعزولة، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب 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، وكذلك مشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، جميعها تقدم رؤية "البيانات القابلة للاستدعاء + النوايا القابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات الأساسية وقرار Web3؟ تقدم شبكة Port3 إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً 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 من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قالب عمل" يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمه واستدعاؤه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 مجرد منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتلت موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات الويب 3" قبل دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
ستقوم هذه المقالة بتفصيل مصفوفة منتجات Port3، والحواجز التقنية، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكن أن تؤسس حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وتصبح البنية التحتية السرية التالية التي تبلغ قيمتها تريليون.
2. نظرة عامة على المشروع
ما هو Port3 2.1؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية بيانات اجتماعية مدفوع بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للتفاعل عبر السلاسل وقابلة للبرمجة. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجة قياسية مدعومة بمحرك الذكاء الاصطناعي، قامت Port3 بتطوير حل كامل يبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، وتقييمات هيكلية (Rankit)، واستعلامات ذكية (OpenBQL) وصولاً إلى استدعاءات الوكلاء (Ailliance.ai)، مما يجعلها منشأة أساسية لتحويل الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور 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 تمويل جديدة بملايين الدولارات، بما في ذلك EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من منصة تداول معينة، وشبكة معينة، وAptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس د.: المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في شركة تكنولوجيا معينة؛ لديه خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في شركة معينة في تطوير الخلفية، لديه خبرة لسنوات في تصميم الأنظمة ذات التوازي العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية AI"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها فعلياً في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو مدخل البيانات الأساسي 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 لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعيين كأهداف لجمع البيانات، مما يفتح طرق السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك التفاعلات مثل التداول، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحدة من أنظمة جمع السلوك الأكثر شمولاً في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك تسجيل سلوكيات مستخدمين ضخمة وأحداث تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.
لتحسين قابلية التوسع للمنصة وقدرتها على جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، التي تسمح لمشاريع الطرف الثالث بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق الحلقة المغلقة للأصول السلوكية عبر سلسلة Port3، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 تراكم البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
تُخزّن بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أنها تمثل البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".
بخلاف منصات البيانات على السلسلة التقليدية ( مثل The Graph و Dune وما إلى ذلك، التي تعتمد على تصميم يهدف إلى "الاستعلام"، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة البيانات الاجتماعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الحقيقي من خلال وحدات تطبيق مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. وهي المركز المعرفي السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بتشكيل البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة و خارج السلسلة بشكل هيكلي وذاتي، لتوفير "وقود بيانات يمكن فهمه، يمكن تجميعه، يمكن استدعاؤه" للوكيل.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
Rankit: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية Port3 ، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرات Rankit وابتكار النماذج:
تصنيف حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع إشارات التواصل من Twitter وTelegram وDiscord وما إلى ذلك، لتحديد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، ودرجة ثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة وغيرها من السيناريوهات.
عرض سيناريوهات عمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والتفاعل مع الطاقات على السلسلة، يتتبع المشاريع المحتملة على BNB Chain في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا يوفر Port3 البيانات فحسب، بل يوفر أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي المدخلات البيانية، فإن BQL###Blockchain Quest Language( هي قشرة الدماغ البيانات لPort3، وهي اللب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والتنظيم والاستدعاء.
دور وآلية BQL:
الطبقة اللغوية العامة: يوفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء بتنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يتيح الاتصال بين بيئات متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم عمليات الأصول على السلسلة ) مثل المعاملات، والتخزين، 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 والوكيل، ويحقق التحديثات والحسابات عالية التردد المطلوبة لتحويل المعلومات المالية )InfoFi(.
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع إنشاء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" في عالم Web3، مما يسمح للسلوكيات على السلسلة بالانتقال من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تقوم فقط بتنفيذ الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة دمج وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
يقوم Port3 ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات Agent عامة تسمح للمطورين باستدعاء البيانات المنظمة التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit / SoQuest / OpenBQL مباشرة أو تنفيذ التعليمات.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب القائمة على البلوكشين، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، إدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" على طول العملية.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية قائمة على بيانات السلوك لـ Web3 AI، بحيث يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على وإدارة الأصول على السلسلة.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: ما نوع الشبكة الذكية التي ستبنيها شبكة Port3 لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 Port3’s خندق: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
إن Port3 يمكن أن يحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري ليس في امتلاكه لقدرات نماذج متقدمة، بل في أنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واتساع كبيرين. هذه الميزة البيانية توفر أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest على مدار ثلاث سنوات، قامت Port3 بتخزين أكثر من 10 مليون مسار مشاركة المستخدمين، تغطي سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة المجتمعية من عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، نشاط Discord، احتفاظ Telegram، المعاملات على السلسلة، التكديس، والاحتفاظ بالمراكز، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في ظل السياق الحالي لنموذج الذكاء الاصطناعي "البيانات كوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية الهيكلية وعالية التردد بلا شك من أغلى الموارد المدخلة لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الفعلي
Port3 ليست منصة موجهة نحو منتج واحد، بل قد أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإيجابيات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات المستخدمين الحقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع البيانات ووقتها الحقيقي. من خلال قنوات البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع المشاريع، تستمر Port3 في امتصاص أحدث الاتجاهات البيئية واتجاهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور بشكل ديناميكي، وليس مجرد صورة ثابتة. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "حوض تدريب" مستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 إنشاء مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير دعم دلالي لوكلاء السلسلة.
بالمقارنة مع بيانات الويب 2 العامة، تتمتع هوية مستخدمي الويب 3 على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوكيات الأصول بقدر كبير من الخصوصية وتعقيد الهيكل، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. بينما ينجح Port3 من خلال نظام التعرف على الدلالات والعلامات السلوكية Rankit في ربط السلوكيات على السلسلة مع الدلالات اللغوية الطبيعية.