من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، يتم تحويل البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "معادن رقمية" ذات قيمة كبيرة ولكن لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تتولد كل لحظة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استخراجها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 متقطع: من ناحية، شهدنا نموًا انفجاريًا لبروتوكولات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أنشأ المستخدمون كمية هائلة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات مبعثرة في تطبيقات معزولة وسجلات معاملات ومنصات اجتماعية، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها حقًا.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بسرعة. مثل ChatGPT من OpenAI، Claude من Anthropic، ومشاريع الوكالة المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، جميعها قدمت رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأسس لاتخاذ القرار في Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة نهائية نسبياً:
من منصة مهام SoQuest الأولية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 بتطوير مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدمين وملائمة نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "نموذج العمل" الذي يمكن للوكيلات فهمه واستدعاؤه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 مجرد منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، والهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
سوف نقوم بتحليل مصفوفة منتجات Port3 وحواجزها التقنية وآلية الرموز ومنطق النمو، ونتناول كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وكيف يمكن أن تصبح البنية التحتية السرية للتوجه القادم بقيمة تريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 ما هو Port3؟
Port3 Network هو مشروع تحت قيادة Jump Crypto مدفوع بالذكاء الاصطناعي للبنية التحتية لبيانات التواصل الاجتماعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجتها بشكل قياسي بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، قامت Port3 بإنشاء حلقة مغلقة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء العميل (Ailliance.ai)، لتصبح المرفق الأساسي لتمكين أصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها أيضًا SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وشارك فيها EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم من منح من مختبرات منصة تداول معروفة، وشبكة Mask، وAptos.
2.1.2 وضع الفريق
ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في إحدى الشركات التكنولوجية الشهيرة؛ يتمتع بخبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في إحدى شركات الإنترنت المعروفة وفي إحدى برك التعدين 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 لبيانات التواصل الاجتماعي بالذكاء الاصطناعي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، مما يبدو متفرقاً، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن دورة تدفق البيانات من الجمع 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 تلتقط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهرها، هي نظام توليد بيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، وسلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يفتح مسارات السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرائجة مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك التفاعلات مثل التداول، والتفويض، وصنع NFTs، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، قامت شبكة Port3 بجمع بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. تم إنتاج سجلات سلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة بشكل ضخم، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، قدمت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service) ، مما يسمح لمشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم أو تطبيق Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معايير نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة البداية للدائرة المغلقة لأصول السلوك عبر سلسلة Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات التراكم - طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أنها البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"التمويل المعلوماتي (InfoFi)".
بخلاف تصميم منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تستهدف "الاستعلام"، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات مفيدة لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل التلقائي على السلسلة.
تجمع طبقة بيانات التواصل الاجتماعي الذكية ملايين السجلات الخاصة بالتفاعلات على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث الفوري من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار، وهو مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يقوم بهيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، وتقديمها بشكل دلالي، مما يوفر للكيانات "وقود بيانات يمكن فهمه، وقابل للتجميع، وقابل للاستدعاء".
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 من Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من Twitter وTelegram وDiscord لتحديد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، ودرجة ثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي لمشهد عمودي: مثل محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والارتباط بالقوة على السلسلة، يتتبع في الوقت الفعلي المشاريع المحتملة على سلسلة عامة معينة، ليصبح بوصلة ذكية لالتقاط Alpha لمستخدمي DeFi.
بدعم من Rankit، لا يمكن لـ Port3 أن توفر البيانات فحسب، بل يمكنها أيضًا توفير "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك القيام به.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كان SoQuest هو مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استعلام Blockchain) هو قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهو الجوهر الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلامات صديق للغة الطبيعية، مما يتيح للمطورين أو الوكلاء استخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يربط بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM وBTC وSolana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، والرهانات، وإضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، مما يحقق تحديثات وحسابات بيانات عالية التردد اللازمة لتحويل المعلومات إلى مالية معلوماتية (InfoFi).
بفضل BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد 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 نيتك.
قدرات دمج وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات الوكلاء العامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات المهيكلة التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
التطبيقات تشمل مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد ألعاب السلسلة الذكية وغيرها، تغطي قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع في مشاهد متعددة.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تمتلك القدرة الشاملة "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء".
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية تعتمد على بيانات السلوك في Web3 AI، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم وتحديد والتفاعل مع الأصول على السلسلة.
3.2 حواجز Port3: العجلة النمائية الناتجة عن تراكم الأعمال
تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك لا يكمن في امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنها قامت خلال عملية تراكم الأعمال ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. توفر هذه الميزة البياناتية أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في Port3 وبناء الوكلاء وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
بفضل منصة SoQuest التي تعمل منذ ثلاث سنوات، تمكنت Port3 من تجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدمين، تغطي سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة في المجتمع عبر عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، الإيداع، والاحتفاظ، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية للسلوك الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات كوقود"، فإن هذه البيانات السلوكية الهيكلية والتفاعلية عالية التردد تمثل بلا شك أثمن موارد الإدخال لبناء وكيل ذكاء اصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد فقط، بل لقد أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع في Web3، تشمل توزيع التوزيعات الجوية، ومهام التنفيذ.
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.
شبكة Port3: بناء بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في عصر Web3
من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، يتم تحويل البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "معادن رقمية" ذات قيمة كبيرة ولكن لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تتولد كل لحظة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استخراجها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 متقطع: من ناحية، شهدنا نموًا انفجاريًا لبروتوكولات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أنشأ المستخدمون كمية هائلة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، فإن هذه البيانات مبعثرة في تطبيقات معزولة وسجلات معاملات ومنصات اجتماعية، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها حقًا.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بسرعة. مثل ChatGPT من OpenAI، Claude من Anthropic، ومشاريع الوكالة المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، جميعها قدمت رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات والأسس لاتخاذ القرار في Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة نهائية نسبياً:
من منصة مهام SoQuest الأولية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 بتطوير مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدمين وملائمة نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "نموذج العمل" الذي يمكن للوكيلات فهمه واستدعاؤه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 مجرد منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، والهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
سوف نقوم بتحليل مصفوفة منتجات Port3 وحواجزها التقنية وآلية الرموز ومنطق النمو، ونتناول كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وكيف يمكن أن تصبح البنية التحتية السرية للتوجه القادم بقيمة تريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 ما هو Port3؟
Port3 Network هو مشروع تحت قيادة Jump Crypto مدفوع بالذكاء الاصطناعي للبنية التحتية لبيانات التواصل الاجتماعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجتها بشكل قياسي بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، قامت Port3 بإنشاء حلقة مغلقة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء العميل (Ailliance.ai)، لتصبح المرفق الأساسي لتمكين أصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها أيضًا SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وشارك فيها EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم من منح من مختبرات منصة تداول معروفة، وشبكة Mask، وAptos.
2.1.2 وضع الفريق
ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في إحدى الشركات التكنولوجية الشهيرة؛ يتمتع بخبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في إحدى شركات الإنترنت المعروفة وفي إحدى برك التعدين 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 لبيانات التواصل الاجتماعي بالذكاء الاصطناعي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، مما يبدو متفرقاً، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن دورة تدفق البيانات من الجمع 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 تلتقط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهرها، هي نظام توليد بيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، وسلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يفتح مسارات السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرائجة مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك التفاعلات مثل التداول، والتفويض، وصنع NFTs، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، قامت شبكة Port3 بجمع بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. تم إنتاج سجلات سلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة بشكل ضخم، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات سلوك اجتماعي حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد في Web3.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرة جمع البيانات، قدمت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service) ، مما يسمح لمشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم أو تطبيق Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معايير نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة البداية للدائرة المغلقة لأصول السلوك عبر سلسلة Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات التراكم - طبقة بيانات الذكاء الاصطناعي الاجتماعية
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أنها البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"التمويل المعلوماتي (InfoFi)".
بخلاف تصميم منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تستهدف "الاستعلام"، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات مفيدة لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل التلقائي على السلسلة.
تجمع طبقة بيانات التواصل الاجتماعي الذكية ملايين السجلات الخاصة بالتفاعلات على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث الفوري من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار، وهو مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يقوم بهيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، وتقديمها بشكل دلالي، مما يوفر للكيانات "وقود بيانات يمكن فهمه، وقابل للتجميع، وقابل للاستدعاء".
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 من Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من Twitter وTelegram وDiscord لتحديد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، ودرجة ثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي لمشهد عمودي: مثل محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والارتباط بالقوة على السلسلة، يتتبع في الوقت الفعلي المشاريع المحتملة على سلسلة عامة معينة، ليصبح بوصلة ذكية لالتقاط Alpha لمستخدمي DeFi.
بدعم من Rankit، لا يمكن لـ Port3 أن توفر البيانات فحسب، بل يمكنها أيضًا توفير "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك القيام به.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كان SoQuest هو مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استعلام Blockchain) هو قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهو الجوهر الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلامات صديق للغة الطبيعية، مما يتيح للمطورين أو الوكلاء استخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يربط بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM وBTC وSolana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، والرهانات، وإضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، مما يحقق تحديثات وحسابات بيانات عالية التردد اللازمة لتحويل المعلومات إلى مالية معلوماتية (InfoFi).
بفضل BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد 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 نيتك.
قدرات دمج وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات الوكلاء العامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات المهيكلة التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
التطبيقات تشمل مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد ألعاب السلسلة الذكية وغيرها، تغطي قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع في مشاهد متعددة.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تمتلك القدرة الشاملة "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء".
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية تعتمد على بيانات السلوك في Web3 AI، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم وتحديد والتفاعل مع الأصول على السلسلة.
3.2 حواجز Port3: العجلة النمائية الناتجة عن تراكم الأعمال
تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك لا يكمن في امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنها قامت خلال عملية تراكم الأعمال ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. توفر هذه الميزة البياناتية أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في Port3 وبناء الوكلاء وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
بفضل منصة SoQuest التي تعمل منذ ثلاث سنوات، تمكنت Port3 من تجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدمين، تغطي سلوكيات المهام، تفاعلات المحفظة، الأصول على السلسلة، ومستوى المشاركة في المجتمع عبر عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، الإيداع، والاحتفاظ، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية للسلوك الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات كوقود"، فإن هذه البيانات السلوكية الهيكلية والتفاعلية عالية التردد تمثل بلا شك أثمن موارد الإدخال لبناء وكيل ذكاء اصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد فقط، بل لقد أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع في Web3، تشمل توزيع التوزيعات الجوية، ومهام التنفيذ.