من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعيين "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي ولكنها لم تُستغل بشكل كامل بعد. تحتوي البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة على قيمة هائلة، ولم يتم استغلالها بالكامل بعد.
واقع Web3 مجزأ: من جهة، شهدت بروتوكولات DeFi وNFT وGameFi نموًا متفجرًا، حيث أنشأ المستخدمون كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApp المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل المنظم، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT وClaude والمشاريع المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، إذا كانت AI هي المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات و أساس القرار في Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة شبه نهائية:
من منصة مهام SoQuest الأصلية، 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، وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة مع السلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكنها أيضًا من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب إجراءات" يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل الموقع الاستراتيجي "دماغ البيانات Web3" مسبقًا قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
ستقوم هذه المقالة بتحليل مفصل لمصفوفة منتجات Port3، ودرعها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وتصبح البنية التحتية الخفية للاتجاهات المستقبلية التي تبلغ تريليون دولار.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ما هو؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي مدفوع بواسطة الذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة، ومتعددة السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجتها بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 مجموعة متكاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، وتقييمها الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL)، وصولاً إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المرفق الرئيسي لتفعيل الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها أيضاً SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وكان من بين المشاركين EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من Binance Labs وMask Network وAptos.
حالة الفريق
ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع الويب 3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في شركة تينسنت وViabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه خبرة سنوات في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهياكل الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي AI"
على الرغم من أن مجموعة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، مما يبدو مشتتًا، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن إغلاق حلقة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو مدخل البيانات الأساسي الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. جوهره هو نظام توليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كموضوع لجمع البيانات، ويعمل على ربط مسارات السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي في Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل أحد أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تجاوز نطاق البيانات 10 ملايين مستخدم تشفير. وقد تم إنتاج سجلات سلوك مستخدم ضخمة وأحداث تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أوجد قاعدة بيانات سلوك اجتماعي في Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لزيادة قابلية توسيع المنصة وقدرتها على جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمشاريع الطرف الثالث بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram المصغرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إدماج منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة انطلاق لإغلاق دورة الأصول السلوكية بالكامل على Port3، وهو أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي.
تجميع البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية بالذكاء الاصطناعي
تُخزن بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوك هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "أصول السلوك" و"التمويل المعلوماتي ( InfoFi )".
يختلف عن منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph و Dune، حيث تركز فكرة التصميم التي تستهدف "الاستعلام"، يركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة الذي يمكن تنفيذه تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer بين عشرات الملايين من سجلات التفاعلات 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. إنها محور الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بترتيب وتفسير البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، لتوفير "وقود بيانات يمكن فهمه وتجميعه واستدعاؤه" للوكيل.
تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: 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:
تقييم حرارة التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويحدد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي لمشاهد عمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي وارتباطها بالقدرة على الحركة على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع الواعدة على BNB Chain، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في 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.
![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(
OpenBQL:لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي بوابة البيانات، فإن BQL) Blockchain Quest Language( هو قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهو النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور BQL وآلياته:
الطبقة العامة للغة: يوفر BQL هيكل استعلام سهل الاستخدام للغة الطبيعية، مما يمكّن المطورين أو الوكلاء من تنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يربط بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ الموحدة: تدعم العمليات على الأصول المميزة على السلسلة ) مثل التداول، والتخزين، وإضافة السيولة ( من خلال معالجة أوتوماتيكية بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالة البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحسابات المطلوبة من أجل تحويل المعلومات إلى المالية )InfoFi(.
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يجعل السلوك على السلسلة ينتقل من "طبقة الشفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط التعليمات التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرات ربط وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات المهيكلة التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ الأوامر مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل 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" بشكل كامل.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية للذكاء الاصطناعي في Web3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن الوكيل الذكي من فهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
![من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 Network ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 Port3 الحاجز: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تمكن Port3 من احتلال مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك ليس بسبب امتلاكه لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن بسبب أنه في عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البياناتية وضعت أساساً فريداً لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
تراكم بيانات السلوك على السلسلة وخارجها على مستوى الملايين
اعتمادًا على تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدم، تغطي سلوكيات المهام، وتفاعلات المحفظة، والأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة المجتمعية عبر عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل المنشورات على تويتر، والنشاط على ديسكورد، والاحتفاظ على تيليجرام، والمعاملات على السلسلة، والتكديس، والاحتفاظ، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية من السلوك الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، فإن هذه البيانات السلوكية المنظمة والتي تتفاعل بشكل متكرر، هي بلا شك أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي Web3.
التعاون العميق مع آلاف المشاريع، تحديث البيانات باستمرار وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليس منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل توزيع الإيتمات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قنوات البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع المشاريع، تستمر Port3 في استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور بشكل ديناميكي، وليس مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" تتطور باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تشكيل مجموعة بيانات خاصة بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير دعم دلالي لوكلاء السلسلة
بالمقارنة مع بيانات الويب 2 العامة، فإن هوية المستخدمين على السلسلة في الويب 3 ومسارات التفاعل وسلوكيات الأصول تتمتع بقدر عالٍ من الخصوصية والتعقيد الهيكلي، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. ولكن Port3 من خلال نظام التعرف الدلالي والتسميات السلوكية الخاص بـ Rankit، قد فتحت الطريق لتوصيل السلوكيات على السلسلة مع دلالات اللغة الطبيعية. على سبيل المثال: "المحفظة A تشارك في توزيع الرموز في بروتوكول B + نشر تغريدة + المشاركة مرة أخرى في الحوكمة" يمكن أن يتم نمذجته كـ "تراكم.
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 تبني بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي بالذكاء الاصطناعي Web3 لإنشاء حلقة مغلقة لتحويل سلوكيات داخل السلسلة إلى أصول.
من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعيين "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي ولكنها لم تُستغل بشكل كامل بعد. تحتوي البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة على قيمة هائلة، ولم يتم استغلالها بالكامل بعد.
واقع Web3 مجزأ: من جهة، شهدت بروتوكولات DeFi وNFT وGameFi نموًا متفجرًا، حيث أنشأ المستخدمون كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، تتناثر هذه البيانات في DApp المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل المنظم، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT وClaude والمشاريع المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، إذا كانت AI هي المستقبل، فمن سيبني طبقة البيانات و أساس القرار في Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة شبه نهائية:
من منصة مهام SoQuest الأصلية، 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، وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة مع السلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكنها أيضًا من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب إجراءات" يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل الموقع الاستراتيجي "دماغ البيانات Web3" مسبقًا قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
ستقوم هذه المقالة بتحليل مفصل لمصفوفة منتجات Port3، ودرعها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وتصبح البنية التحتية الخفية للاتجاهات المستقبلية التي تبلغ تريليون دولار.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ما هو؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي مدفوع بواسطة الذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة، ومتعددة السلاسل. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، ومعالجتها بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 مجموعة متكاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، وتقييمها الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL)، وصولاً إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المرفق الرئيسي لتفعيل الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، وشارك فيها أيضاً SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وكان من بين المشاركين EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من Binance Labs وMask Network وAptos.
حالة الفريق
ماكس دي.: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع الويب 3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في شركة تينسنت وViabtc Technology Limited في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه خبرة سنوات في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهياكل الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي AI"
على الرغم من أن مجموعة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، مما يبدو مشتتًا، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن إغلاق حلقة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو مدخل البيانات الأساسي الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. جوهره هو نظام توليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كموضوع لجمع البيانات، ويعمل على ربط مسارات السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي في Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل أحد أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تجاوز نطاق البيانات 10 ملايين مستخدم تشفير. وقد تم إنتاج سجلات سلوك مستخدم ضخمة وأحداث تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أوجد قاعدة بيانات سلوك اجتماعي في Web3 حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لزيادة قابلية توسيع المنصة وقدرتها على جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمشاريع الطرف الثالث بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram المصغرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إدماج منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة انطلاق لإغلاق دورة الأصول السلوكية بالكامل على Port3، وهو أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية المطلوبة لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي.
تجميع البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية بالذكاء الاصطناعي
تُخزن بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوك هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "أصول السلوك" و"التمويل المعلوماتي ( InfoFi )".
يختلف عن منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph و Dune، حيث تركز فكرة التصميم التي تستهدف "الاستعلام"، يركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة الذي يمكن تنفيذه تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات الشبكات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer بين عشرات الملايين من سجلات التفاعلات 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. إنها محور الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بترتيب وتفسير البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، لتوفير "وقود بيانات يمكن فهمه وتجميعه واستدعاؤه" للوكيل.
تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: 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:
تقييم حرارة التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويحدد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي لمشاهد عمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي وارتباطها بالقدرة على الحركة على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع الواعدة على BNB Chain، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في 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.
![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(
OpenBQL:لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي بوابة البيانات، فإن BQL) Blockchain Quest Language( هو قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهو النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور BQL وآلياته:
الطبقة العامة للغة: يوفر BQL هيكل استعلام سهل الاستخدام للغة الطبيعية، مما يمكّن المطورين أو الوكلاء من تنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يربط بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ الموحدة: تدعم العمليات على الأصول المميزة على السلسلة ) مثل التداول، والتخزين، وإضافة السيولة ( من خلال معالجة أوتوماتيكية بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالة البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحسابات المطلوبة من أجل تحويل المعلومات إلى المالية )InfoFi(.
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يجعل السلوك على السلسلة ينتقل من "طبقة الشفرة" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط التعليمات التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرات ربط وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم ببناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات المهيكلة التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ الأوامر مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وتشغيل 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" بشكل كامل.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية للذكاء الاصطناعي في Web3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن الوكيل الذكي من فهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
![من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 Network ببناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f1158531e71cb17cde8a6d112be2680.webp(
) 3.2 Port3 الحاجز: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تمكن Port3 من احتلال مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك ليس بسبب امتلاكه لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن بسبب أنه في عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البياناتية وضعت أساساً فريداً لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
تراكم بيانات السلوك على السلسلة وخارجها على مستوى الملايين
اعتمادًا على تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدم، تغطي سلوكيات المهام، وتفاعلات المحفظة، والأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة المجتمعية عبر عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل المنشورات على تويتر، والنشاط على ديسكورد، والاحتفاظ على تيليجرام، والمعاملات على السلسلة، والتكديس، والاحتفاظ، مما يشكل خريطة كثيفة للغاية من السلوك الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، فإن هذه البيانات السلوكية المنظمة والتي تتفاعل بشكل متكرر، هي بلا شك أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي Web3.
التعاون العميق مع آلاف المشاريع، تحديث البيانات باستمرار وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليس منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل توزيع الإيتمات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قنوات البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع المشاريع، تستمر Port3 في استيعاب أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور بشكل ديناميكي، وليس مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" تتطور باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تشكيل مجموعة بيانات خاصة بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير دعم دلالي لوكلاء السلسلة
بالمقارنة مع بيانات الويب 2 العامة، فإن هوية المستخدمين على السلسلة في الويب 3 ومسارات التفاعل وسلوكيات الأصول تتمتع بقدر عالٍ من الخصوصية والتعقيد الهيكلي، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. ولكن Port3 من خلال نظام التعرف الدلالي والتسميات السلوكية الخاص بـ Rankit، قد فتحت الطريق لتوصيل السلوكيات على السلسلة مع دلالات اللغة الطبيعية. على سبيل المثال: "المحفظة A تشارك في توزيع الرموز في بروتوكول B + نشر تغريدة + المشاركة مرة أخرى في الحوكمة" يمكن أن يتم نمذجته كـ "تراكم.