GraphAI × @tagSpaceCo: Integrationsupdate @tagSpaceCo hat jahrelang an Spatial AI gearbeitet. Ihre Concierge-Schicht sitzt über der physischen Welt und verknüpft Medien, soziale Netzwerke und AR mit realen Standorten. Das Ergebnis ist ein Erlebnis, bei dem Straßen und Wahrzeichen digitalen Kontext tragen und alltägliche Umgebungen interaktiv werden. GraphAI fügt sich ein, indem es die Rohmetadaten hinter diesen räumlichen Schicht-Tags, Medien, Punkten von Interesse nimmt und sie in lebendige Wissensgraphen untergliedert. Wir fügen Herkunft, Eigentum und On-Chain-Kontext hinzu und stellen sie dann wieder über MCP und APIs zur Verfügung. TagSpaces Concierge kann dann diese Graphen direkt abfragen und Benutzerpräferenzen mit verifizierten Daten kombinieren. Das Ergebnis ist praktisch. Benutzer erhalten Empfehlungen, die zeitnah und relevant erscheinen: „Das haben Freunde hier geteilt, das ist in der Nähe im Trend.“ TagSpace gewinnt schnellere Entdeckungen und tiefere Engagements, ohne eine weitere Datenpipeline aufbauen zu müssen. Für GraphAI zeigt es, wie Wissensgraphen agentische, standortbewusste KI in einem Verbraucherkontext antreiben können. Es geht nicht um abstrakte Technologiebereiche. Es geht darum, alltägliche Orte mit Erinnerung, Vertrauen und Kontext zu versehen und zu zeigen, wie KI das in Echtzeit liefern kann.

Wir integrieren GraphAI mit @ice_blockchain, um intelligente, Echtzeiterlebnisse über Online+ und das ION dApp-Framework freizuschalten. Der Drag-and-Drop-Builder von ION und der auf TVM basierende Stack machen es einfach, nützliche Apps zu starten. Das fehlende Puzzlestück ist der Live-Kontext. GraphAI liefert ihn. Unsere Wissensgraphen streamen On-Chain-Signale und stellen sie über MCP und API zur Verfügung, sodass Agenten und Apps einfache Sprachfragen stellen, Warnungen auslösen und Aktionen automatisieren können, ohne umfangreiche Datenverarbeitung. Subgraphen verfolgen bereits Token, Pools und Wallet-Flüsse mit sekundengenauer Frische. Das Ergebnis ist eine neue Klasse von ION-Anwendungen, die ihre eigene On-Chain-Umgebung verstehen und schnell reagieren, was den Nutzern klarere Einblicke und den Teams stärkere Ergebnisse liefert.

Einführung von GraphAI Lens – Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche In den letzten Monaten hat GraphEngine die Grundlagen für eine Echtzeit-, KI-fähige On-Chain-Intelligenz gelegt. Unser Beta hat Live-Daten von Base indiziert und die ersten gemeinschaftlich gesteuerten Abfragen ermöglicht. Heute machen wir den nächsten Schritt. Wir stellen GraphAI Lens vor. Vorgefertigte, KI-fähige Vorlagen für wichtige On-Chain-Verhaltensweisen. Jede Linse konzentriert sich auf einen Bereich der Blockchain, wie z.B. Tokenbewegungen, Liquiditätspools, Wallet-Verhalten oder Stablecoin-Erträge, und verwandelt komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse. Mit GraphAI Lens bewegen wir uns von einem einfachen Abfrage-Testfeld zu einer schaffungsorientierten Plattform, die die nächste Welle von Initiativen für das GraphAI-Ökosystem und den $GAI-Token vorantreiben wird. Jedes Mal, wenn wir eine neue Linse starten, können Sie Ihre eigene Live-Instanz anfordern, die sich auf die Tokens, Verträge oder Wallets konzentriert, die Ihnen wichtig sind. Dies hält jede Bereitstellung zuverlässig und KI-fähig, während Sie Kontrolle und Flexibilität erhalten, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Unsere erste Linse wird sich auf das Token-Tracking konzentrieren. Wir werden eine teamkurierte Instanz bereitstellen, um zu demonstrieren, wie schnell wir strukturierte Erkenntnisse zu einem Live-Base-Projekt generieren können. Wenn weitere Linsen eingeführt werden, von DEX-Analysen über Wallet-Tracking bis hin zu Stablecoin-Erträgen, werden Sie eine wachsende Bibliothek strukturierter Erkenntnisströme sehen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. GraphAI Lens stellt den Übergang von einem Beta-Testfeld zu einer vollständig indizierten, produktionsreifen Plattform dar. Durch die Standardisierung, wie wir On-Chain-Intelligenz aufbauen und bereitstellen, kann GraphEngine nun die gleiche Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit über viele Datensätze hinweg liefern und Base-Projekte, Gemeinschaften und Analysten ein neues Maß an Transparenz und Kontrolle bieten. 🔗 Lesen Sie die vollständige Ankündigung auf Medium: