GraphAI × @tagSpaceCo: Actualización de Integración @tagSpaceCo ha estado construyendo IA Espacial durante años. Su capa de conserjería se sitúa sobre el mundo físico, vinculando medios, redes sociales y AR a ubicaciones reales. El resultado es una experiencia donde las calles y los monumentos llevan contexto digital, y los entornos cotidianos se vuelven interactivos. GraphAI encaja al tomar los metadatos en bruto detrás de esas etiquetas de capa espacial, medios, puntos de interés y subindexarlos en gráficos de conocimiento en vivo. Agregamos procedencia, propiedad y contexto en cadena, y luego lo mostramos nuevamente a través de MCP y APIs. El conserje de TagSpace puede entonces consultar estos gráficos directamente, combinando las preferencias del usuario con datos verificados. El resultado es práctico. Los usuarios obtienen recomendaciones que se sienten oportunas y relevantes: “esto es lo que compartieron los amigos aquí, esto es lo que está de moda cerca.” TagSpace gana descubrimiento más rápido y un compromiso más profundo sin construir otro canal de datos. Para GraphAI, muestra cómo los gráficos de conocimiento pueden impulsar IA consciente de la ubicación y con capacidad de acción en un entorno de consumo. Esto no se trata de capas tecnológicas abstractas. Se trata de hacer que los lugares cotidianos lleven memoria, confianza y contexto, y de mostrar cómo la IA puede entregar eso en tiempo real.

Estamos integrando GraphAI con @ice_blockchain para desbloquear experiencias inteligentes y en tiempo real a través de Online+ y el marco de dApp ION. El constructor de arrastrar y soltar de ION y la pila basada en TVM facilitan el lanzamiento de aplicaciones útiles. La pieza que falta es el contexto en vivo. GraphAI lo proporciona. Nuestros gráficos de conocimiento transmiten señales en cadena y las exponen a través de MCP y API, para que los agentes y aplicaciones puedan hacer preguntas en lenguaje natural, activar alertas y automatizar acciones sin una pesada plomería de datos. Los subgráficos ya rastrean tokens, grupos y flujos de billetera con frescura de segundo nivel. El resultado es una nueva clase de aplicaciones ION que entienden su propio entorno en cadena y responden rápidamente, brindando a los usuarios una visión más clara y a los equipos resultados más sólidos.

Presentamos GraphAI Lens – Enfócate en lo que importa En los últimos meses, GraphEngine ha estado sentando las bases para una inteligencia en cadena lista para IA en tiempo real. Nuestra Beta ha indexado datos en vivo de Base y ha impulsado las primeras consultas impulsadas por la comunidad. Hoy estamos dando el siguiente paso. Estamos presentando GraphAI Lens. Plantillas preconstruidas y listas para IA para comportamientos clave en cadena. Cada Lens se enfoca en un área de la blockchain, como movimientos de tokens, pools de liquidez, comportamiento de wallets o rendimiento de stablecoins, transformando datos complejos en información clara y procesable. Con GraphAI Lens, estamos pasando de un simple banco de pruebas de consultas a una plataforma orientada a la creación que impulsará la próxima ola de iniciativas para el ecosistema GraphAI y el token $GAI. Cada vez que lancemos un nuevo Lens, podrás solicitar tu propia instancia en vivo centrada en los tokens, contratos o wallets que te interesen. Esto mantiene cada implementación confiable y lista para IA, mientras te brinda control y flexibilidad sin escribir una sola línea de código. Nuestro primer Lens se centrará en el seguimiento de tokens. Desplegaremos una instancia curada por el equipo para mostrar cuán rápido podemos generar información estructurada sobre un proyecto Base en vivo. A medida que se lancen más Lenses, desde análisis de DEX hasta seguimiento de wallets y rendimiento de stablecoins, verás una creciente biblioteca de flujos de información estructurada adaptados a tus necesidades. GraphAI Lens representa el cambio de un terreno de prueba beta a una plataforma completamente indexada y de calidad de producción. Al estandarizar cómo construimos y desplegamos inteligencia en cadena, GraphEngine ahora puede ofrecer la misma velocidad y confiabilidad en muchos conjuntos de datos, brindando a proyectos Base, comunidades y analistas un nuevo nivel de transparencia y control. 🔗 Lee el anuncio completo en Medium: