GraphAI × @tagSpaceCo: Atualização de integração @tagSpaceCo vem construindo IA espacial há anos. Sua camada de concierge fica no topo do mundo físico, ligando mídia, redes sociais e AR a locais reais. O resultado é uma experiência em que ruas e pontos de referência carregam contexto digital e os ambientes cotidianos se tornam interativos. O GraphAI se encaixa pegando os metadados brutos por trás dessas tags de camada espacial, mídia, pontos de interesse e subindexando-os em gráficos de conhecimento ao vivo. Adicionamos proveniência, propriedade e contexto on-chain e, em seguida, os exibimos novamente por meio de MCP e APIs. O concierge do TagSpace pode consultar esses gráficos diretamente, combinando as preferências do usuário com dados verificados. O resultado é prático. Os usuários recebem recomendações que parecem oportunas e relevantes: "isso é o que os amigos compartilharam aqui, isso é o que está em alta nas proximidades". O TagSpace obtém descoberta mais rápida e envolvimento mais profundo sem criar outro pipeline de dados. Para o GraphAI, ele mostra como os gráficos de conhecimento podem alimentar a IA agenciante e com reconhecimento de localização em um ambiente de consumidor. Não se trata de camadas de tecnologia abstratas. Trata-se de fazer com que os lugares do dia a dia carreguem memória, confiança e contexto e mostrar como a IA pode oferecer isso em tempo real.

Estamos integrando o GraphAI com o @ice_blockchain para desbloquear experiências inteligentes e em tempo real no Online+ e na estrutura ION dApp. O construtor de arrastar e soltar do ION e a pilha baseada em TVM simplificam o lançamento de aplicativos úteis. A peça que falta é o contexto ao vivo. GraphAI fornece isso. Nossos gráficos de conhecimento transmitem sinais de cadeia e os expõem por meio de MCP e API, para que agentes e aplicativos possam fazer perguntas em linguagem simples, acionar alertas e automatizar ações sem encanamento de dados pesado. Os subgráficos já rastreiam tokens, pools e fluxos de carteira com atualização de segundo nível. O resultado é uma nova classe de aplicativos ION que entendem seu próprio ambiente on chain e respondem rapidamente, dando aos usuários uma visão mais limpa e às equipes resultados mais fortes.

Apresentando o GraphAI Lens – Concentre-se no que importa Nos últimos meses, a GraphEngine vem lançando as bases para inteligência on-chain em tempo real e pronta para IA. Nosso Beta indexou dados do Base ao vivo e alimentou as primeiras consultas orientadas pela comunidade. Hoje estamos dando o próximo passo. Estamos apresentando o GraphAI Lens. Modelos pré-construídos e prontos para IA para os principais comportamentos on-chain. Cada Lens se concentra em uma área do blockchain, como movimentos de tokens, pools de liquidez, comportamento da carteira ou rendimento de stablecoin, transformando dados complexos em insights claros e acionáveis. Com o GraphAI Lens, estamos passando de um simples teste de consulta para uma plataforma orientada à criação que impulsionará a próxima onda de iniciativas para o ecossistema GraphAI e o token $GAI. Cada vez que lançarmos um novo Lens, você poderá solicitar sua própria instância ao vivo focada nos tokens, contratos ou carteiras de seu interesse. Isso mantém todas as implantações confiáveis e prontas para IA, ao mesmo tempo em que oferece controle e flexibilidade sem escrever uma única linha de código. Nosso primeiro Lens se concentrará no rastreamento de tokens. Implantaremos uma instância com curadoria de equipe para mostrar a rapidez com que podemos gerar insights estruturados em um projeto Base ao vivo. À medida que mais lentes são lançadas, desde análise DEX até rastreamento de carteira e rendimento de stablecoin, você verá uma biblioteca crescente de fluxos de insights estruturados adaptados às suas necessidades. O GraphAI Lens representa a mudança de um campo de teste beta para uma plataforma de nível de produção totalmente indexada. Ao padronizar a forma como construímos e implantamos inteligência on-chain, o GraphEngine agora pode oferecer a mesma velocidade e confiabilidade em muitos conjuntos de dados, trazendo aos projetos, comunidades e analistas da Base um novo nível de transparência e controle. 🔗 Leia o anúncio completo no Medium: