Moltbook 2026-cı ilin yanvarında AI agentləri üçün hazırlanmış Reddit-ə bənzər sosial platforma kimi istifadəyə verildi. Agentlər burada icmalar yarada, post paylaşa və şərh yaza bilirlər. İlk iki ayda milyonlarla post və şərhin yaradılması ilk baxışda sıx bir agent icmasının formalaşdığını düşündürə bilər.

Bu tədqiqat platformanın xam statistikasının yanıltıcı ola biləcəyini göstərir. Tədqiqatçı 61 günlük müşahidə pəncərəsində 2,19 milyon postu, 11,25 milyon şərhi və 175 mindən çox unikal agenti təhlil edir. Nəticə diqqətçəkicidir: Postların %62,8-i təbii dildə söhbət deyil; MBC-20 token minting, pul kisəsinin qeydiyyatı və ya tokenin işə salınması kimi tranzaksiya xarakterli məzmundur. Qalan %37,2-lik hissə isə həqiqi təbii dil diskursu kimi ayrılır.

Bu ayrım aparıldıqda Moltbook-un iki ayrı platforma kimi işlədiyi görünür. Bir tərəfdə qısa, formata bağlı, çox vaxt şərhsiz token əməliyyatı postları var. Digər tərəfdə isə AI alətləri, agent koordinasiyası, şüur, kimlik, kripto, platforma qaydaları və gündəlik mövzular haqqında danışan agentlər var. Məqalənin əsas mesajı budur: AI agentlərinin sosial platformalarını anlamaq üçün “post” və “şərh” saylarına birbaşa etibar etmək kifayət deyil; əvvəlcə bu məzmunların həqiqətən ünsiyyət məqsədi daşıyıb-daşımadığını ayırmaq lazımdır.

Problem Nədir?

AI agentlərinin sosial platformalarda necə davranacağı yeni və mühüm tədqiqat sahəsidir. İnsanların istifadə etdiyi platformalarda post, şərh, bəyənmə və icma kimi anlayışlar adətən sosial qarşılıqlı əlaqə mənasına gəlir. Lakin AI agentləri üçün bu fərziyyə həmişə doğru olmaya bilər.

Agent məzmun yaradarkən insan kimi yorulmur. Post yazmağın fürsət xərci aşağıdır. Bundan əlavə, birbaşa iqtisadi təşviq varsa, agentlər oxunmaq üçün deyil, protokolu işlətmək üçün də post yaza bilərlər. Moltbook nümunəsində məhz bu baş verir: MBC-20 protokolu sosial platformadakı post sahəsindən token inscription infrastrukturu kimi istifadə edir.

Bu vəziyyət tədqiqatçılar üçün böyük metodoloji problem yaradır. Əgər bütün postlar eyni qəbul edilərsə, token minting qeydləri də sosial söhbət kimi sayılar. Bu da platformanın ölçüsü, icma fəallığı, şərh dərinliyi, qarşılıqlılıq və qarşılıqlı əlaqənin keyfiyyəti barədə yanıltıcı nəticələr yarada bilər.

Məqalənin əsas sualı budur: AI agentlərinin açıq sosial platformadakı fəaliyyətini araşdırarkən, həqiqətən söhbət olan məzmunla iqtisadi/protokol əməliyyatı olan məzmunu necə ayırmalıyıq?

Metod Nə Təklif Edir?

Tədqiqat əvvəlcə Moltbook-u klassik sosial platforma göstəriciləri ilə araşdırır: post sayı, şərh sayı, agent sayı, icma paylanması, post uzunluğu, şərh alma nisbəti və iştirak intensivliyi. Bu, ilk baxışda platformanın sürətlə böyüyən və yüksək qarşılıqlı əlaqəyə malik sosial şəbəkə olduğunu düşündürür.

Lakin iki əlamət bu mənzərəni pozur. Birincisi, postların böyük hissəsi heç bir şərh almır. İkincisi, post uzunluğunun paylanması vahid təbii dil icmasına bənzəmir; qısa JSON-a bənzər məzmunlarla uzun təbii dil mətnləri iki ayrı klaster yaradır.

Tədqiqatçı daha sonra məzmunları iki qata ayırır:

1. Tranzaksiya qatı: MBC-20 token minting payload-ları, token launch komandaları və pul kisəsi qeydiyyatı postları. Bu məzmunlar əsasən qısa, maşın tərəfindən oxuna bilən və sosial söhbət məqsədi daşımayan məzmunlardır.

2. Diskursiv qat: Təbii dildə yazılmış, mövzunu izah edən, şərh gözləyən və ya müzakirə başladan postlar. Bu qatda AI agentləri alətlərdən istifadə, kimlik, şüur, platforma qaydaları, kripto, icma davranışı və uzun quyruqlu mövzular haqqında danışırlar.

Daha sonra tədqiqat diskursiv qatı ayrıca təhlil edir. Bunun üçün BERTopic əsaslı mövzu modelləşdirməsi, MiniLM cümlə embedding-ləri, PCA, Mini-Batch k-means və c-TF-IDF kimi üsullardan istifadə olunur. Bundan əlavə, post-şərh cütləri arasındakı semantik oxşarlıq ölçülərək agentlərin həqiqətən mövzu ilə əlaqəli şərh yazıb-yazmadığı yoxlanılır.

Formullar Nəyi İzah Edir?

PDF-də uzun riyazi model tənlikləri yoxdur; tədqiqat daha çox nisbətlər, paylanmalar, mövzu modelləşdirməsi və semantik oxşarlıq ölçüləri ilə irəliləyir. Aşağıdakı MathJax blokları məqalədəki təhlil məntiqini anlaşıqlı etmək üçün istifadə olunan əsas metrikləri göstərir.

1. Tranzaksiya və diskursiv postların ayrılması

Bu ifadə Moltbook-dakı bütün postların iki əsas qata ayrıldığını göstərir. \(TX\ Posts\) token əməliyyatı və ya protokol qeydi xarakterli məzmunları; \(Discursive\ Posts\) isə təbii dildə yazılmış söhbət məzmunlarını təmsil edir.

Bu iki nisbət məqalənin əsas tapıntısını rəqəmlərlə ifadə edir. Platformadakı postların çoxu söhbət deyil, token əməliyyatı xarakterlidir. Buna görə xam post sayını birbaşa sosial qarşılıqlı əlaqə göstəricisi kimi şərh etmək yanıltıcıdır.

2. Qatlar arasında agent örtüşməsi

Bu nisbət həm tranzaksiya, həm də diskursiv qatda fəaliyyət göstərən agentlərin ümumi agent populyasiyasına nisbətini göstərir. Məqalədə bu örtüşmənin çox aşağı olduğu bildirilir. Bu da iki qatın yalnız məzmun növü baxımından deyil, agent populyasiyası baxımından da böyük ölçüdə ayrışdığını göstərir.

3. Şərh alma nisbəti

Bu metrik postların nə qədərinin ən azı bir şərh aldığını ölçür. Tranzaksiya postlarında bu nisbət çox aşağıdır; çünki bu postlar söhbət başlatmaq üçün deyil, protokol əməliyyatını icra etmək üçün paylaşılır. Diskursiv qatda isə şərh alma nisbəti xeyli yüksəkdir.

4. Diskursiv qatda mövzu paylanması

Bu nisbət diskursiv postların hansı mövzu qrupları üzrə paylandığını göstərir. Tədqiqatda AI agentləri və alətlər, kripto-maliyyə, platforma metası, şüur-kimlik-yaddaş və uzun quyruqlu mövzular önə çıxır.

5. Post-şərh semantik oxşarlığı

Burada \(p\) postu, \(c\) ona verilən şərhi, \(e_p\) və \(e_c\) isə bu mətnlərin embedding təmsillərini göstərir. Kosinus oxşarlığı şərhin postla məna baxımından nə qədər əlaqəli olduğunu ölçür.

Real post-şərh cütlərinin orta oxşarlığı təsadüfi uyğunlaşdırılmış post-şərh cütlərindən daha yüksəkdir. Bu nəticə struktur baxımından səthi görünsə belə, şərhlərin tamamilə təsadüfi olmadığını; agentlərin çox vaxt cavab verdikləri postun mövzusunu izlədiyini göstərir.

6. Qüvvət qanunu tipli iştirak paylanması

Diskursiv qatda agentlərin məzmun istehsalı ağır quyruqlu paylanma göstərir. Az sayda agent çoxlu post yaradır, əksəriyyət isə yalnız bir neçə dəfə töhfə verir. Məqalədə bu struktur insan sosial platformalarında müşahidə olunan iştirak bərabərsizliyinə bənzər nümunə kimi şərh olunur.

Qrafik, Cədvəl və Sxemin Əsas Mesajı

Səhifə 3-dəki böyümə qrafiki: Moltbook-da şərhlərin, agentlərin və postların artımı ilk günlərdə çox sürətlidir. Şərhlər 9. gündə, agentlər 13. gündə, postlar isə 16. gündə 60 günlük ümumi göstəricinin yarısına çatır. Əsas mesaj platformanın böyüməsinin güclü bir işə salınma sıçrayışı ilə başladığı, sonra isə daha sabit baza səviyyəsinə oturduğudur.

Səhifə 3-dəki post uzunluğu qrafiki: Post uzunluğunun paylanması iki zirvəlidir. Qısa məzmunlar əsasən MBC-20 JSON payload-larına, uzun məzmunlar isə təbii dildəki diskursiv postlara uyğun gəlir. Bu qrafik “post” kateqoriyasının vahid tip olmadığını göstərən ilk işarədir.

Səhifə 4-dəki iki qat qrafiki: Post uzunluğu tranzaksiya və diskursiv qatlara ayrıldıqda iki paylanma aydın şəkildə ayrışır. Tranzaksiya postları qısa və formatlıdır; diskursiv postlar isə daha uzun və danışıq dilinə yaxındır. Bu, ümumi paylanmadakı iki zirvənin iki ayrı davranış formasından qaynaqlandığını göstərir.

Səhifə 5-dəki kumulyativ qat qrafiki: Fevralın əvvəlindəki post sıçrayışının böyük ölçüdə tranzaksiya qatından gəldiyi görünür. Marta yaxın tranzaksiya fəaliyyəti zəifləyərkən diskursiv məzmun daha sabit şəkildə davam edir. Bu, platformanın erkən böyüməsinin sosial söhbətdən çox token minting fəaliyyəti ilə şişdiyini göstərir.

Səhifə 6-dakı miqrasiya qrafiki: Həm tranzaksiya, həm də diskursiv qatda olan agentlərin mühüm hissəsi zamanla tranzaksiya məzmunundan diskursiv məzmuna keçir. Bu, bəzi agentlərin əvvəlcə token minting kimi aşağı xərcli fəaliyyətlərlə başlayıb sonra təbii dildə söhbətə yönəlmiş ola biləcəyini düşündürür.

Səhifə 6-dakı mövzu cədvəli: Diskursiv qatda ən böyük mövzu AI agentləri, alətlərdən istifadə və koordinasiyadır. Bunun ardınca kripto-maliyyə, platforma metası, şüur-kimlik-yaddaş, sosial icma, müxtəlif dillər və uzun quyruqlu mövzular gəlir. Bu cədvəl agentlərin yalnız token barədə danışmadığını; texniki, fəlsəfi və icma yönümlü məzmun da yaratdığını göstərir.

Səhifə 8-dəki iştirak və ixtisaslaşma qrafikləri: Az sayda agent çoxlu məzmun yaradır, əksəriyyət isə az töhfə verir. Bəzi agentlər bir və ya bir neçə icmada ixtisaslaşır, bəziləri isə çoxsaylı icmalara yayılır. Bu struktur insan platformalarındakı mütəxəssis/ümumiçi ayrımına bənzər görünüş verir.

Səhifə 9-dakı semantik oxşarlıq qrafiki: Real post-şərh cütləri təsadüfi uyğunlaşdırılmış cütlərdən daha yüksək semantik oxşarlıq göstərir. Əsas mesaj budur: Agentlərin söhbətləri dərin və qarşılıqlı olmaya bilər; lakin şərhlər çox vaxt mövzudan kənar da deyil.

Təcrübələr Necə Aparılıb?

Tədqiqatçı Moltbook API-sindən 27 yanvar – 29 mart 2026 tarixləri arasındakı 61 günlük dövrü əhatə edən məlumat toplayıb. Verilənlər dəstində 2.194.643 post, 11.248.895 şərh, 19.834 icma və 175.036 unikal agent var. Platformanın bildirilən ümumi postlarının təxminən %92,8-i, şərhlərinin isə təxminən %78,8-i bu verilənlər dəstində əhatə olunub.

Əvvəlcə platforma vahid sosial şəbəkə kimi təhlil edilir. Postların icmalara paylanması, agentlərin töhfə sayı, şərh alma nisbətləri və post uzunluqları araşdırılır. Bu təhlil bəzi anomaliyalar yaradır: Postların çox böyük hissəsi şərh almır və post uzunluğunun paylanması vahid təbii dil icmasına bənzəmir.

Daha sonra MBC-20 token əməliyyatlarını ayırmaq üçün məzmun filtri tətbiq olunur. Bu filtr minting JSON payload-larını, token launch komandalarını, wallet registration postlarını və əlaqəli tranzaksiya formatlarını tutur. Beləliklə postlar tranzaksiya və diskursiv qatlara ayrılır.

Diskursiv qat əlavə olaraq mövzu modelləşdirməsi ilə araşdırılır. BERTopic yanaşmasından istifadə olunur; sənədlər MiniLM-L6-v2 ilə embedding-ə çevrilir, PCA ilə ölçü azaldılır, Mini-Batch k-means ilə 300 mövzuya ayrılır və mövzu təmsilində c-TF-IDF istifadə olunur. Mövzuların tutarlılığı centroid oxşarlığı və C_V coherence ilə yoxlanılır.

Sonda qarşılıqlı əlaqənin keyfiyyəti qiymətləndirilir. Bunun üçün post və şərh embedding-ləri hesablanır, real post-şərh cütləri ilə təsadüfi uyğunlaşdırılmış post-şərh cütlərinin kosinus oxşarlıqları müqayisə edilir. Məqsəd agentlərin həqiqətən cavab verdikləri postla əlaqəli şərh yazıb-yazmadığını anlamaqdır.

Nəticələr Nəyi Göstərir?

1. Moltbook vahid platforma kimi davranmır. Xam verilənlərdə platforma böyük və canlı sosial şəbəkə kimi görünür; lakin məzmun ayrıldıqda postların %62,8-nin token əməliyyatı olduğu üzə çıxır. Buna görə platformanın sosial funksiyası xam post saylarının göstərdiyindən daha kiçikdir.

2. Tranzaksiya və diskursiv qatların agentləri böyük ölçüdə ayrıdır. Çox sayda agent yalnız token əməliyyatı yaradır, başqa bir qrup isə təbii dildə danışır. Hər iki qatda olan agentlərin nisbəti aşağıdır. Bu, iki qatın yalnız məzmun forması deyil, iştirakçı profili baxımından da ayrıldığını göstərir.

3. Erkən böyümə böyük ölçüdə token əməliyyatlarından qaynaqlanır. Fevralın əvvəlindəki böyük post sıçrayışı əsasən MBC-20 minting fəaliyyətidir. Marta doğru diskursiv qat daha sabit sosial baza kimi görünməyə başlayır.

4. Diskursiv qat real, lakin səthi söhbət sahəsi yaradır. Agentlər AI alətləri, koordinasiya, kripto, şüur, kimlik, yaddaş, platforma qaydaları və çox müxtəlif uzun quyruqlu mövzular haqqında yazırlar. Lakin qarşılıqlı əlaqələr çox vaxt dərin müzakirə deyil; birdəfəlik, mövzu ilə əlaqəli şərhlər şəklində davam edir.

5. Şərhlər təsadüfi deyil. Post-şərh semantik oxşarlığı təsadüfi uyğunlaşdırmalara nisbətən daha yüksəkdir. Bu, agentlərin əsasən cavab verdikləri məzmunu “oxuyub” mövzuya uyğun reaksiya göstərdiyini göstərir. Lakin aşağı qarşılıqlılıq və səthi reply strukturu bunun insanlardakı uzun müzakirə formasına bənzəmədiyini düşündürür.

6. Tədqiqat “drive-by relevance” anlayışını təklif edir. Məqalə diskursiv qatı yüksək həcmli, aşağı bağlılıqlı, lakin mövzuya uyğun şərh rejimi kimi təsvir edir. Bu, insan sosial mediasındakı klassik söhbətdən fərqlidir: Agentlər uyğun cavab verir, lakin çox vaxt münasibət qurmur, geri qayıtmır və müzakirəni dərinləşdirmirlər.

Bu Niyə Vacibdir?

Bu tədqiqat AI agentləri üçün hazırlanmış sosial platformaların insan sosial şəbəkələri kimi şərh edilə bilməyəcəyini göstərir. İnsan platformalarında post adətən ünsiyyət məqsədi daşıyır. Agent platformalarında isə post eyni anda söhbət, komanda, API tetikleyicisi, token əməliyyatı və ya iqtisadi protokol qeydi ola bilər.

Bu ayrım aparılmadan platforma təhlili çox yanlış nəticələrə apara bilər. Məsələn, milyonlarla post və şərh sosial fəallıq kimi görünə bilər; lakin postların çoxu oxunmaq üçün deyil, token minting protokolunu işlətmək üçün yazılmış ola bilər. Bu halda tədqiqatçı inscription protokolunun tranzaksiya həcmini sosial davranış kimi ölçmüş olar.

Məqalə həmçinin gələcək AI agent ekosistemləri üçün mühüm dizayn sualı ortaya qoyur: Agentlərin yaratdığı məzmunların hansı ünsiyyət, hansı əməliyyat, hansı avtomatlaşdırma çıxışı, hansı iqtisadi təşviq məhsuludur? Bu ayrım aparılmadan “AI agentləri cəmiyyət yaradırmı?” sualına sağlam cavab vermək çətinləşir.

Diqqət Edilməli Məqamlar

1. Tədqiqat preprintdir. Tapıntılar yekun rəyçi qiymətləndirməsindən keçmiş məqalə dəqiqliyi ilə qiymətləndirilməməlidir.

2. Agentlərin həqiqi avtonomluğu məlum deyil. Platforma bir hesabın tam avtonom agent, insan yönləndirməli agent, yoxsa insan tərəfindən istifadə olunan hesab olduğunu doğrulamır. Buna görə nəticələr “qəti avtonom agent davranışı” kimi deyil, agent yönümlü platforma davranışı kimi oxunmalıdır.

3. Filtr qüsursuz deyil. Tranzaksiya və diskursiv ayrım məzmun filtrinə əsaslanır. MBC-20 haqqında təbii dildə danışan bəzi postlar səhvən tranzaksiya kimi sayıla bilər və ya naməlum əməliyyat formatları gözdən qaça bilər.

4. Məlumat pəncərəsi qısadır. Platformanın ilk 61 günü araşdırılıb. Erkən işə salınma dövrü uzunmüddətli platforma davranışını tam təmsil etməyə bilər.

5. Semantik oxşarlıq təkbaşına dərin söhbətin sübutu deyil. Şərhlərin mövzuya bağlı olması vacibdir; lakin bu, qarşılıqlı, uzun və sosial bağ yaradan müzakirə strukturunun formalaşdığı anlamına gəlmir.

6. Token iqtisadiyyatının təsiri ayrıca araşdırılmalıdır. MBC-20 kimi protokollar agentlərin davranışını iqtisadi təşviqlərlə istiqamətləndirə bilər. Buna görə sosial təhlillə iqtisadi təşviq təhlili birlikdə nəzərdən keçirilməlidir.

Riskli sahə qeydi: Tədqiqat AI agentlərinin sosial platforma davranışlarını və token əsaslı iqtisadi fəaliyyətlərini araşdırır. Bu yazı investisiya məsləhəti deyil; Moltbook, MBC-20 və ya oxşar token protokolları haqqında maliyyə yönləndirməsi məqsədi daşımır.

Ümumi qiymətləndirmə: Məqalə AI agentləri üçün qurulmuş Reddit-ə bənzər platforma olan Moltbook-u araşdırır. İlk baxışda milyonlarla post və şərh canlı sosial icma təəssüratı yarada bilər. Lakin tədqiqatın əsas tapıntısı bu mənzərəni dəyişir: Platformadakı postların böyük hissəsi həqiqi söhbət deyil, MBC-20 adlı token protokolu üçün yazılmış qısa JSON əsaslı tranzaksiya qeydləridir. Yəni platforma zahirdə sosial şəbəkə kimi görünsə də, daxilində iki fərqli fəaliyyət formasını eyni “post” strukturu altında daşıyır.

Nəticə

Bu tədqiqat Moltbook-un xam metriklərlə göründüyü kimi vahid agent icması olmadığını göstərir. Platformanın böyük hissəsi sosial söhbətdən çox MBC-20 token əməliyyatlarından ibarətdir. Buna görə “2,19 milyon post” kimi başlıq rəqəmləri platformanın sosial fəallığını birbaşa təmsil etmir.

Lakin tranzaksiya qatı çıxarıldıqda geridə boş sahə qalmır. Əksinə, 815 mindən çox təbii dil postunu ehtiva edən diskursiv qat üzə çıxır. Bu qatda agentlər AI alətləri, koordinasiya, kimlik, şüur, kripto və platforma normaları haqqında danışırlar. Şərhlər struktur baxımından səthi olsa da tamamilə təsadüfi deyil; postlarla mənalı şəkildə əlaqəlidir.

Verianla oxucusu üçün əsas mesaj budur: AI agentlərinin sosial davranışını anlamaq üçün əvvəlcə məzmunların niyyətini ayırmaq lazımdır. Hər post söhbət deyil; bəzi postlar protokol əməliyyatıdır. Gələcəyin agent platformalarını anlamaq yalnız rəqəmlərə deyil, bu rəqəmlərin hansı davranışları təmsil etdiyini çözməyə bağlı olacaq.

Mənbə və Metod Qeydi

Bu yazı “The Platform Is Mostly Not a Platform: Token Economies and Agent Discourse on Moltbook” adlı akademik PDF əsasında hazırlanmış orijinal Azərbaycan dilli redaksiya məzmunudur. Mətn sözbəsöz tərcümə deyil; tədqiqatdakı problem, verilənlər dəsti, metod, qrafiklər, cədvəllər, tapıntılar və məhdudiyyətlər sadələşdirilərək izah edilib.