!
Доверенный редакционный контент, проверенный ведущими отраслевыми экспертами и опытными редакторами. Раскрытие рекламы
1. Пожалуйста, расскажите об основании XerpaAI. В рамках экосистемы UXLINK, как XerpaAI позиционирует себя как «первый в мире AI Growth Agent», и какова его основная миссия? В области Web3 какие проблемные моменты существуют в традиционных моделях роста (, таких как ручной маркетинг и сотрудничество с KOL ), и как XerpaAI решает эти проблемы с помощью AI?
A: Создание XerpaAI возникло из экосистемы UXLINK. Мы наблюдали, что стартапы Web3 сталкиваются с серьезными проблемами в области роста, такими как высокие затраты на ручной маркетинг, неэффективные коллаборации, полагающиеся на KOL, и фрагментированное привлечение пользователей. Будучи первым в мире AI Growth Agent (AGA), нашей основной миссией является интеллектуальный рост, помощь стартапам WEB3 в переходе от ручных операций к интеллектуальной и саморазвиваемой модели расширения. Болевые точки традиционных моделей роста включают: высокие маркетинговые бюджеты (глобальные технологические компании тратят от 600 миллиардов до 1 триллиона долларов США ежегодно на рост), субъективное и трудоемкое соответствие KOL и трудности в масштабировании взаимодействия с сообществом. XerpaAI решает эти проблемы с помощью генерации контента на основе ИИ, интеллектуального распределения и оптимизации в реальном времени. Например, он автоматически генерирует многоязычный контент и распределяет его через сеть из более чем 100K KOCs/KOLs на платформах таких как X, Telegram и TikTok, достигая увеличения коэффициента конверсии в 3 раза и сокращения затрат на 70%.
2. Основная концепция XerpaAI — это «умный двигатель роста». Значит ли это, что он может полностью заменить человеческие команды роста? Учитывая тенденции ИИ 2025 года, такие как автономная модель агентного ИИ, как вы видите роль XerpaAI в помощи стартапам переходить от «ручного расширения» к «интеллектуальному самоходу»?
A: Да, наша основная концепция заключается в создании "умного двигателя роста", который может значительно сократить зависимость от команд по росту, но не полностью их заменить — вместо этого он служит усилителем, позволяя командам сосредоточиться на стратегии, а не на выполнении. В 2025 году рост агентного ИИ наделяет ИИ-агентов большей автономией, и XerpaAI является проявлением этой тенденции: он действует как интеллектуальный гид Шерпа, автономно обрабатывая анализ пользовательского поведения, активацию стимулов и настройки кампаний, помогая стартапам перейти от "ручного расширения" к "интеллектуальному самоуправлению".
3. Какова техническая архитектура XerpaAI? Как она интегрирует AI модели (, такие как генерация контента и оптимизация в реальном времени ), с нативными элементами Web3 (, такими как механизмы link-to-earn и социальные графы ) для поддержки роста проекта?
A: Техническая архитектура XerpaAI представляет собой высокомодульную систему с несколькими агентами ИИ, предназначенную для решения сложных задач в области роста Web3, таких как автоматизированное привлечение пользователей, расширение сообщества и соответствие KOL/KOC. Мы построили всю систему как сеть совместных агентов, где каждый агент сосредоточен на конкретных подзадачах, но бесшовно сотрудничает через общие состояния и коммуникационные протоколы (, такие как верификация смарт-контрактов на основе блокчейна ). Это форма многоагентных рабочих процессов, где агенты могут автономно планировать, выполнять и оптимизировать действия, тем самым достигая интеллектуального движка роста от начала до конца.
В своей основе архитектура XerpaAI вращается вокруг центрального координатора AGA (AI Growth Agent), который контролирует взаимодействия нескольких специализированных агентов, формируя динамическую структуру дерева решений. Ниже представлено детальное описание с точки зрения много-AI агентов:
!
Состав сети агентов:
– Планировщик: Это точка входа, отвечающая за разложение высокоуровневых целей роста (, таких как «увеличение коэффициента конверсии пользователей для DeFi проекта», на исполнимые подзадачи. Он использует стратегию «Планируй и решай», продвинутый метод нулевого выстрела, который сначала формулирует комплексный план ), например, разбивая задачи на генерацию контента, соответствие KOL и оптимизацию производительности (, а затем решает каждую подзадачу поэтапно. Этот метод решает проблему отсутствующих шагов традиционного метода нулевого выстрела Chain-of-Thought )CoT(, обеспечивая, чтобы агент не пропускал ключевые звенья рассуждений. Например, при выполнении задачи вирусного маркетинга WEB3 планировщик сначала спланирует:
“Шаг 1: Проанализируйте целевую аудиторию;
Шаг 2: Генерация мультимодального контента;
Шаг 3: Подобрать KOL, специфичных для платформы;
Шаг 4: Мониторьте обратную связь в реальном времени.
– Агент сбора данных: Ответственный за сбор и предварительную обработку многоканальных данных из экосистемы Web3 ), таких как блокчейн-транзакции, социальные графы, взаимодействия пользователей между платформами (. Источники данных включают X, Telegram, on-chain активности ), такие как взаимодействия смарт-контрактов (, и социальный граф экосистемы UXLINK. В качестве входного слоя многопользовательской системы агент сбора данных предоставляет потоки структурированных данных в реальном времени для других агентов )планирования, генерации контента, распространения, оптимизации, интеграции(, обеспечивая, чтобы решения основывались на последних инсайтах. Например, он извлекает тенденции взаимодействия из более чем 110K сообществ для агента планирования, чтобы разбить задачи.
– Агент по генерации контента: Сосредоточен на создании многоязычного, мультимодального контента ), такого как текст, изображения и видео(. Он использует подход Zero-Shot Chain-of-Thought, добавляя «Давайте подумаем шаг за шагом», чтобы вызвать пошаговое рассуждение, например, выводя персонализированные нарративы из пользовательских данных без необходимости в примерах с предварительным обучением. Это позволяет агенту генерировать высококачественный контент в нулевом режиме, поддерживая кроссплатформенное распределение ), такое как X, Telegram и TikTok(.
– Агент по распределению и сопоставлению: Обрабатывает интеллектуальное сопоставление и распространение контента в сети более 100K KOL/KOC. Он интегрирует нативные элементы Web3, такие как анализ социальных графов и механизмы link-to-earn, используя сотрудничество множества агентов для оптимизации путей — например, разлагая процесс сопоставления через Plan-and-Solve на "планирование списка потенциальных KOL, затем решение совместимости и распределение стимулов".
– Оптимизация и агент обратной связи: Мониторит показатели эффективности ), такие как коэффициенты конверсии и затраты( в реальном времени и корректирует стратегии через петли саморефлексии. Он использует Zero-Shot CoT для анализа смещений данных, таких как пошаговое рассуждение: "Если коэффициент конверсии ниже ожидаемого, почему? Шаг 1: Проверьте релевантность контента; Шаг 2: Оцените влияние KOL; Шаг 3: Скорректируйте стимулы", тем самым достигая 70% снижения затрат и трехкратного увеличения конверсий.
– Агент интеграции: связывает компоненты ИИ и Web3, обеспечивая децентрализованную верификацию ), такую как конфиденциальность данных в блокчейне ( и поддержку кросс-трека ), стимулы ликвидности DeFi, создание сообщества SocialFi (.
Механизм сотрудничества нескольких агентов:
Связь агентов осуществляется через общую графовую базу знаний, основанную на технологии GraphRAG, что позволяет осуществлять инжекцию данных и рассуждения в реальном времени. Центральный координатор использует алгоритм, вдохновленный A* поиском, чтобы naviGate пространство действий, избегая неэффективных путей и обеспечивая эффективное выполнение.
Мы внедрили Plan-and-Solve в качестве основного движка рассуждений, чтобы преодолеть ограничения Zero-Shot CoT ), такие как ошибки вычислений или семантические недопонимания(. Например, в проекте SocialFi планирующий агент сначала формулирует план: "Подзадача 1: Определить целевые сообщества; Подзадача 2: Создать интерактивный контент; Подзадача 3: Распространить и оптимизировать", а затем каждый агент использует Zero-Shot CoT для их пошагового решения, избегая зависимости от ручных примеров.
Эта многопользовательская система поддерживает параллельную обработку и итеративное обучение: если один из агентов терпит неудачу ), например, агент сопоставления не находит подходящего KOL(, агент обратной связи запускает цикл отражения для повторного планирования пути. Этот дизайн следует тенденциям многопользовательских систем, таким как обучение между агентами и оптимизация в смоделированных средах.
Поддержка воспоминаний:
XerpaAI улучшает обучающие и адаптивные возможности многоагентной системы с помощью механизма Памяти ), основанного на долгосрочном хранении контекста(, сохраняя исторические задачи, предпочтения пользователей и результаты оптимизации, аналогично архитектуре "почти бесконечной памяти". Это позволяет агентам повторно использовать знания в различных задачах и постоянно совершенствоваться.
Воспоминания хранятся в распределенной графовой базе знаний ) на основе GraphRAG( в сочетании с векторной базой данных )Milvus( для поддержки эффективного извлечения. Каждый агент )планирования, генерации контента, распределения, оптимизации, сбора данных( хранит ключевые решения и результаты в Воспоминаниях, такие как "Совпадение KOL проекта увеличило коэффициент конверсии в 3 раза, и высокоактивные KOL должны быть приоритетными".
В качестве общего ресурса, Воспоминания способствуют сотрудничеству между агентами. Агент сбора данных хранит новые данные в Воспоминаниях, агент генерации контента корректирует свои творения соответственно, агент распределения оптимизирует соответствие KOL, а агент оптимизации оценивает производительность, формируя адаптивный цикл.
Воспоминания наделяют систему «памятью», позволяя агентам изучать исторические шаблоны и оптимизировать будущие задачи. Например, после неудачной вирусной маркетинговой кампании для проекта WEB3, Воспоминания фиксируют причины неудачи ), такие как недостаточные стимулы(, и планировщик корректирует механизм стимулов для новых кампаний соответственно.
Суть Memories от XerpaAI заключается в создании внешнего мозга для пользователей XerpaAI, превращая фрагментированные знания в повторно используемые структурированные воспоминания с помощью иерархического хранения, динамической индексации и протоколов MCP.
В целом, эта архитектура делает XerpaAI не просто инструментом, а адаптивным партнером по росту, который обслуживает более 110K сообществ. Благодаря сотрудничеству много-AI агентов, в сочетании с передовыми технологиями подсказок, такими как Plan-and-Solve и Zero-Shot Chain-of-Thought, мы достигли эффективной автоматизации роста Web3 в нулевом режиме. Если у вас есть конкретные примеры задач, я могу дополнительно продемонстрировать, как эти компоненты применяются.
4. В прорывах ИИ 2025 года небольшие специализированные модели и вычисления времени вывода становятся ключевыми точками. Применяет ли XerpaAI аналогичные технологии для обработки огромных объемов данных ), таких как сопоставление более 100K KOL и кросс-платформенное распределение, включая X, Telegram и TikTok(? Как его движок анализа данных обеспечивает обратную связь в реальном времени и самооптимизацию?
A: Да, мы применили небольшие специализированные модели для выполнения конкретных задач, таких как сопоставление KOL и кросс-платформенное распределение. Эти модели оптимизированы для данных Web3, чтобы сократить время вывода. В соответствии с тенденцией 2025 года в вычислении времени вывода, наш движок использует эффективные алгоритмы для обработки огромных объемов данных, таких как сопоставление в реальном времени более чем с 100K KOL и распределение через X, Telegram и TikTok. Двигатель анализа данных обеспечивает самооптимизацию через циклы машинного обучения: сбор данных взаимодействия пользователей, применение обучения с подкреплением для корректировки стратегий и избегание переобучения.
5. XerpaAI обслуживает более 110K сообществ. Как она использует мультимодальный ИИ ), комбинируя текст, изображения и социальные данные( для автоматизации привлечения пользователей и взаимодействия с сообществом? По сравнению с текущими тенденциями ИИ, такими как почти бесконечная память и кастомный кремний, какие инновации в области периферийных вычислений или облачной интеграции предлагает XerpaAI?
A: XerpaAI использует мультимодальный ИИ для обработки текста, изображений и социальных данных, таких как создание контента с улучшенными изображениями или анализ социальных графов для автоматизации взаимодействий, и обслуживал более 110K сообществ. По сравнению с трендами 2025 года, такими как близкая к бесконечности память, мы внедрили инновации в облачной интеграции, используя распределенные вычисления для обработки больших объемов данных; в области краевой вычислительной технологии мы оптимизировали мобильные агенты для обеспечения низкой задержки взаимодействий, таких как ответы в реальном времени на запросы пользователей в группах Telegram.
6. XerpaAI имеет сеть из более чем 100K KOL и KOC. Как она обслуживает эти группыInfluencer с помощью инструментов ИИ ), таких как генерация персонализированного контента и оптимизация стимулов (, чтобы помочь им повысить эффективность монетизации и взаимодействия с сообществом, тем самым устанавливая взаимовыгодное каналовое преимущество? Учитывая тенденции ИИ 2025 года, такие как персонализированные агенты, как вы думаете, это усилит вирусное распространение проектов Web3?
О: Сеть XerpaAI 100K+ KOL/KOC является ядром нашего преимущества в канале. С помощью инструментов искусственного интеллекта, таких как персонализированная генерация контента и оптимизация поощрений, мы предоставляем этим инфлюенсерам индивидуальные услуги, чтобы помочь им повысить эффективность монетизации и взаимодействие с сообществом. Например, наш движок AGA использует мультимодальный искусственный интеллект для создания эксклюзивного контента, )such как изображения, видеосценарии или посты, ориентированные на определенные audiences(, и максимизирует их доход за счет оптимизации поощрений в реальном времени )such динамической корректировки коэффициентов распределения дохода на основе взаимодействия data( — это может повысить эффективность монетизации KOL в 2-3 раза при одновременном повышении лояльности сообщества, например, автоматических ответов и геймифицированное взаимодействие. Результат — взаимная выгода: инфлюенсеры получают больше известности и дохода, а мы расширяем наши каналы сбыта через их сети. В тенденциях ИИ 2025 года персонализированные агенты, )such как пользовательские assistants( ИИ, доминируют в экономике инфлюенсеров, и XerpaAI является пионером в этом приложении — наши агенты могут автономно изучать предпочтения KOL и прогнозировать тенденции, тем самым усиливая вирусное распространение проектов Web3. Например, в DeFi-кампании через цепочки микрообмена KOC может быть достигнут экспоненциальный рост пользователей, при этом коэффициент конверсии увеличивается более чем в 5 раз.
7. Какие стратегии приняла XerpaAI при обслуживании KOL и KOC для обеспечения конфиденциальности данных и справедливого распределения доходов ), такие как механизмы «ссылка на заработок», проверенные с помощью блокчейна (, для формирования долгосрочной лояльности? Как это преимущество канала трансформируется в конкурентный барьер для стартапов, особенно в многоплатформенном распространении ), таком как X, Telegram и TikTok (?
A: При обслуживании KOL и KOC мы отдаем приоритет стратегиям, основанным на Web3, чтобы обеспечить конфиденциальность данных и справедливое распределение доходов: все данные взаимодействия проверяются через блокчейн ), например, с использованием нулевых доказательств для хранения анонимизированной информации (, чтобы предотвратить утечки; механизм «ссылка за заработок» автоматически выполняет распределение доходов на основе смарт-контрактов, обеспечивая прозрачность и мгновенные выплаты ), такие как вознаграждения токенами на основе метрик взаимодействия (, что способствует долгосрочной лояльности — наша степень удержания превышает 85%. Это преимущество канала превращается в конкурентный барьер для стартапов: в многоплатформенном распространении ), таком как твиты в реальном времени в X, групповые взаимодействия в Telegram и короткие видео в TikTok (, наша сеть формирует «окоп», обеспечивая эксклюзивный доступ и оптимизированные пути, помогая предприятиям обойти традиционные рекламные узкие места и достичь низкозатратного и высокоэффективного роста. Например, проект WEB3 охватил 5 миллионов пользователей за 3 недели через наши каналы KOL/KOC, в то время как конкурентам понадобились несколько месяцев.
8. В 2025 году, с ростом агентов ИИ, конфиденциальность данных и алгоритмическая предвзятость являются ключевыми задачами. Как веб3 и AI-ориентированная платформа, как XerpaAI обеспечивает прозрачность и децентрализацию ), например, через верификацию на блокчейне (? Каковы ее соображения относительно этики ИИ?
A: Конфиденциальность данных и алгоритмическая предвзятость имеют ключевое значение. Как платформа, основанная на Web3 и ИИ, мы обеспечиваем прозрачность с помощью верификации на блокчейне, используя децентрализованное хранилище для защиты данных пользователей и проводя аудиты справедливости для избежания предвзятости. Наши этические соображения в области ИИ включают: анонимизацию всех данных для обучения моделей, механизмы отказа, контролируемые пользователем, и регулярные сторонние аудиты для соблюдения регуляторных тенденций.
9. XerpaAI недавно привлек 6 миллионов долларов в виде посевного финансирования, возглавляемого UFLY Capital. Как будут использованы эти средства для расширения? Пожалуйста, поделитесь конкретным примером, как это помогло стартапу в Web3 добиться роста с нуля, выделив его роль в привлечении пользователей и построении сообщества.
A: Это финансирование на сумму 6 миллионов долларов будет использовано для итерации продукта, международной экспансии ), такой как набор команды в Силиконовой долине, Токио и Сингапуре(, и интеграции в экосистему. Типичный случай — наша помощь стартапу Web3: начиная с нуля, наша AGA сгенерировала многоязычный контент, распределила его через сеть KOL, построила график сообщества и в конечном итоге привлекла 100 000 пользователей в течение одного месяца, при этом активность сообщества увеличилась в 2 раза. Это подчеркивает нашу роль в привлечении пользователей и строительстве сообщества.
10. Смотря в будущее, как XerpaAI интегрируется в более широкие тренды ИИ, такие как персонализированные ИИ-агенты или автоматизированные инвестиции? Каковы планы компании по следующей технической итерации? Какой совет вы можете дать предпринимателям в области ИИ, чтобы справиться с динамическими изменениями в росте Web3?
A: В будущем XerpaAI интегрируется в тренды персонализированных ИИ-агентов, таких как индивидуальные пути роста, и будет исследовать автоматизированные инвестиционные модули. Следующая итерация включает в себя улучшение мультимодальных возможностей ), таких как генерация видео ( и более глубокая интеграция Web3. Совет для ИИ-предпринимателей: сосредоточьтесь на болевых точках, таких как автоматизация роста, принимайте агентный ИИ и создавайте партнерства в экосистеме, чтобы справиться с динамическими изменениями в Web3 — например, отслеживайте тенденции в реальном времени и быстро итерации. Сервисные возможности XerpaAI также наделят KOL/KOC возможностями, позволяя этой группе повысить их влияние с помощью XerpaAI.
11. Как CTO, каковы ваши самые большие ожидания от интеграции ИИ и Web3? Как XerpaAI помогает большему количеству стартапов «соединяться, расширяться и доминировать на рынке»? Наконец, что бы вы хотели сказать потенциальным партнерам или пользователям?
A: Как технический директор, моя главная надежда на интеграцию ИИ и Web3 заключается в создании действительно децентрализованной интеллектуальной экономики, где ИИ-агенты, такие как XerpaAI, способствуют интеллектуальному росту. XerpaAI поможет большему количеству стартапов «связываться, расширяться и доминировать на рынке» через наш движок AGA, предоставляя поддержку от контента до оптимизации. Наконец, потенциальным партнерам и пользователям: присоединяйтесь к нам, чтобы ускорить ваш рост — добро пожаловать на xerpaai.com, чтобы попробовать это, или напишите нам в личные сообщения для обсуждения сотрудничества!
! [])https://bitcoinist.com/wp-content/uploads/2025/02/safe.png(
Редакционный процесс для bitcoinist сосредоточен на предоставлении тщательно исследованного, точного и беспристрастного контента. Мы придерживаемся строгих стандартов источников, и каждая страница проходит тщательную проверку нашей командой ведущих технологических экспертов и опытных редакторов. Этот процесс обеспечивает целостность, актуальность и ценность нашего контента для наших читателей.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Видение XerpaAI: CTO Боб Нг о создании первого в мире AI-агента роста | Bitcoinist.com
! Доверенный редакционный контент, проверенный ведущими отраслевыми экспертами и опытными редакторами. Раскрытие рекламы 1. Пожалуйста, расскажите об основании XerpaAI. В рамках экосистемы UXLINK, как XerpaAI позиционирует себя как «первый в мире AI Growth Agent», и какова его основная миссия? В области Web3 какие проблемные моменты существуют в традиционных моделях роста (, таких как ручной маркетинг и сотрудничество с KOL ), и как XerpaAI решает эти проблемы с помощью AI?
A: Создание XerpaAI возникло из экосистемы UXLINK. Мы наблюдали, что стартапы Web3 сталкиваются с серьезными проблемами в области роста, такими как высокие затраты на ручной маркетинг, неэффективные коллаборации, полагающиеся на KOL, и фрагментированное привлечение пользователей. Будучи первым в мире AI Growth Agent (AGA), нашей основной миссией является интеллектуальный рост, помощь стартапам WEB3 в переходе от ручных операций к интеллектуальной и саморазвиваемой модели расширения. Болевые точки традиционных моделей роста включают: высокие маркетинговые бюджеты (глобальные технологические компании тратят от 600 миллиардов до 1 триллиона долларов США ежегодно на рост), субъективное и трудоемкое соответствие KOL и трудности в масштабировании взаимодействия с сообществом. XerpaAI решает эти проблемы с помощью генерации контента на основе ИИ, интеллектуального распределения и оптимизации в реальном времени. Например, он автоматически генерирует многоязычный контент и распределяет его через сеть из более чем 100K KOCs/KOLs на платформах таких как X, Telegram и TikTok, достигая увеличения коэффициента конверсии в 3 раза и сокращения затрат на 70%.
2. Основная концепция XerpaAI — это «умный двигатель роста». Значит ли это, что он может полностью заменить человеческие команды роста? Учитывая тенденции ИИ 2025 года, такие как автономная модель агентного ИИ, как вы видите роль XerpaAI в помощи стартапам переходить от «ручного расширения» к «интеллектуальному самоходу»?
A: Да, наша основная концепция заключается в создании "умного двигателя роста", который может значительно сократить зависимость от команд по росту, но не полностью их заменить — вместо этого он служит усилителем, позволяя командам сосредоточиться на стратегии, а не на выполнении. В 2025 году рост агентного ИИ наделяет ИИ-агентов большей автономией, и XerpaAI является проявлением этой тенденции: он действует как интеллектуальный гид Шерпа, автономно обрабатывая анализ пользовательского поведения, активацию стимулов и настройки кампаний, помогая стартапам перейти от "ручного расширения" к "интеллектуальному самоуправлению".
3. Какова техническая архитектура XerpaAI? Как она интегрирует AI модели (, такие как генерация контента и оптимизация в реальном времени ), с нативными элементами Web3 (, такими как механизмы link-to-earn и социальные графы ) для поддержки роста проекта?
A: Техническая архитектура XerpaAI представляет собой высокомодульную систему с несколькими агентами ИИ, предназначенную для решения сложных задач в области роста Web3, таких как автоматизированное привлечение пользователей, расширение сообщества и соответствие KOL/KOC. Мы построили всю систему как сеть совместных агентов, где каждый агент сосредоточен на конкретных подзадачах, но бесшовно сотрудничает через общие состояния и коммуникационные протоколы (, такие как верификация смарт-контрактов на основе блокчейна ). Это форма многоагентных рабочих процессов, где агенты могут автономно планировать, выполнять и оптимизировать действия, тем самым достигая интеллектуального движка роста от начала до конца.
В своей основе архитектура XerpaAI вращается вокруг центрального координатора AGA (AI Growth Agent), который контролирует взаимодействия нескольких специализированных агентов, формируя динамическую структуру дерева решений. Ниже представлено детальное описание с точки зрения много-AI агентов:
!
Состав сети агентов:
– Планировщик: Это точка входа, отвечающая за разложение высокоуровневых целей роста (, таких как «увеличение коэффициента конверсии пользователей для DeFi проекта», на исполнимые подзадачи. Он использует стратегию «Планируй и решай», продвинутый метод нулевого выстрела, который сначала формулирует комплексный план ), например, разбивая задачи на генерацию контента, соответствие KOL и оптимизацию производительности (, а затем решает каждую подзадачу поэтапно. Этот метод решает проблему отсутствующих шагов традиционного метода нулевого выстрела Chain-of-Thought )CoT(, обеспечивая, чтобы агент не пропускал ключевые звенья рассуждений. Например, при выполнении задачи вирусного маркетинга WEB3 планировщик сначала спланирует:
“Шаг 1: Проанализируйте целевую аудиторию;
Шаг 2: Генерация мультимодального контента;
Шаг 3: Подобрать KOL, специфичных для платформы;
Шаг 4: Мониторьте обратную связь в реальном времени.
– Агент сбора данных: Ответственный за сбор и предварительную обработку многоканальных данных из экосистемы Web3 ), таких как блокчейн-транзакции, социальные графы, взаимодействия пользователей между платформами (. Источники данных включают X, Telegram, on-chain активности ), такие как взаимодействия смарт-контрактов (, и социальный граф экосистемы UXLINK. В качестве входного слоя многопользовательской системы агент сбора данных предоставляет потоки структурированных данных в реальном времени для других агентов )планирования, генерации контента, распространения, оптимизации, интеграции(, обеспечивая, чтобы решения основывались на последних инсайтах. Например, он извлекает тенденции взаимодействия из более чем 110K сообществ для агента планирования, чтобы разбить задачи.
– Агент по генерации контента: Сосредоточен на создании многоязычного, мультимодального контента ), такого как текст, изображения и видео(. Он использует подход Zero-Shot Chain-of-Thought, добавляя «Давайте подумаем шаг за шагом», чтобы вызвать пошаговое рассуждение, например, выводя персонализированные нарративы из пользовательских данных без необходимости в примерах с предварительным обучением. Это позволяет агенту генерировать высококачественный контент в нулевом режиме, поддерживая кроссплатформенное распределение ), такое как X, Telegram и TikTok(.
– Агент по распределению и сопоставлению: Обрабатывает интеллектуальное сопоставление и распространение контента в сети более 100K KOL/KOC. Он интегрирует нативные элементы Web3, такие как анализ социальных графов и механизмы link-to-earn, используя сотрудничество множества агентов для оптимизации путей — например, разлагая процесс сопоставления через Plan-and-Solve на "планирование списка потенциальных KOL, затем решение совместимости и распределение стимулов".
– Оптимизация и агент обратной связи: Мониторит показатели эффективности ), такие как коэффициенты конверсии и затраты( в реальном времени и корректирует стратегии через петли саморефлексии. Он использует Zero-Shot CoT для анализа смещений данных, таких как пошаговое рассуждение: "Если коэффициент конверсии ниже ожидаемого, почему? Шаг 1: Проверьте релевантность контента; Шаг 2: Оцените влияние KOL; Шаг 3: Скорректируйте стимулы", тем самым достигая 70% снижения затрат и трехкратного увеличения конверсий.
– Агент интеграции: связывает компоненты ИИ и Web3, обеспечивая децентрализованную верификацию ), такую как конфиденциальность данных в блокчейне ( и поддержку кросс-трека ), стимулы ликвидности DeFi, создание сообщества SocialFi (.
Механизм сотрудничества нескольких агентов:
Связь агентов осуществляется через общую графовую базу знаний, основанную на технологии GraphRAG, что позволяет осуществлять инжекцию данных и рассуждения в реальном времени. Центральный координатор использует алгоритм, вдохновленный A* поиском, чтобы naviGate пространство действий, избегая неэффективных путей и обеспечивая эффективное выполнение.
Мы внедрили Plan-and-Solve в качестве основного движка рассуждений, чтобы преодолеть ограничения Zero-Shot CoT ), такие как ошибки вычислений или семантические недопонимания(. Например, в проекте SocialFi планирующий агент сначала формулирует план: "Подзадача 1: Определить целевые сообщества; Подзадача 2: Создать интерактивный контент; Подзадача 3: Распространить и оптимизировать", а затем каждый агент использует Zero-Shot CoT для их пошагового решения, избегая зависимости от ручных примеров.
Эта многопользовательская система поддерживает параллельную обработку и итеративное обучение: если один из агентов терпит неудачу ), например, агент сопоставления не находит подходящего KOL(, агент обратной связи запускает цикл отражения для повторного планирования пути. Этот дизайн следует тенденциям многопользовательских систем, таким как обучение между агентами и оптимизация в смоделированных средах.
Поддержка воспоминаний:
XerpaAI улучшает обучающие и адаптивные возможности многоагентной системы с помощью механизма Памяти ), основанного на долгосрочном хранении контекста(, сохраняя исторические задачи, предпочтения пользователей и результаты оптимизации, аналогично архитектуре "почти бесконечной памяти". Это позволяет агентам повторно использовать знания в различных задачах и постоянно совершенствоваться.
Воспоминания хранятся в распределенной графовой базе знаний ) на основе GraphRAG( в сочетании с векторной базой данных )Milvus( для поддержки эффективного извлечения. Каждый агент )планирования, генерации контента, распределения, оптимизации, сбора данных( хранит ключевые решения и результаты в Воспоминаниях, такие как "Совпадение KOL проекта увеличило коэффициент конверсии в 3 раза, и высокоактивные KOL должны быть приоритетными".
В качестве общего ресурса, Воспоминания способствуют сотрудничеству между агентами. Агент сбора данных хранит новые данные в Воспоминаниях, агент генерации контента корректирует свои творения соответственно, агент распределения оптимизирует соответствие KOL, а агент оптимизации оценивает производительность, формируя адаптивный цикл.
Воспоминания наделяют систему «памятью», позволяя агентам изучать исторические шаблоны и оптимизировать будущие задачи. Например, после неудачной вирусной маркетинговой кампании для проекта WEB3, Воспоминания фиксируют причины неудачи ), такие как недостаточные стимулы(, и планировщик корректирует механизм стимулов для новых кампаний соответственно.
Суть Memories от XerpaAI заключается в создании внешнего мозга для пользователей XerpaAI, превращая фрагментированные знания в повторно используемые структурированные воспоминания с помощью иерархического хранения, динамической индексации и протоколов MCP.
В целом, эта архитектура делает XerpaAI не просто инструментом, а адаптивным партнером по росту, который обслуживает более 110K сообществ. Благодаря сотрудничеству много-AI агентов, в сочетании с передовыми технологиями подсказок, такими как Plan-and-Solve и Zero-Shot Chain-of-Thought, мы достигли эффективной автоматизации роста Web3 в нулевом режиме. Если у вас есть конкретные примеры задач, я могу дополнительно продемонстрировать, как эти компоненты применяются.
4. В прорывах ИИ 2025 года небольшие специализированные модели и вычисления времени вывода становятся ключевыми точками. Применяет ли XerpaAI аналогичные технологии для обработки огромных объемов данных ), таких как сопоставление более 100K KOL и кросс-платформенное распределение, включая X, Telegram и TikTok(? Как его движок анализа данных обеспечивает обратную связь в реальном времени и самооптимизацию?
A: Да, мы применили небольшие специализированные модели для выполнения конкретных задач, таких как сопоставление KOL и кросс-платформенное распределение. Эти модели оптимизированы для данных Web3, чтобы сократить время вывода. В соответствии с тенденцией 2025 года в вычислении времени вывода, наш движок использует эффективные алгоритмы для обработки огромных объемов данных, таких как сопоставление в реальном времени более чем с 100K KOL и распределение через X, Telegram и TikTok. Двигатель анализа данных обеспечивает самооптимизацию через циклы машинного обучения: сбор данных взаимодействия пользователей, применение обучения с подкреплением для корректировки стратегий и избегание переобучения.
5. XerpaAI обслуживает более 110K сообществ. Как она использует мультимодальный ИИ ), комбинируя текст, изображения и социальные данные( для автоматизации привлечения пользователей и взаимодействия с сообществом? По сравнению с текущими тенденциями ИИ, такими как почти бесконечная память и кастомный кремний, какие инновации в области периферийных вычислений или облачной интеграции предлагает XerpaAI?
A: XerpaAI использует мультимодальный ИИ для обработки текста, изображений и социальных данных, таких как создание контента с улучшенными изображениями или анализ социальных графов для автоматизации взаимодействий, и обслуживал более 110K сообществ. По сравнению с трендами 2025 года, такими как близкая к бесконечности память, мы внедрили инновации в облачной интеграции, используя распределенные вычисления для обработки больших объемов данных; в области краевой вычислительной технологии мы оптимизировали мобильные агенты для обеспечения низкой задержки взаимодействий, таких как ответы в реальном времени на запросы пользователей в группах Telegram.
6. XerpaAI имеет сеть из более чем 100K KOL и KOC. Как она обслуживает эти группыInfluencer с помощью инструментов ИИ ), таких как генерация персонализированного контента и оптимизация стимулов (, чтобы помочь им повысить эффективность монетизации и взаимодействия с сообществом, тем самым устанавливая взаимовыгодное каналовое преимущество? Учитывая тенденции ИИ 2025 года, такие как персонализированные агенты, как вы думаете, это усилит вирусное распространение проектов Web3?
О: Сеть XerpaAI 100K+ KOL/KOC является ядром нашего преимущества в канале. С помощью инструментов искусственного интеллекта, таких как персонализированная генерация контента и оптимизация поощрений, мы предоставляем этим инфлюенсерам индивидуальные услуги, чтобы помочь им повысить эффективность монетизации и взаимодействие с сообществом. Например, наш движок AGA использует мультимодальный искусственный интеллект для создания эксклюзивного контента, )such как изображения, видеосценарии или посты, ориентированные на определенные audiences(, и максимизирует их доход за счет оптимизации поощрений в реальном времени )such динамической корректировки коэффициентов распределения дохода на основе взаимодействия data( — это может повысить эффективность монетизации KOL в 2-3 раза при одновременном повышении лояльности сообщества, например, автоматических ответов и геймифицированное взаимодействие. Результат — взаимная выгода: инфлюенсеры получают больше известности и дохода, а мы расширяем наши каналы сбыта через их сети. В тенденциях ИИ 2025 года персонализированные агенты, )such как пользовательские assistants( ИИ, доминируют в экономике инфлюенсеров, и XerpaAI является пионером в этом приложении — наши агенты могут автономно изучать предпочтения KOL и прогнозировать тенденции, тем самым усиливая вирусное распространение проектов Web3. Например, в DeFi-кампании через цепочки микрообмена KOC может быть достигнут экспоненциальный рост пользователей, при этом коэффициент конверсии увеличивается более чем в 5 раз.
7. Какие стратегии приняла XerpaAI при обслуживании KOL и KOC для обеспечения конфиденциальности данных и справедливого распределения доходов ), такие как механизмы «ссылка на заработок», проверенные с помощью блокчейна (, для формирования долгосрочной лояльности? Как это преимущество канала трансформируется в конкурентный барьер для стартапов, особенно в многоплатформенном распространении ), таком как X, Telegram и TikTok (?
A: При обслуживании KOL и KOC мы отдаем приоритет стратегиям, основанным на Web3, чтобы обеспечить конфиденциальность данных и справедливое распределение доходов: все данные взаимодействия проверяются через блокчейн ), например, с использованием нулевых доказательств для хранения анонимизированной информации (, чтобы предотвратить утечки; механизм «ссылка за заработок» автоматически выполняет распределение доходов на основе смарт-контрактов, обеспечивая прозрачность и мгновенные выплаты ), такие как вознаграждения токенами на основе метрик взаимодействия (, что способствует долгосрочной лояльности — наша степень удержания превышает 85%. Это преимущество канала превращается в конкурентный барьер для стартапов: в многоплатформенном распространении ), таком как твиты в реальном времени в X, групповые взаимодействия в Telegram и короткие видео в TikTok (, наша сеть формирует «окоп», обеспечивая эксклюзивный доступ и оптимизированные пути, помогая предприятиям обойти традиционные рекламные узкие места и достичь низкозатратного и высокоэффективного роста. Например, проект WEB3 охватил 5 миллионов пользователей за 3 недели через наши каналы KOL/KOC, в то время как конкурентам понадобились несколько месяцев.
8. В 2025 году, с ростом агентов ИИ, конфиденциальность данных и алгоритмическая предвзятость являются ключевыми задачами. Как веб3 и AI-ориентированная платформа, как XerpaAI обеспечивает прозрачность и децентрализацию ), например, через верификацию на блокчейне (? Каковы ее соображения относительно этики ИИ?
A: Конфиденциальность данных и алгоритмическая предвзятость имеют ключевое значение. Как платформа, основанная на Web3 и ИИ, мы обеспечиваем прозрачность с помощью верификации на блокчейне, используя децентрализованное хранилище для защиты данных пользователей и проводя аудиты справедливости для избежания предвзятости. Наши этические соображения в области ИИ включают: анонимизацию всех данных для обучения моделей, механизмы отказа, контролируемые пользователем, и регулярные сторонние аудиты для соблюдения регуляторных тенденций.
9. XerpaAI недавно привлек 6 миллионов долларов в виде посевного финансирования, возглавляемого UFLY Capital. Как будут использованы эти средства для расширения? Пожалуйста, поделитесь конкретным примером, как это помогло стартапу в Web3 добиться роста с нуля, выделив его роль в привлечении пользователей и построении сообщества.
A: Это финансирование на сумму 6 миллионов долларов будет использовано для итерации продукта, международной экспансии ), такой как набор команды в Силиконовой долине, Токио и Сингапуре(, и интеграции в экосистему. Типичный случай — наша помощь стартапу Web3: начиная с нуля, наша AGA сгенерировала многоязычный контент, распределила его через сеть KOL, построила график сообщества и в конечном итоге привлекла 100 000 пользователей в течение одного месяца, при этом активность сообщества увеличилась в 2 раза. Это подчеркивает нашу роль в привлечении пользователей и строительстве сообщества.
10. Смотря в будущее, как XerpaAI интегрируется в более широкие тренды ИИ, такие как персонализированные ИИ-агенты или автоматизированные инвестиции? Каковы планы компании по следующей технической итерации? Какой совет вы можете дать предпринимателям в области ИИ, чтобы справиться с динамическими изменениями в росте Web3?
A: В будущем XerpaAI интегрируется в тренды персонализированных ИИ-агентов, таких как индивидуальные пути роста, и будет исследовать автоматизированные инвестиционные модули. Следующая итерация включает в себя улучшение мультимодальных возможностей ), таких как генерация видео ( и более глубокая интеграция Web3. Совет для ИИ-предпринимателей: сосредоточьтесь на болевых точках, таких как автоматизация роста, принимайте агентный ИИ и создавайте партнерства в экосистеме, чтобы справиться с динамическими изменениями в Web3 — например, отслеживайте тенденции в реальном времени и быстро итерации. Сервисные возможности XerpaAI также наделят KOL/KOC возможностями, позволяя этой группе повысить их влияние с помощью XerpaAI.
11. Как CTO, каковы ваши самые большие ожидания от интеграции ИИ и Web3? Как XerpaAI помогает большему количеству стартапов «соединяться, расширяться и доминировать на рынке»? Наконец, что бы вы хотели сказать потенциальным партнерам или пользователям?
A: Как технический директор, моя главная надежда на интеграцию ИИ и Web3 заключается в создании действительно децентрализованной интеллектуальной экономики, где ИИ-агенты, такие как XerpaAI, способствуют интеллектуальному росту. XerpaAI поможет большему количеству стартапов «связываться, расширяться и доминировать на рынке» через наш движок AGA, предоставляя поддержку от контента до оптимизации. Наконец, потенциальным партнерам и пользователям: присоединяйтесь к нам, чтобы ускорить ваш рост — добро пожаловать на xerpaai.com, чтобы попробовать это, или напишите нам в личные сообщения для обсуждения сотрудничества!
! [])https://bitcoinist.com/wp-content/uploads/2025/02/safe.png( Редакционный процесс для bitcoinist сосредоточен на предоставлении тщательно исследованного, точного и беспристрастного контента. Мы придерживаемся строгих стандартов источников, и каждая страница проходит тщательную проверку нашей командой ведущих технологических экспертов и опытных редакторов. Этот процесс обеспечивает целостность, актуальность и ценность нашего контента для наших читателей.