!
Достовірний редакційний контент, перевірений провідними експертами галузі та досвідченими редакторами. Реклама
1. Будь ласка, розкажіть про фон заснування XerpaAI. Як частина екосистеми UXLINK, як XerpaAI позиціонує себе як «перший у світі агент зростання на базі ШІ», і яка його основна місія? У сфері Web3, які проблеми існують у традиційних моделях зростання (, таких як ручний маркетинг і співпраця з KOL ), і як XerpaAI вирішує ці проблеми завдяки ШІ?
A: Заснування XerpaAI виникло з екосистеми UXLINK. Ми спостерігали, що стартапи Web3 стикаються з значними викликами в плані зростання, такими як високі витрати на ручний маркетинг, неефективні співпраці, що залежать від KOL, та фрагментоване залучення користувачів. Як перший у світі AI Growth Agent (AGA), наша основна місія полягає в інтелектуальному зростанні, допомагаючи стартапам WEB3 перейти від ручних операцій до інтелектуальної та самостійної моделі розширення. Болі традиційних моделей зростання включають: високі маркетингові бюджети (глобальні технологічні компанії витрачають від 600 мільярдів до 1 трильйона доларів США щорічно на зростання), суб'єктивне та трудомістке співвідношення KOL, та труднощі у масштабуванні взаємодій у спільноті. XerpaAI вирішує ці проблеми через генерування контенту на основі AI, інтелектуальну дистрибуцію та оптимізацію в реальному часі. Наприклад, він автоматично генерує багатомовний контент і розповсюджує його через мережу з понад 100K KOCs/KOLs на платформах таких як X, Telegram та TikTok, досягаючи збільшення коефіцієнтів конверсії у 3 рази та зменшення витрат на 70%.
2. Основна концепція XerpaAI – це "інтелектуальний двигун зростання". Чи означає це, що він може повністю замінити команди зростання людей? Враховуючи тренди штучного інтелекту 2025 року, такі як автономна модель агентного ШІ, як ви бачите роль XerpaAI у допомозі стартапам переходити від "ручного розширення" до "інтелектуального самоприводу"?
A: Так, наша основна концепція полягає в тому, щоб створити «інтелектуальний двигун зростання», який може значно зменшити залежність від команд зростання, але не повністю замінити їх — натомість він служить як підсилювач, дозволяючи командам зосередитися на стратегії, а не на виконанні. У 2025 році підвищення агентного ШІ наділяє агентів ШІ більшою автономією, і XerpaAI є втіленням цієї тенденції: він діє як інтелектуальний гід Шерпа, автономно обробляючи аналіз поведінки користувачів, ініціюючи стимули та коригуючи кампанії, допомагаючи стартапам перейти від «ручного розширення» до «інтелектуального самоуправління».
3. Яка технічна архітектура XerpaAI? Як вона інтегрує AI моделі ( такі як генерація контенту та оптимізація в реальному часі ) з елементами Web3 ( такими як механізми посилання на заробіток та соціальні графи ) для підтримки зростання проекту?
A: Технічна архітектура XerpaAI є високомодульною системою мульти-AI агентів, призначеною для виконання складних завдань у зростанні Web3, таких як автоматизоване залучення користувачів, розширення спільноти та підбір KOL/KOC. Ми побудували всю систему як мережу співпрацюючих агентів, де кожен агент зосереджується на конкретних підзадачах, але безперешкодно співпрацює через спільні стани та комунікаційні протоколи (, такі як перевірка смарт-контрактів на основі блокчейну ). Це форма багатосторонніх агентських робочих процесів, де агенти можуть автономно планувати, виконувати та оптимізувати шляхи дій, досягаючи тим самим інтелектуального двигуна зростання від початку до кінця.
В основі архітектури XerpaAI лежить центральний координатор AGA (AI Growth Agent), який контролює взаємодії кількох спеціалізованих агентів, формуючи динамічну структуру дерева рішень. Нижче наведено детальний аналіз з точки зору багатоякісних AI агентів:
!
Склад агентської мережі:
– Планувальний агент: Це точка входу, відповідальна за розподіл високорівневих цілей зростання (, таких як "збільшення конверсії користувачів для проекту DeFi" ) на виконувані підзадачі. Він використовує стратегію підказок Плануй-і-Розв'язуй, просунутий метод нульового запиту, який спочатку формулює комплексний план (, наприклад, розподіл завдань на генерацію контенту, підбір KOL та оптимізацію продуктивності ), а потім вирішує кожну підзадачу крок за кроком. Цей метод вирішує проблему відсутніх кроків традиційного методу Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), забезпечуючи, щоб агент не пропускав ключові ланки міркування. Наприклад, коли він займається завданням з вірусного маркетингу WEB3, планувальний агент спочатку спланує:
“Крок 1: Проаналізуйте цільову аудиторію;
Крок 2: Генерація мультимодального контенту;
Крок 3: Відповідність KOL-ів, специфічних для платформи;
Крок 4: Моніторинг зворотного зв'язку в реальному часі.
– Агент збору даних: Відповідальний за збір у реальному часі та попередню обробку багатоджерельних даних з екосистеми Web3 (, таких як транзакції блокчейну, соціальні графи, міжплатформені взаємодії). Джерела даних включають X, Telegram, діяльність в ланцюгу (, таку як взаємодії з смарт-контрактами), та соціальний граф екосистеми UXLINK. Як вхідний шар багатагентної системи, агент збору даних надає потоки структурованих даних у реальному часі для інших агентів (планування, генерації контенту, розповсюдження, оптимізації, інтеграції), забезпечуючи, щоб рішення базувалися на найновіших інсайтах. Наприклад, він витягує тенденції взаємодії з понад 110 тисяч спільнот для агента планування, щоб розподілити завдання.
– Агент генерування контенту: Зосереджується на створенні багатомовного, мультимедійного контенту (, такого як текст, зображення та відео). Він використовує Zero-Shot Chain-of-Thought підказування, додаючи "Давайте думати крок за кроком", щоб спонукати до покрокового міркування, наприклад, виводячи персоналізовані наративи з даних користувача без потреби у попередньо навчених прикладах. Це дозволяє агенту генерувати високоякісний контент у нульовій вибірці, підтримуючи кросплатформний розподіл (, такий як X, Telegram і TikTok).
– Агент з розподілу та відповідності: Відповідає за інтелектуальне відповідність та розподіл контенту в мережі з понад 100K KOL/KOC. Інтегрує нативні елементи Web3, такі як аналіз соціальної графіки та механізми link-to-earn, використовуючи співпрацю багатьох агентів для оптимізації шляхів — наприклад, розкладаючи процес відповідності через Планування та Розв'язання на "планування списку потенційних KOL, а потім розв'язання сумісності та розподілу стимулів".
– Оптимізація та агент зворотного зв'язку: Моніторить показники продуктивності (, такі як коефіцієнти конверсії та витрати ) в реальному часі та коригує стратегії через петлі саморефлексії. Він використовує Zero-Shot CoT для аналізу упереджень даних, таких як покрокове міркування "Якщо коефіцієнт конверсії нижчий, ніж очікувалося, чому? Крок 1: Перевірте релевантність контенту; Крок 2: Оцініть вплив KOL; Крок 3: Скоригуйте стимули", досягаючи тим самим 70% зниження витрат і 3-кратного збільшення конверсій.
– Інтеграційний агент: з'єднує компоненти AI та Web3, забезпечуючи децентралізовану перевірку (, таку як конфіденційність даних у блокчейні ) та підтримку крос-трекінгу (, стимулювання ліквідності DeFi, будівництво спільноти SocialFi ).
Механізм співпраці багатьох агентів:
Комунікація агентів здійснюється через спільну графову базу знань на основі технології GraphRAG, що дозволяє здійснювати вхід даних у реальному часі та міркування. Центральний координатор використовує алгоритм, натхнений пошуком A*, для навігації простором дій, уникаючи неефективних шляхів і забезпечуючи ефективне виконання.
Ми впровадили Plan-and-Solve як основний рушій міркувань, щоб подолати обмеження Zero-Shot CoT (, такі як помилки в обчисленнях або семантичні непорозуміння ). Наприклад, у проекті SocialFi агент з планування спочатку формулює план: "Підзадача 1: Визначити цільові спільноти; Підзадача 2: Створити інтерактивний контент; Підзадача 3: Розповсюдити та оптимізувати", а потім кожен агент використовує Zero-Shot CoT, щоб вирішити їх крок за кроком, уникаючи залежності від ручних прикладів.
Ця мультиагентна система підтримує паралельну обробку та ітеративне навчання: якщо один агент зазнає невдачі (, наприклад, агент зіставлення не знаходить відповідного KOL), агент зворотного зв'язку запускає цикл рефлексії для повторного планування шляху. Цей дизайн слідує тенденціям мультиагентної системи, таким як навчання між агентами та оптимізація в симульованих середовищах.
Підтримка спогадів:
XerpaAI покращує навчальні та адаптивні можливості багатагентної системи через механізм пам'яті (, заснований на довгостроковому зберіганні контексту ), зберігаючи історичні завдання, уподобання користувачів та результати оптимізації, подібно до архітектури "майже безмежної пам'яті". Це дозволяє агентам повторно використовувати знання у різних завданнях та постійно покращуватися.
Спогади зберігаються в розподіленій знаннявій графіці (, основаній на GraphRAG) у поєднанні з векторною базою даних (Milvus) для підтримки ефективного пошуку. Кожен агент (планування, генерації контенту, розподілу, оптимізації, збору даних) зберігає ключові рішення та результати в Спогадах, такі як "Відповідність KOL проекту збільшила коефіцієнти конверсії в 3 рази, і високоефективні KOL слід пріоритизувати".
Як спільний ресурс, Спогади сприяють співпраці між агентами. Агент збору даних зберігає нові дані в Спогадах, агент генерації контенту відповідно коригує свої творіння, агент розподілу оптимізує відповідність KOL, а агент оптимізації оцінює ефективність, формуючи адаптивне коло.
Спогади наділяють систему «пам'яттю», що дозволяє агентам вивчати історичні патерни та оптимізувати майбутні завдання. Наприклад, після невдалої кампанії вірусного маркетингу для проекту WEB3, Спогади фіксують причини невдачі (, такі як недостатні стимули), і агент планування відповідно коригує механізм стимулів для нових кампаній.
Суть Memories від XerpaAI полягає в створенні зовнішнього мозку для користувачів XerpaAI, перетворюючи фрагментовані знання на повторно використовувані структуровані спогади через ієрархічне зберігання, динамічну індексацію та протоколи MCP.
В цілому, ця архітектура робить XerpaAI не просто інструментом, а адаптивним партнером для зростання, який обслуговує понад 110 тисяч спільнот. Завдяки співпраці багатьох AI-агентів, в поєднанні з просунутими технологіями запитів, такими як Plan-and-Solve та Zero-Shot Chain-of-Thought, ми досягли ефективної автоматизації зростання Web3 без жодних попередніх прикладів. Якщо у вас є конкретні приклади завдань, я можу детальніше продемонструвати, як ці компоненти застосовуються.
4. У прориві в AI 2025 року невеликі спеціалізовані моделі та обчислення часу висновків стають фокусними точками. Чи впровадила XerpaAI подібні технології для обробки величезних обсягів даних (, таких як 100K+ відповідностей KOL і крос-платформене розповсюдження, включаючи X, Telegram і TikTok)? Як її двигун аналізу даних забезпечує зворотний зв'язок у реальному часі та самооптимізацію?
A: Так, ми запровадили невеликі спеціалізовані моделі для виконання конкретних завдань, таких як підбір KOL та крос-платформний розподіл. Ці моделі оптимізовані для даних Web3, щоб зменшити час виведення. Відповідно до тренду 2025 року щодо обчислення часу виведення, наш двигун використовує ефективні алгоритми для обробки величезних обсягів даних, таких як реальний підбір з понад 100K KOL і розподіл через X, Telegram і TikTok. Двигун аналізу даних забезпечує самостійно оптимізацію через цикли машинного навчання: збір даних взаємодії користувачів, застосування навчання з підкріпленням для корекції стратегій та уникнення перенавчання.
5. XerpaAI обслуговував понад 110 тисяч спільнот. Як він використовує мультимодальний ШІ (, комбінуючи текст, зображення та соціальні дані ) для автоматизації залучення користувачів та взаємодії зі спільнотою? У порівнянні з сучасними тенденціями ШІ, такими як практично безмежна пам'ять і кастомний кремній, які інновації XerpaAI в обчисленнях на краю або хмарній інтеграції?
A: XerpaAI використовує мультимодальне штучне інтелекту для обробки тексту, зображень і соціальних даних, таких як створення контенту з покращеними зображеннями або аналіз соціальних графіків для автоматизації взаємодій, і обслуговував понад 110 тис. спільнот. У порівнянні з тенденціями 2025 року, такими як майже безмежна пам'ять, ми здійснили інновації в інтеграції в хмарі, використовуючи розподілені обчислення для обробки даних великого масштабу; у термінах обчислень на краю ми оптимізували мобільних агентів для забезпечення низької затримки взаємодій, таких як відповіді в реальному часі на запити користувачів у групах Telegram.
6. XerpaAI має мережу з понад 100 тис. KOL/KOC. Як вона обслуговує ці групи впливу за допомогою AI-інструментів (, таких як генерація персоналізованого контенту та оптимізація стимулів), щоб допомогти їм покращити ефективність монетизації та взаємодію з громадою, тим самим встановлюючи взаємовигідну каналізаційну перевагу? Враховуючи тенденції AI 2025 року, такі як персоналізовані агенти, як ви думаєте, це посилить вірусне поширення проектів Web3?
A: Мережа XerpaAI з понад 100 тис. KOL/KOC є основою нашої каналізації. За допомогою таких AI-інструментів, як генерація персоналізованого контенту та оптимізація стимулів, ми надаємо індивідуальні послуги цим впливовим особам, щоб допомогти їм покращити ефективність монетизації та взаємодії з громадою. Наприклад, наш двигун AGA використовує мультимодальний AI для генерації ексклюзивного контенту (, такого як зображення, сценарії відео або публікації, що націлені на певну аудиторію ), і максимізує їхній дохід через оптимізацію стимулів в реальному часі (, наприклад, динамічно коригуючи співвідношення доходів на основі даних про взаємодію ) — це може збільшити ефективність монетизації KOL у 2-3 рази, одночасно підвищуючи стійкість громади, таку як автоматизовані відповіді та ігрові взаємодії. Результат — взаємна вигода: впливові особи отримують більше експозиції та доходу, в той час як ми розширюємо наші канали розповсюдження через їхні мережі. У трендах AI 2025 року персоналізовані агенти (, такі як кастомні AI-асистенти ), домінують в економіці впливу, і XerpaAI є піонером у цій сфері — наші агенти можуть автономно вивчати вподобання KOL та прогнозувати тренди, тим самим посилюючи вірусне поширення проектів Web3. Наприклад, у кампанії DeFi через мікрошарінгові ланцюги KOC можна досягти експоненціального зростання користувачів, з коефіцієнтами конверсії, що зростають більш ніж у 5 разів.
7. Які стратегії XerpaAI використовує при обслуговуванні KOL/KOC для забезпечення конфіденційності даних та справедливого розподілу доходів (, такі як механізми заробітку за посиланнями, що перевіряються за допомогою блокчейн-технології ), для виховання довгострокової лояльності? Як ця перевага каналу перетворюється на конкурентний бар'єр для стартапів, особливо в умовах багатоплатформного розподілу (, такого як X, Telegram та TikTok )?
A: Під час обслуговування KOLs/KOCs ми надаємо перевагу стратегіям, що базуються на Web3, щоб забезпечити конфіденційність даних та справедливий розподіл доходів: всі дані про взаємодію перевіряються через блокчейн (, наприклад, використовуючи нульові докази для зберігання анонімізованої інформації ), щоб запобігти витоку; механізм "посилання для заробітку" автоматично виконує розподіл доходів на основі смарт-контрактів, забезпечуючи прозорість та миттєві платежі (, наприклад, токен-нагороди на основі метрик взаємодії ), що сприяє довгостроковій лояльності — наш показник утримання перевищує 85%. Ця перевага каналу перетворюється на конкурентний бар'єр для стартапів: у багатоплатформному розподілі (, наприклад, у реальних твіттах на X, групових взаємодіях на Telegram та коротких відео на TikTok ), наша мережа формує "окоп", забезпечуючи ексклюзивний доступ та оптимізовані шляхи, допомагаючи підприємствам обійти традиційні рекламні вузькі місця та досягти низьковартісного, високоефективного зростання. Наприклад, проект WEB3 охопив 5 мільйонів користувачів за 3 тижні через наші канали KOL/KOC, тоді як конкурентам знадобилося кілька місяців.
8. У 2025 році, з розвитком агентів штучного інтелекту, конфіденційність даних та алгоритмічна упередженість є ключовими викликами. Як Web3 та AI-орієнтована платформа, як XerpaAI забезпечує прозорість та децентралізацію (, наприклад, через верифікацію на блокчейні )? Які його міркування щодо етики штучного інтелекту?
A: Конфіденційність даних та алгоритмічна упередженість є критично важливими. Як платформа, що є рідною для Web3 та ШІ, ми забезпечуємо прозорість через верифікацію на основі блокчейну, наприклад, використовуючи децентралізоване сховище для захисту даних користувачів та проводячи аудити справедливості, щоб уникнути упередженості. Наші етичні міркування щодо ШІ включають: анонімізацію всіх даних для навчання моделей, механізми відмови, контрольовані користувачем, та регулярні аудити третьою стороною для дотримання регуляторних тенденцій.
9. XerpaAI недавно отримав 6 мільйонів доларів у формі початкового фінансування, яке очолило UFLY Capital. Як ці кошти будуть використані для розширення? Будь ласка, поділіться конкретним випадком, наприклад, як це допомогло стартапу Web3 досягти зростання з нуля, підкреслюючи його роль у залученні користувачів та побудові спільноти.
A: Це фінансування в розмірі 6 мільйонів доларів буде використано для ітерації продукту, міжнародної експансії (, такої як набір команди в Кремнієвій долині, Токіо та Сінгапурі), а також інтеграції в екосистему. Типовим випадком є наша допомога стартапу Web3: починаючи з нуля, наш AGA генерував багатомовний контент, розподіляв його через мережу KOL, створив граф спільноти та врешті-решт залучив 100 000 користувачів всього за місяць, при цьому активність спільноти зросла в 2 рази. Це підкреслює нашу роль у залученні користувачів та побудові спільноти.
10. Дивлячись у майбутнє, як XerpaAI інтегрується в ширші тенденції ШІ, такі як персоналізовані ШІ-агенти або автоматизовані інвестиції? Які наступні технічні плани компанії? Які поради ви маєте для підприємців у сфері ШІ, щоб впоратися з динамічними змінами в зростанні Web3?
A: У майбутньому, XerpaAI інтегрується у тренд персоналізованих AI агентів, таких як індивідуальні шляхи росту, та досліджуватиме автоматизовані інвестиційні модулі. Наступна ітерація включає покращення мультимодальних можливостей (, таких як генерація відео ), та глибшу інтеграцію з Web3. Поради для підприємців у сфері AI: зосередьтеся на болючих точках, таких як автоматизація росту, прийміть агентний AI та створюйте партнерства в екосистемі, щоб впоратися з динамічними змінами в Web3 — наприклад, моніторте реальні тренди та швидко ітеруйте. Сервісні можливості XerpaAI також нададуть можливість KOLам/KOCам, дозволяючи цій групі посилити свій вплив за допомогою XerpaAI.
11. Як CTO, яка ваша найбільша очікування щодо інтеграції ШІ та Web3? Як XerpaAI допомагає більшій кількості стартапів "з'єднуватися, розширюватися та домінувати на ринку"? Нарешті, що б ви хотіли сказати потенційним партнерам або користувачам?
A: Як CTO, моя найбільша очікування від інтеграції AI та Web3 полягає в тому, щоб реалізувати справжню децентралізовану інтелектуальну економіку, де інтелектуальні агенти, такі як XerpaAI, сприяють інтелектуальному зростанню. XerpaAI допоможе більшій кількості стартапів "підключатися, розширюватися та домінувати на ринку" через наш AGA-двигун, надаючи всебічну підтримку від контенту до оптимізації. Нарешті, потенційним партнерам та користувачам: приєднуйтеся до нас, щоб пришвидшити ваше зростання — запрошуємо відвідати xerpaai.com, щоб спробувати це, або напишіть нам в особисті повідомлення для обговорення співпраці!
! Редакційний процес для bitcoinist зосереджений на наданні ретельно дослідженого, точного та неупередженого контенту. Ми дотримуємося суворих стандартів джерел, і кожна сторінка підлягає ретельному перегляду нашою командою провідних експертів у технологіях та досвідчених редакторів. Цей процес забезпечує цілісність, актуальність та цінність нашого контенту для наших читачів.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Всередині бачення XerpaAI: CTO Боб Нг про створення першого в світі агента зростання на базі штучного інтелекту | Bitcoinist.com
! Достовірний редакційний контент, перевірений провідними експертами галузі та досвідченими редакторами. Реклама 1. Будь ласка, розкажіть про фон заснування XerpaAI. Як частина екосистеми UXLINK, як XerpaAI позиціонує себе як «перший у світі агент зростання на базі ШІ», і яка його основна місія? У сфері Web3, які проблеми існують у традиційних моделях зростання (, таких як ручний маркетинг і співпраця з KOL ), і як XerpaAI вирішує ці проблеми завдяки ШІ?
A: Заснування XerpaAI виникло з екосистеми UXLINK. Ми спостерігали, що стартапи Web3 стикаються з значними викликами в плані зростання, такими як високі витрати на ручний маркетинг, неефективні співпраці, що залежать від KOL, та фрагментоване залучення користувачів. Як перший у світі AI Growth Agent (AGA), наша основна місія полягає в інтелектуальному зростанні, допомагаючи стартапам WEB3 перейти від ручних операцій до інтелектуальної та самостійної моделі розширення. Болі традиційних моделей зростання включають: високі маркетингові бюджети (глобальні технологічні компанії витрачають від 600 мільярдів до 1 трильйона доларів США щорічно на зростання), суб'єктивне та трудомістке співвідношення KOL, та труднощі у масштабуванні взаємодій у спільноті. XerpaAI вирішує ці проблеми через генерування контенту на основі AI, інтелектуальну дистрибуцію та оптимізацію в реальному часі. Наприклад, він автоматично генерує багатомовний контент і розповсюджує його через мережу з понад 100K KOCs/KOLs на платформах таких як X, Telegram та TikTok, досягаючи збільшення коефіцієнтів конверсії у 3 рази та зменшення витрат на 70%.
2. Основна концепція XerpaAI – це "інтелектуальний двигун зростання". Чи означає це, що він може повністю замінити команди зростання людей? Враховуючи тренди штучного інтелекту 2025 року, такі як автономна модель агентного ШІ, як ви бачите роль XerpaAI у допомозі стартапам переходити від "ручного розширення" до "інтелектуального самоприводу"?
A: Так, наша основна концепція полягає в тому, щоб створити «інтелектуальний двигун зростання», який може значно зменшити залежність від команд зростання, але не повністю замінити їх — натомість він служить як підсилювач, дозволяючи командам зосередитися на стратегії, а не на виконанні. У 2025 році підвищення агентного ШІ наділяє агентів ШІ більшою автономією, і XerpaAI є втіленням цієї тенденції: він діє як інтелектуальний гід Шерпа, автономно обробляючи аналіз поведінки користувачів, ініціюючи стимули та коригуючи кампанії, допомагаючи стартапам перейти від «ручного розширення» до «інтелектуального самоуправління».
3. Яка технічна архітектура XerpaAI? Як вона інтегрує AI моделі ( такі як генерація контенту та оптимізація в реальному часі ) з елементами Web3 ( такими як механізми посилання на заробіток та соціальні графи ) для підтримки зростання проекту?
A: Технічна архітектура XerpaAI є високомодульною системою мульти-AI агентів, призначеною для виконання складних завдань у зростанні Web3, таких як автоматизоване залучення користувачів, розширення спільноти та підбір KOL/KOC. Ми побудували всю систему як мережу співпрацюючих агентів, де кожен агент зосереджується на конкретних підзадачах, але безперешкодно співпрацює через спільні стани та комунікаційні протоколи (, такі як перевірка смарт-контрактів на основі блокчейну ). Це форма багатосторонніх агентських робочих процесів, де агенти можуть автономно планувати, виконувати та оптимізувати шляхи дій, досягаючи тим самим інтелектуального двигуна зростання від початку до кінця.
В основі архітектури XerpaAI лежить центральний координатор AGA (AI Growth Agent), який контролює взаємодії кількох спеціалізованих агентів, формуючи динамічну структуру дерева рішень. Нижче наведено детальний аналіз з точки зору багатоякісних AI агентів:
!
Склад агентської мережі:
– Планувальний агент: Це точка входу, відповідальна за розподіл високорівневих цілей зростання (, таких як "збільшення конверсії користувачів для проекту DeFi" ) на виконувані підзадачі. Він використовує стратегію підказок Плануй-і-Розв'язуй, просунутий метод нульового запиту, який спочатку формулює комплексний план (, наприклад, розподіл завдань на генерацію контенту, підбір KOL та оптимізацію продуктивності ), а потім вирішує кожну підзадачу крок за кроком. Цей метод вирішує проблему відсутніх кроків традиційного методу Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), забезпечуючи, щоб агент не пропускав ключові ланки міркування. Наприклад, коли він займається завданням з вірусного маркетингу WEB3, планувальний агент спочатку спланує:
“Крок 1: Проаналізуйте цільову аудиторію;
Крок 2: Генерація мультимодального контенту;
Крок 3: Відповідність KOL-ів, специфічних для платформи;
Крок 4: Моніторинг зворотного зв'язку в реальному часі.
– Агент збору даних: Відповідальний за збір у реальному часі та попередню обробку багатоджерельних даних з екосистеми Web3 (, таких як транзакції блокчейну, соціальні графи, міжплатформені взаємодії). Джерела даних включають X, Telegram, діяльність в ланцюгу (, таку як взаємодії з смарт-контрактами), та соціальний граф екосистеми UXLINK. Як вхідний шар багатагентної системи, агент збору даних надає потоки структурованих даних у реальному часі для інших агентів (планування, генерації контенту, розповсюдження, оптимізації, інтеграції), забезпечуючи, щоб рішення базувалися на найновіших інсайтах. Наприклад, він витягує тенденції взаємодії з понад 110 тисяч спільнот для агента планування, щоб розподілити завдання.
– Агент генерування контенту: Зосереджується на створенні багатомовного, мультимедійного контенту (, такого як текст, зображення та відео). Він використовує Zero-Shot Chain-of-Thought підказування, додаючи "Давайте думати крок за кроком", щоб спонукати до покрокового міркування, наприклад, виводячи персоналізовані наративи з даних користувача без потреби у попередньо навчених прикладах. Це дозволяє агенту генерувати високоякісний контент у нульовій вибірці, підтримуючи кросплатформний розподіл (, такий як X, Telegram і TikTok).
– Агент з розподілу та відповідності: Відповідає за інтелектуальне відповідність та розподіл контенту в мережі з понад 100K KOL/KOC. Інтегрує нативні елементи Web3, такі як аналіз соціальної графіки та механізми link-to-earn, використовуючи співпрацю багатьох агентів для оптимізації шляхів — наприклад, розкладаючи процес відповідності через Планування та Розв'язання на "планування списку потенційних KOL, а потім розв'язання сумісності та розподілу стимулів".
– Оптимізація та агент зворотного зв'язку: Моніторить показники продуктивності (, такі як коефіцієнти конверсії та витрати ) в реальному часі та коригує стратегії через петлі саморефлексії. Він використовує Zero-Shot CoT для аналізу упереджень даних, таких як покрокове міркування "Якщо коефіцієнт конверсії нижчий, ніж очікувалося, чому? Крок 1: Перевірте релевантність контенту; Крок 2: Оцініть вплив KOL; Крок 3: Скоригуйте стимули", досягаючи тим самим 70% зниження витрат і 3-кратного збільшення конверсій.
– Інтеграційний агент: з'єднує компоненти AI та Web3, забезпечуючи децентралізовану перевірку (, таку як конфіденційність даних у блокчейні ) та підтримку крос-трекінгу (, стимулювання ліквідності DeFi, будівництво спільноти SocialFi ).
Механізм співпраці багатьох агентів:
Комунікація агентів здійснюється через спільну графову базу знань на основі технології GraphRAG, що дозволяє здійснювати вхід даних у реальному часі та міркування. Центральний координатор використовує алгоритм, натхнений пошуком A*, для навігації простором дій, уникаючи неефективних шляхів і забезпечуючи ефективне виконання.
Ми впровадили Plan-and-Solve як основний рушій міркувань, щоб подолати обмеження Zero-Shot CoT (, такі як помилки в обчисленнях або семантичні непорозуміння ). Наприклад, у проекті SocialFi агент з планування спочатку формулює план: "Підзадача 1: Визначити цільові спільноти; Підзадача 2: Створити інтерактивний контент; Підзадача 3: Розповсюдити та оптимізувати", а потім кожен агент використовує Zero-Shot CoT, щоб вирішити їх крок за кроком, уникаючи залежності від ручних прикладів.
Ця мультиагентна система підтримує паралельну обробку та ітеративне навчання: якщо один агент зазнає невдачі (, наприклад, агент зіставлення не знаходить відповідного KOL), агент зворотного зв'язку запускає цикл рефлексії для повторного планування шляху. Цей дизайн слідує тенденціям мультиагентної системи, таким як навчання між агентами та оптимізація в симульованих середовищах.
Підтримка спогадів:
XerpaAI покращує навчальні та адаптивні можливості багатагентної системи через механізм пам'яті (, заснований на довгостроковому зберіганні контексту ), зберігаючи історичні завдання, уподобання користувачів та результати оптимізації, подібно до архітектури "майже безмежної пам'яті". Це дозволяє агентам повторно використовувати знання у різних завданнях та постійно покращуватися.
Спогади зберігаються в розподіленій знаннявій графіці (, основаній на GraphRAG) у поєднанні з векторною базою даних (Milvus) для підтримки ефективного пошуку. Кожен агент (планування, генерації контенту, розподілу, оптимізації, збору даних) зберігає ключові рішення та результати в Спогадах, такі як "Відповідність KOL проекту збільшила коефіцієнти конверсії в 3 рази, і високоефективні KOL слід пріоритизувати".
Як спільний ресурс, Спогади сприяють співпраці між агентами. Агент збору даних зберігає нові дані в Спогадах, агент генерації контенту відповідно коригує свої творіння, агент розподілу оптимізує відповідність KOL, а агент оптимізації оцінює ефективність, формуючи адаптивне коло.
Спогади наділяють систему «пам'яттю», що дозволяє агентам вивчати історичні патерни та оптимізувати майбутні завдання. Наприклад, після невдалої кампанії вірусного маркетингу для проекту WEB3, Спогади фіксують причини невдачі (, такі як недостатні стимули), і агент планування відповідно коригує механізм стимулів для нових кампаній.
Суть Memories від XerpaAI полягає в створенні зовнішнього мозку для користувачів XerpaAI, перетворюючи фрагментовані знання на повторно використовувані структуровані спогади через ієрархічне зберігання, динамічну індексацію та протоколи MCP.
В цілому, ця архітектура робить XerpaAI не просто інструментом, а адаптивним партнером для зростання, який обслуговує понад 110 тисяч спільнот. Завдяки співпраці багатьох AI-агентів, в поєднанні з просунутими технологіями запитів, такими як Plan-and-Solve та Zero-Shot Chain-of-Thought, ми досягли ефективної автоматизації зростання Web3 без жодних попередніх прикладів. Якщо у вас є конкретні приклади завдань, я можу детальніше продемонструвати, як ці компоненти застосовуються.
4. У прориві в AI 2025 року невеликі спеціалізовані моделі та обчислення часу висновків стають фокусними точками. Чи впровадила XerpaAI подібні технології для обробки величезних обсягів даних (, таких як 100K+ відповідностей KOL і крос-платформене розповсюдження, включаючи X, Telegram і TikTok)? Як її двигун аналізу даних забезпечує зворотний зв'язок у реальному часі та самооптимізацію?
A: Так, ми запровадили невеликі спеціалізовані моделі для виконання конкретних завдань, таких як підбір KOL та крос-платформний розподіл. Ці моделі оптимізовані для даних Web3, щоб зменшити час виведення. Відповідно до тренду 2025 року щодо обчислення часу виведення, наш двигун використовує ефективні алгоритми для обробки величезних обсягів даних, таких як реальний підбір з понад 100K KOL і розподіл через X, Telegram і TikTok. Двигун аналізу даних забезпечує самостійно оптимізацію через цикли машинного навчання: збір даних взаємодії користувачів, застосування навчання з підкріпленням для корекції стратегій та уникнення перенавчання.
5. XerpaAI обслуговував понад 110 тисяч спільнот. Як він використовує мультимодальний ШІ (, комбінуючи текст, зображення та соціальні дані ) для автоматизації залучення користувачів та взаємодії зі спільнотою? У порівнянні з сучасними тенденціями ШІ, такими як практично безмежна пам'ять і кастомний кремній, які інновації XerpaAI в обчисленнях на краю або хмарній інтеграції?
A: XerpaAI використовує мультимодальне штучне інтелекту для обробки тексту, зображень і соціальних даних, таких як створення контенту з покращеними зображеннями або аналіз соціальних графіків для автоматизації взаємодій, і обслуговував понад 110 тис. спільнот. У порівнянні з тенденціями 2025 року, такими як майже безмежна пам'ять, ми здійснили інновації в інтеграції в хмарі, використовуючи розподілені обчислення для обробки даних великого масштабу; у термінах обчислень на краю ми оптимізували мобільних агентів для забезпечення низької затримки взаємодій, таких як відповіді в реальному часі на запити користувачів у групах Telegram.
6. XerpaAI має мережу з понад 100 тис. KOL/KOC. Як вона обслуговує ці групи впливу за допомогою AI-інструментів (, таких як генерація персоналізованого контенту та оптимізація стимулів), щоб допомогти їм покращити ефективність монетизації та взаємодію з громадою, тим самим встановлюючи взаємовигідну каналізаційну перевагу? Враховуючи тенденції AI 2025 року, такі як персоналізовані агенти, як ви думаєте, це посилить вірусне поширення проектів Web3?
A: Мережа XerpaAI з понад 100 тис. KOL/KOC є основою нашої каналізації. За допомогою таких AI-інструментів, як генерація персоналізованого контенту та оптимізація стимулів, ми надаємо індивідуальні послуги цим впливовим особам, щоб допомогти їм покращити ефективність монетизації та взаємодії з громадою. Наприклад, наш двигун AGA використовує мультимодальний AI для генерації ексклюзивного контенту (, такого як зображення, сценарії відео або публікації, що націлені на певну аудиторію ), і максимізує їхній дохід через оптимізацію стимулів в реальному часі (, наприклад, динамічно коригуючи співвідношення доходів на основі даних про взаємодію ) — це може збільшити ефективність монетизації KOL у 2-3 рази, одночасно підвищуючи стійкість громади, таку як автоматизовані відповіді та ігрові взаємодії. Результат — взаємна вигода: впливові особи отримують більше експозиції та доходу, в той час як ми розширюємо наші канали розповсюдження через їхні мережі. У трендах AI 2025 року персоналізовані агенти (, такі як кастомні AI-асистенти ), домінують в економіці впливу, і XerpaAI є піонером у цій сфері — наші агенти можуть автономно вивчати вподобання KOL та прогнозувати тренди, тим самим посилюючи вірусне поширення проектів Web3. Наприклад, у кампанії DeFi через мікрошарінгові ланцюги KOC можна досягти експоненціального зростання користувачів, з коефіцієнтами конверсії, що зростають більш ніж у 5 разів.
7. Які стратегії XerpaAI використовує при обслуговуванні KOL/KOC для забезпечення конфіденційності даних та справедливого розподілу доходів (, такі як механізми заробітку за посиланнями, що перевіряються за допомогою блокчейн-технології ), для виховання довгострокової лояльності? Як ця перевага каналу перетворюється на конкурентний бар'єр для стартапів, особливо в умовах багатоплатформного розподілу (, такого як X, Telegram та TikTok )?
A: Під час обслуговування KOLs/KOCs ми надаємо перевагу стратегіям, що базуються на Web3, щоб забезпечити конфіденційність даних та справедливий розподіл доходів: всі дані про взаємодію перевіряються через блокчейн (, наприклад, використовуючи нульові докази для зберігання анонімізованої інформації ), щоб запобігти витоку; механізм "посилання для заробітку" автоматично виконує розподіл доходів на основі смарт-контрактів, забезпечуючи прозорість та миттєві платежі (, наприклад, токен-нагороди на основі метрик взаємодії ), що сприяє довгостроковій лояльності — наш показник утримання перевищує 85%. Ця перевага каналу перетворюється на конкурентний бар'єр для стартапів: у багатоплатформному розподілі (, наприклад, у реальних твіттах на X, групових взаємодіях на Telegram та коротких відео на TikTok ), наша мережа формує "окоп", забезпечуючи ексклюзивний доступ та оптимізовані шляхи, допомагаючи підприємствам обійти традиційні рекламні вузькі місця та досягти низьковартісного, високоефективного зростання. Наприклад, проект WEB3 охопив 5 мільйонів користувачів за 3 тижні через наші канали KOL/KOC, тоді як конкурентам знадобилося кілька місяців.
8. У 2025 році, з розвитком агентів штучного інтелекту, конфіденційність даних та алгоритмічна упередженість є ключовими викликами. Як Web3 та AI-орієнтована платформа, як XerpaAI забезпечує прозорість та децентралізацію (, наприклад, через верифікацію на блокчейні )? Які його міркування щодо етики штучного інтелекту?
A: Конфіденційність даних та алгоритмічна упередженість є критично важливими. Як платформа, що є рідною для Web3 та ШІ, ми забезпечуємо прозорість через верифікацію на основі блокчейну, наприклад, використовуючи децентралізоване сховище для захисту даних користувачів та проводячи аудити справедливості, щоб уникнути упередженості. Наші етичні міркування щодо ШІ включають: анонімізацію всіх даних для навчання моделей, механізми відмови, контрольовані користувачем, та регулярні аудити третьою стороною для дотримання регуляторних тенденцій.
9. XerpaAI недавно отримав 6 мільйонів доларів у формі початкового фінансування, яке очолило UFLY Capital. Як ці кошти будуть використані для розширення? Будь ласка, поділіться конкретним випадком, наприклад, як це допомогло стартапу Web3 досягти зростання з нуля, підкреслюючи його роль у залученні користувачів та побудові спільноти.
A: Це фінансування в розмірі 6 мільйонів доларів буде використано для ітерації продукту, міжнародної експансії (, такої як набір команди в Кремнієвій долині, Токіо та Сінгапурі), а також інтеграції в екосистему. Типовим випадком є наша допомога стартапу Web3: починаючи з нуля, наш AGA генерував багатомовний контент, розподіляв його через мережу KOL, створив граф спільноти та врешті-решт залучив 100 000 користувачів всього за місяць, при цьому активність спільноти зросла в 2 рази. Це підкреслює нашу роль у залученні користувачів та побудові спільноти.
10. Дивлячись у майбутнє, як XerpaAI інтегрується в ширші тенденції ШІ, такі як персоналізовані ШІ-агенти або автоматизовані інвестиції? Які наступні технічні плани компанії? Які поради ви маєте для підприємців у сфері ШІ, щоб впоратися з динамічними змінами в зростанні Web3?
A: У майбутньому, XerpaAI інтегрується у тренд персоналізованих AI агентів, таких як індивідуальні шляхи росту, та досліджуватиме автоматизовані інвестиційні модулі. Наступна ітерація включає покращення мультимодальних можливостей (, таких як генерація відео ), та глибшу інтеграцію з Web3. Поради для підприємців у сфері AI: зосередьтеся на болючих точках, таких як автоматизація росту, прийміть агентний AI та створюйте партнерства в екосистемі, щоб впоратися з динамічними змінами в Web3 — наприклад, моніторте реальні тренди та швидко ітеруйте. Сервісні можливості XerpaAI також нададуть можливість KOLам/KOCам, дозволяючи цій групі посилити свій вплив за допомогою XerpaAI.
11. Як CTO, яка ваша найбільша очікування щодо інтеграції ШІ та Web3? Як XerpaAI допомагає більшій кількості стартапів "з'єднуватися, розширюватися та домінувати на ринку"? Нарешті, що б ви хотіли сказати потенційним партнерам або користувачам?
A: Як CTO, моя найбільша очікування від інтеграції AI та Web3 полягає в тому, щоб реалізувати справжню децентралізовану інтелектуальну економіку, де інтелектуальні агенти, такі як XerpaAI, сприяють інтелектуальному зростанню. XerpaAI допоможе більшій кількості стартапів "підключатися, розширюватися та домінувати на ринку" через наш AGA-двигун, надаючи всебічну підтримку від контенту до оптимізації. Нарешті, потенційним партнерам та користувачам: приєднуйтеся до нас, щоб пришвидшити ваше зростання — запрошуємо відвідати xerpaai.com, щоб спробувати це, або напишіть нам в особисті повідомлення для обговорення співпраці!
! Редакційний процес для bitcoinist зосереджений на наданні ретельно дослідженого, точного та неупередженого контенту. Ми дотримуємося суворих стандартів джерел, і кожна сторінка підлягає ретельному перегляду нашою командою провідних експертів у технологіях та досвідчених редакторів. Цей процес забезпечує цілісність, актуальність та цінність нашого контенту для наших читачів.