走進 XerpaAI 的願景：首席技術官 Bob Ng 談構建世界上第一個 AI 增長代理 |Bitcoinist.com

如手動營銷和KOL合作(存在哪些痛點，XerpaAI又是如何通過AI解決這些問題的？

A: XerpaAI的建立源自於UXLINK生態系統。我們觀察到Web3創業公司在增長方面面臨重大挑戰，例如高成本的手動營銷、依賴KOL的低效合作以及用戶獲取的碎片化。作爲全球首個AI增長代理)AGA(，我們的核心使命是智能增長，幫助WEB3創業公司從手動操作轉向智能和自驅動的擴展模式。傳統增長模型的痛點包括：高營銷預算)全球科技公司每年在增長上花費6000億到1萬億美元(，主觀且耗時的KOL匹配，以及擴大社區互動的困難。XerpaAI通過AI驅動的內容生成、智能分發和實時優化來解決這些問題。例如，它自動生成多語言內容，並通過X、Telegram和TikTok等平台上的超過10萬KOC/KOL網路進行分發，實現了3倍的轉化率增長和70%的成本減少。

2. XerpaAI的核心概念是“智能增長引擎”。這是否意味着它可以完全取代人類增長團隊？考慮到2025年的AI趨勢，例如自主代理模型的智能AI，您如何看待XerpaAI在幫助初創公司從“手動擴展”過渡到“智能自驅動”中的角色？

A: 是的，我們的核心概念是建立一個“智能增長引擎”，可以顯著減少對人工增長團隊的依賴，但並不完全取代他們——相反，它作爲一種增強工具，使團隊能夠專注於戰略而不是執行。在2025年，代理型人工智能的興起賦予了人工智能代理更強的自主性，而XerpaAI正是這一趨勢的體現：它像一個智能的向導，自動處理用戶行爲分析、激勵觸發和活動調整，幫助初創企業從“手動擴展”過渡到“智能自驅動”。

3. XerpaAI 的技術架構是什麼？它如何將 AI 模型 )（如內容生成和實時優化(）與 Web3 原生元素 )（如連結賺取機制和社交圖譜(）集成，以支持項目增長？

A: XerpaAI的技術架構是一個高度模塊化的多AI代理系統，旨在處理Web3增長中的復雜任務，例如自動用戶獲取、社區擴展和KOL/KOC匹配。我們構建了整個系統作爲一個協作代理網路，每個代理專注於特定的子任務，但通過共享狀態和通信協議)無縫協作，例如基於區塊鏈的智能合約驗證(。這是一種多代理的智能工作流程，代理可以自主規劃、執行和優化行動路徑，從而實現端到端的智能增長引擎.

在其核心，XerpaAI的架構圍繞着一個中央AGA )AI Growth Agent(協調員，該協調員監督多個專用代理的互動，形成一個動態決策樹結構。以下是從多AI代理的角度進行的詳細解析：

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代理網路的組成：

– 規劃代理：這是入口點，負責將高層次的增長目標)分解爲可執行的子任務，例如“提高DeFi項目的用戶轉化率”(。它採用計劃與解決的提示策略，這是一種先進的零-shot推理方法，首先制定一個全面的計劃)，例如將任務劃分爲內容生成、KOL匹配和性能優化(，然後逐步解決每個子任務。這種方法解決了傳統零-shot思維鏈)CoT(的缺失步驟問題，確保代理不會跳過關鍵推理環節。例如，在處理WEB3病毒營銷任務時，規劃代理將首先進行規劃：

“步驟 1：分析目標受衆；

步驟2：生成多模態內容；

步驟3：匹配平台特定的KOL；

步驟4：監測實時反饋。

– 數據收集代理：負責實時收集和預處理來自Web3生態系統的多源數據)，例如區塊鏈交易、社交圖譜、跨平台用戶互動(。數據源包括X、Telegram、鏈上活動)，例如智能合約交互(，以及UXLINK生態系統的社交圖譜。作爲多代理系統的輸入層，數據收集代理爲其他代理)提供實時的結構化數據流，用於規劃、內容生成、分發、優化、整合(，確保決策基於最新的見解。例如，它從超過110K個社區中提取互動趨勢，以供規劃代理分解任務。

– 內容生成代理：專注於創建多語言、多模態內容)，如文本、圖像和視頻(。它通過添加“讓我們一步一步來”來利用零樣本思維鏈提示，以引導逐步推理，例如從用戶數據中推導個性化敘事，而無需預訓練示例。這使得代理能夠在零樣本環境中生成高質量內容，支持跨平台分發)，如X、Telegram和TikTok(。

– 分發與匹配代理：在100K+ KOL/KOC網路中處理智能匹配和內容分發。它集成了Web3原生元素，如社交圖譜分析和連結賺取機制，利用多代理協作來優化路徑——例如，通過規劃與解決將匹配過程分解爲“規劃潛在KOL列表，然後解決兼容性和激勵分配”。

– 優化與反饋代理：實時監控績效指標)，如轉化率和成本(，並通過自我反思循環調整策略。它運用零樣本鏈（Zero-Shot CoT）分析數據偏差，例如逐步推理“如果轉化率低於預期，爲什麼？第1步：檢查內容相關性；第2步：評估KOL影響；第3步：調整激勵”，從而實現70%的成本降低和3倍的轉化增長。

– 集成代理：橋接AI和Web3組件，確保去中心化驗證)，例如區塊鏈上的數據隱私(和跨軌道支持)DeFi流動性激勵、SocialFi社區建設(。

多智能體協作機制：

代理通信是通過基於GraphRAG技術的共享知識圖譜實現的，允許實時數據攝取和推理。中央協調器使用一種受A*搜索啓發的算法來導航行動空間，避免低效路徑並確保高效執行。

我們已經將 Plan-and-Solve 納入核心推理引擎，以克服 Zero-Shot CoT ) 的限制，例如計算錯誤或語義誤解(。舉個例子，在一個 SocialFi 項目中，規劃代理首先制定計劃：“子任務 1：識別目標社區；子任務 2：生成互動內容；子任務 3：分發和優化”，然後每個代理使用 Zero-Shot CoT 逐步解決這些任務，避免依賴手動示例。

該多智能體系統支持並行處理和迭代學習：如果一個智能體失敗)，例如匹配智能體未能找到合適的KOL(，反饋智能體會觸發反思循環以重新規劃路徑。該設計遵循多智能體趨勢，例如在模擬環境中進行智能體間的教學和優化。

記憶支持：

XerpaAI通過基於長期上下文存儲的Memories機制增強了多智能體系統的學習和自適應能力)，存儲歷史任務、用戶偏好和優化結果，類似於“近乎無限的記憶”架構。這使得智能體能夠在任務之間重用知識並不斷改進。

記憶存儲在一個基於GraphRAG(的分布式知識圖譜)中，結合一個向量數據庫(Milvus)以支持高效檢索。每個代理(的規劃、內容生成、分發、優化、數據收集)將關鍵決策和結果存儲在記憶中，例如：“一個項目的KOL匹配將轉化率提高了3倍，應該優先考慮高互動的KOL。”

作爲共享資源，Memories 促進了代理之間的協作。數據收集代理將新數據存儲在 Memories 中，內容生成代理相應地調整其創作，分發代理優化 KOL 匹配，而優化代理評估性能，形成一個自適應循環。

記憶賦予系統“記憶”，使代理能夠學習歷史模式並優化未來任務。例如，在一個WEB3項目的病毒營銷活動失敗後，記憶記錄了失敗的原因(，如激勵不足)，規劃代理據此調整新活動的激勵機制。

XerpaAI的記憶本質是爲XerpaAI的用戶構建一個外部大腦，通過分層存儲、動態索引和MCP協議將碎片化知識轉化爲可重用的結構化記憶。

總體而言，這種架構使XerpaAI不僅僅是一個工具，而是一個適應性的增長合作夥伴，服務於超過110K個社區。通過多個AI代理的協作，以及先進的提示技術，如計劃與解決和零-shot思維鏈，我們實現了Web3增長的高效零-shot自動化。如果您有具體的任務示例，我可以進一步演示這些組件是如何應用的。

4. 在2025年的人工智能突破中，小型專業模型和推理時間計算正成爲焦點。XerpaAI是否採用了類似技術來處理大量數據(，例如100K+ KOL匹配和跨平台分發，包括X、Telegram和TikTok)？其數據分析引擎如何確保實時反饋和自我優化？

A: 是的，我們採用了小型專業模型來處理特定任務，例如 KOL 匹配和跨平台分發。這些模型針對 Web3 數據進行了優化，以減少推理時間。根據 2025 年推理時間計算的趨勢，我們的引擎使用高效算法處理大量數據，例如來自超過 10 萬 KOL 的實時匹配以及在 X、Telegram 和 TikTok 上的分發。數據分析引擎通過機器學習循環確保自我優化：收集用戶互動數據，應用強化學習調整策略，並避免過擬合。

5. XerpaAI 已經服務了超過 110K 個社區。它是如何利用多模態 AI ( 結合文本、圖像和社交數據) 來自動化用戶獲取和社區互動的？與當前 AI 趨勢如近乎無限的內存和定制硅片相比，XerpaAI 在邊緣計算或雲集成方面有哪些創新？

A: XerpaAI 利用多模態 AI 處理文本、圖像和社交數據，例如生成圖像增強內容或分析社交圖譜以自動化交互，已經爲超過 110K 個社區提供服務。與 2025 年的趨勢相比，例如近乎無限的記憶，我們通過使用分布式計算來處理大規模數據，在雲集成方面進行了創新；在邊緣計算方面，我們優化了移動代理，以確保低延遲交互，例如對 Telegram 羣組中的用戶查詢進行實時響應。

6. XerpaAI 擁有超過 100K 的 KOL/KOC 網路。它是如何通過 AI 工具如個性化內容生成和激勵優化(來服務這些影響者羣體，以幫助他們提高貨幣化效率和社區互動，從而建立互利的渠道優勢？考慮到 2025 年的 AI 趨勢，如個性化代理，你認爲這將如何放大 Web3 項目的病毒傳播？

A: XerpaAI的100K+ KOL/KOC網路是我們渠道優勢的核心。通過個性化內容生成和激勵優化等AI工具，我們爲這些影響者提供量身定制的服務，幫助他們提高變現效率和社區互動。例如，我們的AGA引擎使用多模態AI生成)的獨家內容，例如圖像、視頻腳本或針對特定受衆的帖子(，並通過實時激勵優化)最大化他們的收入，例如根據互動數據動態調整收入分成比例(——這可以將KOL的變現效率提高2-3倍，同時增強社區粘性，例如自動回復和遊戲化互動。結果是互利共贏：影響者獲得更多曝光和收入，而我們通過他們的網路擴大我們的分銷渠道。在2025年的AI趨勢中，個性化代理)例如定制的AI助手(正在主導影響者經濟，而XerpaAI是這一應用的先驅——我們的代理可以自主學習KOL的偏好並預測趨勢，從而放大Web3項目的病毒傳播。例如，在一個DeFi活動中，通過KOCs的微分享鏈，可以實現指數級用戶增長，轉化率提高超過5倍。

7. 在服務KOLs/KOCs時，XerpaAI採用了哪些策略來確保數據隱私和公平的收入分享)，例如通過區塊鏈驗證的連結賺取機制(以培養長期忠誠度？這個渠道優勢如何轉化爲初創公司的競爭壁壘，特別是在多平台分發)如X、Telegram和TikTok(？

A: 在服務KOL/KOC時，我們優先考慮Web3原生策略，以確保數據隱私和公平的收益分享：所有交互數據通過區塊鏈)進行驗證，例如使用零知識證明存儲匿名信息(以防止泄露；連結賺錢機制基於智能合約自動執行收益分享，確保透明度和即時支付)，例如基於交互指標的代幣獎勵(，這培養了長期忠誠度——我們的留存率超過85%。這種渠道優勢轉化爲初創企業的競爭壁壘：在多平台分發)中，例如在X上的實時推文、在Telegram上的羣組互動和在TikTok上的短視頻(，我們的網路形成了一道“護城河”，提供獨家訪問和優化路徑，幫助企業繞過傳統廣告瓶頸，實現低成本、高效率的增長。例如，一個WEB3項目在3周內通過我們的KOL/KOC渠道覆蓋了500萬用戶，而競爭對手則需要幾個月的時間。

8. 在2025年，隨着AI代理的崛起，數據隱私和算法偏見是關鍵挑戰。作爲一個Web3和AI原生平台，XerpaAI如何確保透明度和去中心化)，例如通過區塊鏈驗證(？它在AI倫理方面有哪些考慮？

A: 數據隱私和算法偏見至關重要。作爲一個Web3和AI原生平台，我們通過區塊鏈驗證確保透明性，例如使用去中心化存儲來保護用戶數據，並進行公平性審計以避免偏見。我們的AI倫理考慮包括：對所有模型訓練數據進行匿名化處理、用戶可控的選擇退出機制，以及定期的第三方審計以符合監管趨勢。

9. XerpaAI最近獲得了600萬美元的種子融資，融資由UFLY Capital主導。這筆資金將如何用於擴展？請分享一個具體案例，例如它如何幫助一個Web3初創公司從零開始實現增長，突出其在用戶獲取和社區建設中的作用。

A: 這600萬美元的種子資金將用於產品迭代、國際擴展)，例如在硅谷、東京和新加坡的團隊招聘(，以及生態系統整合。一個典型案例是我們對一個Web3初創公司的支持：從零開始，我們的AGA生成了多語言內容，通過KOL網路分發，構建了社區圖譜，最終在一個月內獲得了100,000用戶，社區活動增加了兩倍。這突顯了我們在用戶獲取和社區建設中的作用。

10. 展望未來，XerpaAI將如何融入更廣泛的AI趨勢，例如個性化AI代理或自動投資？該公司的下一步技術迭代計劃是什麼？您對AI企業家應對Web3增長中的動態變化有什麼建議？

A: 在未來，XerpaAI 將融入個性化 AI 代理的趨勢，如定制的成長路徑，並探索自動化投資模塊。下一次迭代包括增強多模態能力)，如視頻生成(和更深入的 Web3 集成。給 AI 企業家的建議：關注痛點，如增長自動化，擁抱代理 AI，並建立生態系統合作夥伴關係，以應對 Web3 中的動態變化——例如，實時監測趨勢並快速迭代。XerpaAI 的服務能力還將賦能 KOLs/KOCs，使這一羣體在 XerpaAI 的幫助下增強各自的影響力。

11. 作爲首席技術官，您對人工智能和Web3的整合有什麼最大的期望？XerpaAI如何幫助更多的初創公司“連接、擴展並主導市場”？最後，您想對潛在的合作夥伴或用戶說些什麼？

A: 作爲CTO，我對AI和Web3整合的最大期待是實現一個真正去中心化的智能經濟，在這裏，像XerpaAI這樣的AI代理推動智能增長。XerpaAI將通過我們的AGA引擎幫助更多初創企業“連接、擴展並主導市場”，提供從內容到優化的端到端支持。最後，致潛在合作夥伴和用戶：加入我們，加速您的增長——歡迎訪問xerpaai.com進行體驗，或直接私信我們討論合作！

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