Konten Editorial yang Dipercaya, ditinjau oleh para ahli industri terkemuka dan editor berpengalaman. Pengungkapan Iklan
1. Silakan perkenalkan latar belakang pendirian XerpaAI. Sebagai bagian dari ekosistem UXLINK, bagaimana XerpaAI memposisikan diri sebagai “Agen Pertumbuhan AI pertama di dunia”, dan apa misi intinya? Di bidang Web3, masalah apa yang ada dalam model pertumbuhan tradisional ( seperti pemasaran manual dan kolaborasi KOL ), dan bagaimana XerpaAI menyelesaikan masalah ini melalui AI?
A: Pend establishment XerpaAI berasal dari ekosistem UXLINK. Kami mengamati bahwa startup Web3 menghadapi tantangan signifikan dalam hal pertumbuhan, seperti pemasaran manual yang mahal, kolaborasi yang tidak efisien yang bergantung pada KOL, dan akuisisi pengguna yang terfragmentasi. Sebagai Agen Pertumbuhan AI pertama di dunia (AGA), misi inti kami adalah pertumbuhan cerdas, membantu startup WEB3 beralih dari operasi manual ke model ekspansi yang cerdas dan mandiri. Titik nyeri dari model pertumbuhan tradisional termasuk: anggaran pemasaran yang tinggi (perusahaan teknologi global menghabiskan 600 miliar hingga 1 triliun dolar AS setiap tahun untuk pertumbuhan), pencocokan KOL yang subjektif dan memakan waktu, serta kesulitan dalam meningkatkan interaksi komunitas. XerpaAI mengatasi masalah ini melalui generasi konten yang didorong AI, distribusi cerdas, dan optimisasi waktu nyata. Misalnya, ia secara otomatis menghasilkan konten multibahasa dan mendistribusikannya melalui jaringan lebih dari 100K KOCs/KOLs di platform seperti X, Telegram, dan TikTok, mencapai peningkatan 3x dalam tingkat konversi dan pengurangan biaya sebesar 70%.
2. Konsep inti XerpaAI adalah "mesin pertumbuhan cerdas". Apakah ini berarti bahwa ia dapat sepenuhnya menggantikan tim pertumbuhan manusia? Mengingat tren AI 2025, seperti model agen otonom dari AI agenik, bagaimana pandangan Anda tentang peran XerpaAI dalam membantu startup bertransisi dari "ekspansi manual" ke "penggerak diri cerdas"?
A: Ya, konsep inti kami adalah membangun "mesin pertumbuhan cerdas" yang dapat secara signifikan mengurangi ketergantungan pada tim pertumbuhan manusia, tetapi tidak sepenuhnya menggantikan mereka — sebaliknya, itu berfungsi sebagai penguat, memungkinkan tim untuk fokus pada strategi daripada eksekusi. Pada tahun 2025, kebangkitan AI agenik memberikan otonomi yang lebih kuat kepada agen AI, dan XerpaAI adalah manifestasi dari tren ini: ia bertindak seperti pemandu Sherpa cerdas, secara otonom menangani analisis perilaku pengguna, pemicu insentif, dan penyesuaian kampanye, membantu startup beralih dari "perluasan manual" ke "penggerak cerdas sendiri".
3. Apa arsitektur teknis XerpaAI? Bagaimana ia mengintegrasikan model AI (seperti generasi konten dan optimasi waktu nyata )dengan elemen native Web3 (seperti mekanisme link-to-earn dan grafik sosial )untuk mendukung pertumbuhan proyek?
A: Arsitektur teknis XerpaAI adalah sistem multi-AI Agents yang sangat modular yang dirancang untuk menangani tugas kompleks dalam pertumbuhan Web3, seperti akuisisi pengguna otomatis, ekspansi komunitas, dan pencocokan KOL/KOC. Kami telah membangun seluruh sistem sebagai jaringan agen kolaboratif, di mana setiap agen fokus pada subtugas tertentu tetapi berkolaborasi dengan mulus melalui status bersama dan protokol komunikasi ( seperti verifikasi kontrak pintar berbasis blockchain ). Ini adalah bentuk alur kerja agen multi-agen, di mana agen dapat secara mandiri merencanakan, mengeksekusi, dan mengoptimalkan jalur tindakan, sehingga mencapai mesin pertumbuhan cerdas end-to-end.
Pada intinya, arsitektur XerpaAI berputar di sekitar koordinator AGA (AI Growth Agent) sentral yang mengawasi interaksi dari beberapa agen khusus, membentuk struktur pohon keputusan yang dinamis. Berikut adalah rincian terperinci dari perspektif Agen Multi-AI:
Komposisi jaringan agen:
– Perencana Agen: Ini adalah titik masuk, bertanggung jawab untuk menguraikan tujuan pertumbuhan tingkat tinggi ( seperti "meningkatkan tingkat konversi pengguna untuk proyek DeFi" ) menjadi subtugas yang dapat dieksekusi. Ini mengadopsi strategi penggayaan Rencana-dan-Selesaikan, sebuah metode penalaran nol-tembakan yang canggih yang pertama-tama merumuskan rencana komprehensif ( misalnya, membagi tugas menjadi pembuatan konten, pencocokan KOL, dan optimalisasi kinerja ) dan kemudian menyelesaikan setiap subtugas langkah demi langkah. Metode ini mengatasi masalah langkah yang hilang dari tradisional Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), memastikan bahwa agen tidak melewatkan tautan penalaran kunci. Sebagai contoh, ketika menangani tugas pemasaran viral WEB3, agen perencanaan akan terlebih dahulu merencanakan:
“Langkah 1: Analisis audiens target;
Langkah 2: Hasilkan konten multimodal;
Langkah 3: Cocokkan KOL spesifik platform;
Langkah 4: Pantau umpan balik waktu nyata.
– Agen Pengumpulan Data: Bertanggung jawab untuk pengumpulan dan pemrosesan data multi-sumber secara real-time dari ekosistem Web3 ( seperti transaksi blockchain, grafik sosial, interaksi pengguna lintas platform ). Sumber data termasuk X, Telegram, aktivitas on-chain ( seperti interaksi kontrak pintar ), dan grafik sosial dari ekosistem UXLINK. Sebagai lapisan input dari sistem multi-agen, agen pengumpulan data menyediakan aliran data terstruktur secara real-time untuk agen lain ( perencanaan, pembuatan konten, distribusi, optimasi, integrasi ), memastikan bahwa keputusan didasarkan pada wawasan terbaru. Misalnya, ia mengekstrak tren interaksi dari lebih dari 110K komunitas untuk agen perencanaan untuk membongkar tugas.
– Agen Pembuatan Konten: Fokus pada pembuatan konten multibahasa dan multimodal ( seperti teks, gambar, dan video ). Ini memanfaatkan pemikiran Zero-Shot Chain-of-Thought dengan menambahkan "Mari berpikir langkah demi langkah" untuk memicu penalaran langkah demi langkah, seperti menghasilkan narasi yang dipersonalisasi dari data pengguna tanpa perlu contoh yang telah dilatih sebelumnya. Ini memungkinkan agen untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi dalam pengaturan zero-shot, mendukung distribusi lintas platform ( seperti X, Telegram, dan TikTok ).
– Distribusi & Agen Pencocokan: Menangani pencocokan cerdas dan distribusi konten dalam jaringan KOL/KOC lebih dari 100K. Ini mengintegrasikan elemen asli Web3 seperti analisis grafik sosial dan mekanisme link-to-earn, menggunakan kolaborasi multi-agen untuk mengoptimalkan jalur — misalnya, mendekomposisi proses pencocokan melalui Rencanakan-dan-Selesaikan menjadi "merencanakan daftar KOL potensial, lalu menyelesaikan kecocokan dan alokasi insentif".
– Optimisasi & Agen Umpan Balik: Memantau indikator kinerja ( seperti tingkat konversi dan biaya ) secara real-time dan menyesuaikan strategi melalui loop refleksi diri. Ini menggunakan Zero-Shot CoT untuk menganalisis bias data, seperti penalaran langkah-demi-langkah "Jika tingkat konversi lebih rendah dari yang diharapkan, mengapa? Langkah 1: Periksa relevansi konten; Langkah 2: Evaluasi pengaruh KOL; Langkah 3: Sesuaikan insentif", sehingga mencapai pengurangan biaya sebesar 70% dan peningkatan konversi 3x.
– Agen Integrasi: Menghubungkan komponen AI dan Web3, memastikan verifikasi terdesentralisasi ( seperti privasi data di blockchain ) dan dukungan lintas jalur ( insentif likuiditas DeFi, pembangunan komunitas SocialFi ).
Mekanisme kolaborasi multi-agen:
Komunikasi agen dicapai melalui grafik pengetahuan bersama yang didasarkan pada teknologi GraphRAG, memungkinkan pengambilan data dan penalaran secara real-time. Koordinator pusat menggunakan algoritma yang terinspirasi oleh pencarian A* untuk menavigasi ruang aksi, menghindari jalur yang tidak efisien dan memastikan eksekusi yang efisien.
Kami telah mengintegrasikan Plan-and-Solve sebagai mesin penalaran inti untuk mengatasi keterbatasan Zero-Shot CoT ( seperti kesalahan perhitungan atau pemahaman semantik ). Misalnya, dalam proyek SocialFi, agen perencanaan pertama-tama merumuskan rencana: "Subtugas 1: Mengidentifikasi komunitas target; Subtugas 2: Menghasilkan konten interaktif; Subtugas 3: Mendistribusikan dan mengoptimalkan", dan kemudian setiap agen menggunakan Zero-Shot CoT untuk menyelesaikannya langkah demi langkah, menghindari ketergantungan pada contoh manual.
Sistem multi-agen ini mendukung pemrosesan paralel dan pembelajaran iteratif: jika salah satu agen gagal ( seperti agen pencocokan yang tidak menemukan KOL yang sesuai ), agen umpan balik memicu loop refleksi untuk merencanakan kembali jalur. Desain ini mengikuti tren multi-agen, seperti pengajaran antar agen dan optimasi di lingkungan yang disimulasikan.
Dukungan kenangan:
XerpaAI meningkatkan kemampuan pembelajaran dan adaptasi dari sistem multi-agen melalui mekanisme Memories ( yang didasarkan pada penyimpanan konteks jangka panjang ), menyimpan tugas historis, preferensi pengguna, dan hasil optimasi, mirip dengan arsitektur "memori hampir tak terbatas". Ini memungkinkan agen untuk menggunakan kembali pengetahuan di berbagai tugas dan terus meningkat.
Memori disimpan dalam grafik pengetahuan terdistribusi ( yang berdasarkan GraphRAG) yang dikombinasikan dengan basis data vektor (Milvus) untuk mendukung pengambilan yang efisien. Setiap agen (perencanaan, pembuatan konten, distribusi, optimasi, pengumpulan data) menyimpan keputusan dan hasil kunci dalam Memori, seperti "Pencocokan KOL proyek meningkatkan tingkat konversi sebesar 3x, dan KOL dengan interaksi tinggi harus diprioritaskan."
Sebagai sumber daya bersama, Memories mendorong kolaborasi antara agen. Agen pengumpulan data menyimpan data baru di Memories, agen penciptaan konten menyesuaikan kreasinya sesuai, agen distribusi mengoptimalkan pencocokan KOL, dan agen optimisasi mengevaluasi kinerja, membentuk loop adaptif.
Memori memberikan sistem "memori", memungkinkan agen untuk mempelajari pola historis dan mengoptimalkan tugas di masa depan. Misalnya, setelah kampanye pemasaran viral yang gagal untuk proyek WEB3, Memori mencatat alasan kegagalan ( seperti insentif yang tidak mencukupi ), dan agen perencanaan menyesuaikan mekanisme insentif untuk kampanye baru sesuai.
Inti dari Memori XerpaAI adalah membangun otak eksternal untuk pengguna XerpaAI, mengubah pengetahuan yang terfragmentasi menjadi memori terstruktur yang dapat digunakan kembali melalui penyimpanan hierarkis, pengindeksan dinamis, dan protokol MCP.
Secara keseluruhan, arsitektur ini menjadikan XerpaAI lebih dari sekadar alat, tetapi sebagai mitra pertumbuhan adaptif yang telah melayani lebih dari 110K komunitas. Melalui kolaborasi agen multi-AI, ditambah dengan teknologi prompting canggih seperti Plan-and-Solve dan Zero-Shot Chain-of-Thought, kami telah mencapai otomatisasi pertumbuhan Web3 yang efisien dan tanpa tembakan. Jika Anda memiliki contoh tugas tertentu, saya dapat lebih lanjut menunjukkan bagaimana komponen ini diterapkan.
4. Dalam terobosan AI 2025, model kecil yang terfokus dan komputasi waktu inferensi menjadi titik fokus. Apakah XerpaAI telah mengadopsi teknologi serupa untuk menangani jumlah data yang besar (seperti pencocokan KOL lebih dari 100K dan distribusi lintas platform, termasuk X, Telegram, dan TikTok)? Bagaimana mesin analisis datanya memastikan umpan balik waktu nyata dan optimasi mandiri?
A: Ya, kami telah mengadopsi model kecil yang terampil untuk menangani tugas spesifik seperti pencocokan KOL dan distribusi lintas platform. Model-model ini dioptimalkan untuk data Web3 guna mengurangi waktu inferensi. Sejalan dengan tren waktu inferensi komputasi 2025, mesin kami menggunakan algoritma efisien untuk memproses jumlah data yang sangat besar, seperti pencocokan real-time dari lebih dari 100K KOL dan distribusi di X, Telegram, dan TikTok. Mesin analisis data memastikan optimasi mandiri melalui loop pembelajaran mesin: mengumpulkan data interaksi pengguna, menerapkan pembelajaran penguatan untuk menyesuaikan strategi, dan menghindari overfitting.
5. XerpaAI telah melayani lebih dari 110K komunitas. Bagaimana cara kerjanya memanfaatkan AI multimodal ( yang menggabungkan teks, gambar, dan data sosial) untuk mengotomatiskan akuisisi pengguna dan interaksi komunitas? Dibandingkan dengan tren AI saat ini seperti memori yang hampir tak terbatas dan silikon khusus, apa saja inovasi XerpaAI dalam komputasi tepi atau integrasi cloud?
A: XerpaAI memanfaatkan AI multimodal untuk memproses teks, gambar, dan data sosial, seperti menghasilkan konten yang ditingkatkan gambar atau menganalisis grafik sosial untuk mengotomatiskan interaksi, dan telah melayani lebih dari 110K komunitas. Dibandingkan dengan tren 2025 seperti memori hampir tak terbatas, kami telah berinovasi dalam integrasi cloud dengan menggunakan komputasi terdistribusi untuk memproses data berskala besar; dalam hal komputasi tepi, kami telah mengoptimalkan agen mobile untuk memastikan interaksi latensi rendah, seperti respons waktu nyata terhadap pertanyaan pengguna di grup Telegram.
6. XerpaAI memiliki jaringan lebih dari 100K KOL/KOC. Bagaimana cara XerpaAI melayani kelompok influencer ini melalui alat AI ( seperti generasi konten yang dipersonalisasi dan optimisasi insentif ) untuk membantu mereka meningkatkan efisiensi monetisasi dan interaksi komunitas, dengan demikian membangun keunggulan saluran yang saling menguntungkan? Mengingat tren AI 2025 seperti agen yang dipersonalisasi, bagaimana menurut Anda ini akan memperkuat penyebaran viral proyek Web3?
A: Jaringan KOL/KOC 100K+ milik XerpaAI adalah inti dari keuntungan saluran kami. Melalui alat AI seperti generasi konten yang dipersonalisasi dan optimisasi insentif, kami menyediakan layanan yang disesuaikan untuk para influencer ini untuk membantu mereka meningkatkan efisiensi monetisasi dan interaksi komunitas. Misalnya, mesin AGA kami menggunakan AI multimodal untuk menghasilkan konten eksklusif ( seperti gambar, skrip video, atau pos yang menargetkan audiens tertentu ) dan memaksimalkan pendapatan mereka melalui optimisasi insentif waktu nyata ( seperti menyesuaikan rasio bagi hasil secara dinamis berdasarkan data interaksi ) — ini dapat meningkatkan efisiensi monetisasi KOL hingga 2-3 kali sambil meningkatkan daya tarik komunitas, seperti balasan otomatis dan interaksi gamifikasi. Hasilnya adalah keuntungan bersama: influencer mendapatkan lebih banyak eksposur dan pendapatan, sementara kami memperluas saluran distribusi kami melalui jaringan mereka. Dalam tren AI 2025, agen yang dipersonalisasi ( seperti asisten AI kustom ) mendominasi ekonomi influencer, dan XerpaAI adalah pelopor dalam aplikasi ini — agen kami dapat secara otonom mempelajari preferensi KOL dan memprediksi tren, sehingga memperkuat penyebaran viral proyek Web3. Misalnya, dalam kampanye DeFi, melalui rantai mikro berbagi KOC, pertumbuhan pengguna eksponensial dapat dicapai, dengan tingkat konversi meningkat lebih dari 5 kali.
7. Saat melayani KOL/KOC, strategi apa yang diadopsi XerpaAI untuk memastikan privasi data dan pembagian pendapatan yang adil (seperti melalui mekanisme link-to-earn yang diverifikasi blockchain) untuk membangun loyalitas jangka panjang? Bagaimana keuntungan saluran ini diterjemahkan menjadi penghalang kompetitif bagi startup, terutama dalam distribusi multi-platform (seperti X, Telegram, dan TikTok)?
A: Saat melayani KOL/KOC, kami memprioritaskan strategi Web3-native untuk memastikan privasi data dan pembagian pendapatan yang adil: semua data interaksi diverifikasi melalui blockchain ( seperti menggunakan bukti nol-pengetahuan untuk menyimpan informasi anonim ) untuk mencegah kebocoran; mekanisme link-to-earn secara otomatis mengeksekusi pembagian pendapatan berdasarkan kontrak pintar, memastikan transparansi dan pembayaran instan ( seperti hadiah token berdasarkan metrik interaksi ), yang membangun loyalitas jangka panjang — tingkat retensi kami melebihi 85%. Keuntungan saluran ini diterjemahkan menjadi penghalang kompetitif bagi startup: dalam distribusi multi-platform ( seperti tweet waktu nyata di X, interaksi grup di Telegram, dan video pendek di TikTok ), jaringan kami membentuk "parit", memberikan akses eksklusif dan jalur yang dioptimalkan, membantu perusahaan melewati bottleneck iklan tradisional dan mencapai pertumbuhan biaya rendah dan efisiensi tinggi. Sebagai contoh, sebuah proyek WEB3 menjangkau 5 juta pengguna dalam 3 minggu melalui saluran KOL/KOC kami, sementara pesaing membutuhkan beberapa bulan.
8. Pada tahun 2025, dengan munculnya agen AI, privasi data dan bias algoritmik adalah tantangan utama. Sebagai platform yang berbasis Web3 & AI, bagaimana XerpaAI memastikan transparansi dan desentralisasi ( seperti melalui verifikasi blockchain )? Apa pertimbangannya terkait etika AI?
A: Privasi data dan bias algoritmik sangat penting. Sebagai platform Web3 & AI-native, kami memastikan transparansi melalui verifikasi blockchain, seperti menggunakan penyimpanan terdesentralisasi untuk melindungi data pengguna dan melakukan audit kesetaraan untuk menghindari bias. Pertimbangan etika AI kami meliputi: anonimisasi semua data pelatihan model, mekanisme opt-out yang dapat dikendalikan pengguna, dan audit pihak ketiga secara berkala untuk mematuhi tren regulasi.
9. XerpaAI baru-baru ini mendapatkan $6 juta dalam pendanaan awal, dipimpin oleh UFLY Capital. Bagaimana pendanaan ini akan digunakan untuk ekspansi? Mohon bagikan kasus spesifik, seperti bagaimana ini membantu startup Web3 mencapai pertumbuhan dari awal, menyoroti perannya dalam akuisisi pengguna dan pembangunan komunitas.
A: Pendanaan awal sebesar $6 juta ini akan digunakan untuk iterasi produk, ekspansi internasional ( seperti perekrutan tim di Silicon Valley, Tokyo, dan Singapura), serta integrasi ekosistem. Kasus tipikal adalah bantuan kami kepada sebuah startup Web3: mulai dari nol, AGA kami menghasilkan konten multibahasa, mendistribusikannya melalui jaringan KOL, membangun grafik komunitas, dan akhirnya memperoleh 100.000 pengguna dalam satu bulan, dengan aktivitas komunitas meningkat dua kali lipat. Ini menyoroti peran kami dalam akuisisi pengguna dan pembangunan komunitas.
10. Melihat ke masa depan, bagaimana XerpaAI akan terintegrasi ke dalam tren AI yang lebih luas seperti agen AI yang dipersonalisasi atau investasi otomatis? Apa rencana iterasi teknis berikutnya dari perusahaan? Nasihat apa yang Anda miliki untuk pengusaha AI untuk menghadapi perubahan dinamis dalam pertumbuhan Web3?
A: Di masa depan, XerpaAI akan terintegrasi ke dalam tren agen AI yang dipersonalisasi, seperti jalur pertumbuhan kustom, dan mengeksplorasi modul investasi otomatis. Iterasi berikutnya mencakup peningkatan kemampuan multimodal ( seperti generasi video ) dan integrasi Web3 yang lebih dalam. Saran untuk pengusaha AI: fokus pada titik sakit seperti otomatisasi pertumbuhan, terima AI yang berfungsi sebagai agen, dan bangun kemitraan ekosistem untuk mengatasi perubahan dinamis di Web3 — misalnya, pantau tren waktu nyata dan iterasi dengan cepat. Kemampuan layanan XerpaAI juga akan memberdayakan KOL/KOC, memungkinkan kelompok ini untuk meningkatkan pengaruh mereka masing-masing dengan bantuan XerpaAI.
11. Sebagai CTO, apa harapan terbesar Anda untuk integrasi AI dan Web3? Bagaimana XerpaAI membantu lebih banyak startup untuk "terhubung, berkembang, dan mendominasi pasar"? Akhirnya, apa yang ingin Anda sampaikan kepada calon mitra atau pengguna?
A: Sebagai CTO, harapan terbesar saya untuk integrasi AI dan Web3 adalah mewujudkan ekonomi cerdas yang benar-benar terdesentralisasi, di mana Agen AI seperti XerpaAI mendorong pertumbuhan cerdas. XerpaAI akan membantu lebih banyak startup "menghubungkan, memperluas, dan mendominasi pasar" melalui mesin AGA kami, menyediakan dukungan dari awal hingga pengoptimalan. Akhirnya, kepada mitra dan pengguna potensial: bergabunglah dengan kami untuk mempercepat pertumbuhan Anda — silakan kunjungi xerpaai.com untuk mencobanya, atau DM kami untuk membahas kerjasama!
Proses Editorial untuk bitcoinist berfokus pada penyampaian konten yang diteliti secara mendalam, akurat, dan tidak bias. Kami menjunjung tinggi standar pengadaan yang ketat, dan setiap halaman melalui tinjauan yang teliti oleh tim ahli teknologi terkemuka dan editor berpengalaman kami. Proses ini memastikan integritas, relevansi, dan nilai konten kami bagi pembaca kami.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Di Dalam Visi XerpaAI: CTO Bob Ng tentang Membangun Agen Pertumbuhan AI Pertama di Dunia | Bitcoinist.com
A: Pend establishment XerpaAI berasal dari ekosistem UXLINK. Kami mengamati bahwa startup Web3 menghadapi tantangan signifikan dalam hal pertumbuhan, seperti pemasaran manual yang mahal, kolaborasi yang tidak efisien yang bergantung pada KOL, dan akuisisi pengguna yang terfragmentasi. Sebagai Agen Pertumbuhan AI pertama di dunia (AGA), misi inti kami adalah pertumbuhan cerdas, membantu startup WEB3 beralih dari operasi manual ke model ekspansi yang cerdas dan mandiri. Titik nyeri dari model pertumbuhan tradisional termasuk: anggaran pemasaran yang tinggi (perusahaan teknologi global menghabiskan 600 miliar hingga 1 triliun dolar AS setiap tahun untuk pertumbuhan), pencocokan KOL yang subjektif dan memakan waktu, serta kesulitan dalam meningkatkan interaksi komunitas. XerpaAI mengatasi masalah ini melalui generasi konten yang didorong AI, distribusi cerdas, dan optimisasi waktu nyata. Misalnya, ia secara otomatis menghasilkan konten multibahasa dan mendistribusikannya melalui jaringan lebih dari 100K KOCs/KOLs di platform seperti X, Telegram, dan TikTok, mencapai peningkatan 3x dalam tingkat konversi dan pengurangan biaya sebesar 70%.
2. Konsep inti XerpaAI adalah "mesin pertumbuhan cerdas". Apakah ini berarti bahwa ia dapat sepenuhnya menggantikan tim pertumbuhan manusia? Mengingat tren AI 2025, seperti model agen otonom dari AI agenik, bagaimana pandangan Anda tentang peran XerpaAI dalam membantu startup bertransisi dari "ekspansi manual" ke "penggerak diri cerdas"?
A: Ya, konsep inti kami adalah membangun "mesin pertumbuhan cerdas" yang dapat secara signifikan mengurangi ketergantungan pada tim pertumbuhan manusia, tetapi tidak sepenuhnya menggantikan mereka — sebaliknya, itu berfungsi sebagai penguat, memungkinkan tim untuk fokus pada strategi daripada eksekusi. Pada tahun 2025, kebangkitan AI agenik memberikan otonomi yang lebih kuat kepada agen AI, dan XerpaAI adalah manifestasi dari tren ini: ia bertindak seperti pemandu Sherpa cerdas, secara otonom menangani analisis perilaku pengguna, pemicu insentif, dan penyesuaian kampanye, membantu startup beralih dari "perluasan manual" ke "penggerak cerdas sendiri".
3. Apa arsitektur teknis XerpaAI? Bagaimana ia mengintegrasikan model AI (seperti generasi konten dan optimasi waktu nyata )dengan elemen native Web3 (seperti mekanisme link-to-earn dan grafik sosial )untuk mendukung pertumbuhan proyek?
A: Arsitektur teknis XerpaAI adalah sistem multi-AI Agents yang sangat modular yang dirancang untuk menangani tugas kompleks dalam pertumbuhan Web3, seperti akuisisi pengguna otomatis, ekspansi komunitas, dan pencocokan KOL/KOC. Kami telah membangun seluruh sistem sebagai jaringan agen kolaboratif, di mana setiap agen fokus pada subtugas tertentu tetapi berkolaborasi dengan mulus melalui status bersama dan protokol komunikasi ( seperti verifikasi kontrak pintar berbasis blockchain ). Ini adalah bentuk alur kerja agen multi-agen, di mana agen dapat secara mandiri merencanakan, mengeksekusi, dan mengoptimalkan jalur tindakan, sehingga mencapai mesin pertumbuhan cerdas end-to-end.
Pada intinya, arsitektur XerpaAI berputar di sekitar koordinator AGA (AI Growth Agent) sentral yang mengawasi interaksi dari beberapa agen khusus, membentuk struktur pohon keputusan yang dinamis. Berikut adalah rincian terperinci dari perspektif Agen Multi-AI:
Komposisi jaringan agen:
– Perencana Agen: Ini adalah titik masuk, bertanggung jawab untuk menguraikan tujuan pertumbuhan tingkat tinggi ( seperti "meningkatkan tingkat konversi pengguna untuk proyek DeFi" ) menjadi subtugas yang dapat dieksekusi. Ini mengadopsi strategi penggayaan Rencana-dan-Selesaikan, sebuah metode penalaran nol-tembakan yang canggih yang pertama-tama merumuskan rencana komprehensif ( misalnya, membagi tugas menjadi pembuatan konten, pencocokan KOL, dan optimalisasi kinerja ) dan kemudian menyelesaikan setiap subtugas langkah demi langkah. Metode ini mengatasi masalah langkah yang hilang dari tradisional Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), memastikan bahwa agen tidak melewatkan tautan penalaran kunci. Sebagai contoh, ketika menangani tugas pemasaran viral WEB3, agen perencanaan akan terlebih dahulu merencanakan:
“Langkah 1: Analisis audiens target;
Langkah 2: Hasilkan konten multimodal;
Langkah 3: Cocokkan KOL spesifik platform;
Langkah 4: Pantau umpan balik waktu nyata.
– Agen Pengumpulan Data: Bertanggung jawab untuk pengumpulan dan pemrosesan data multi-sumber secara real-time dari ekosistem Web3 ( seperti transaksi blockchain, grafik sosial, interaksi pengguna lintas platform ). Sumber data termasuk X, Telegram, aktivitas on-chain ( seperti interaksi kontrak pintar ), dan grafik sosial dari ekosistem UXLINK. Sebagai lapisan input dari sistem multi-agen, agen pengumpulan data menyediakan aliran data terstruktur secara real-time untuk agen lain ( perencanaan, pembuatan konten, distribusi, optimasi, integrasi ), memastikan bahwa keputusan didasarkan pada wawasan terbaru. Misalnya, ia mengekstrak tren interaksi dari lebih dari 110K komunitas untuk agen perencanaan untuk membongkar tugas.
– Agen Pembuatan Konten: Fokus pada pembuatan konten multibahasa dan multimodal ( seperti teks, gambar, dan video ). Ini memanfaatkan pemikiran Zero-Shot Chain-of-Thought dengan menambahkan "Mari berpikir langkah demi langkah" untuk memicu penalaran langkah demi langkah, seperti menghasilkan narasi yang dipersonalisasi dari data pengguna tanpa perlu contoh yang telah dilatih sebelumnya. Ini memungkinkan agen untuk menghasilkan konten berkualitas tinggi dalam pengaturan zero-shot, mendukung distribusi lintas platform ( seperti X, Telegram, dan TikTok ).
– Distribusi & Agen Pencocokan: Menangani pencocokan cerdas dan distribusi konten dalam jaringan KOL/KOC lebih dari 100K. Ini mengintegrasikan elemen asli Web3 seperti analisis grafik sosial dan mekanisme link-to-earn, menggunakan kolaborasi multi-agen untuk mengoptimalkan jalur — misalnya, mendekomposisi proses pencocokan melalui Rencanakan-dan-Selesaikan menjadi "merencanakan daftar KOL potensial, lalu menyelesaikan kecocokan dan alokasi insentif".
– Optimisasi & Agen Umpan Balik: Memantau indikator kinerja ( seperti tingkat konversi dan biaya ) secara real-time dan menyesuaikan strategi melalui loop refleksi diri. Ini menggunakan Zero-Shot CoT untuk menganalisis bias data, seperti penalaran langkah-demi-langkah "Jika tingkat konversi lebih rendah dari yang diharapkan, mengapa? Langkah 1: Periksa relevansi konten; Langkah 2: Evaluasi pengaruh KOL; Langkah 3: Sesuaikan insentif", sehingga mencapai pengurangan biaya sebesar 70% dan peningkatan konversi 3x.
– Agen Integrasi: Menghubungkan komponen AI dan Web3, memastikan verifikasi terdesentralisasi ( seperti privasi data di blockchain ) dan dukungan lintas jalur ( insentif likuiditas DeFi, pembangunan komunitas SocialFi ).
Mekanisme kolaborasi multi-agen:
Komunikasi agen dicapai melalui grafik pengetahuan bersama yang didasarkan pada teknologi GraphRAG, memungkinkan pengambilan data dan penalaran secara real-time. Koordinator pusat menggunakan algoritma yang terinspirasi oleh pencarian A* untuk menavigasi ruang aksi, menghindari jalur yang tidak efisien dan memastikan eksekusi yang efisien.
Kami telah mengintegrasikan Plan-and-Solve sebagai mesin penalaran inti untuk mengatasi keterbatasan Zero-Shot CoT ( seperti kesalahan perhitungan atau pemahaman semantik ). Misalnya, dalam proyek SocialFi, agen perencanaan pertama-tama merumuskan rencana: "Subtugas 1: Mengidentifikasi komunitas target; Subtugas 2: Menghasilkan konten interaktif; Subtugas 3: Mendistribusikan dan mengoptimalkan", dan kemudian setiap agen menggunakan Zero-Shot CoT untuk menyelesaikannya langkah demi langkah, menghindari ketergantungan pada contoh manual.
Sistem multi-agen ini mendukung pemrosesan paralel dan pembelajaran iteratif: jika salah satu agen gagal ( seperti agen pencocokan yang tidak menemukan KOL yang sesuai ), agen umpan balik memicu loop refleksi untuk merencanakan kembali jalur. Desain ini mengikuti tren multi-agen, seperti pengajaran antar agen dan optimasi di lingkungan yang disimulasikan.
Dukungan kenangan:
XerpaAI meningkatkan kemampuan pembelajaran dan adaptasi dari sistem multi-agen melalui mekanisme Memories ( yang didasarkan pada penyimpanan konteks jangka panjang ), menyimpan tugas historis, preferensi pengguna, dan hasil optimasi, mirip dengan arsitektur "memori hampir tak terbatas". Ini memungkinkan agen untuk menggunakan kembali pengetahuan di berbagai tugas dan terus meningkat.
Memori disimpan dalam grafik pengetahuan terdistribusi ( yang berdasarkan GraphRAG) yang dikombinasikan dengan basis data vektor (Milvus) untuk mendukung pengambilan yang efisien. Setiap agen (perencanaan, pembuatan konten, distribusi, optimasi, pengumpulan data) menyimpan keputusan dan hasil kunci dalam Memori, seperti "Pencocokan KOL proyek meningkatkan tingkat konversi sebesar 3x, dan KOL dengan interaksi tinggi harus diprioritaskan."
Sebagai sumber daya bersama, Memories mendorong kolaborasi antara agen. Agen pengumpulan data menyimpan data baru di Memories, agen penciptaan konten menyesuaikan kreasinya sesuai, agen distribusi mengoptimalkan pencocokan KOL, dan agen optimisasi mengevaluasi kinerja, membentuk loop adaptif.
Memori memberikan sistem "memori", memungkinkan agen untuk mempelajari pola historis dan mengoptimalkan tugas di masa depan. Misalnya, setelah kampanye pemasaran viral yang gagal untuk proyek WEB3, Memori mencatat alasan kegagalan ( seperti insentif yang tidak mencukupi ), dan agen perencanaan menyesuaikan mekanisme insentif untuk kampanye baru sesuai.
Inti dari Memori XerpaAI adalah membangun otak eksternal untuk pengguna XerpaAI, mengubah pengetahuan yang terfragmentasi menjadi memori terstruktur yang dapat digunakan kembali melalui penyimpanan hierarkis, pengindeksan dinamis, dan protokol MCP.
Secara keseluruhan, arsitektur ini menjadikan XerpaAI lebih dari sekadar alat, tetapi sebagai mitra pertumbuhan adaptif yang telah melayani lebih dari 110K komunitas. Melalui kolaborasi agen multi-AI, ditambah dengan teknologi prompting canggih seperti Plan-and-Solve dan Zero-Shot Chain-of-Thought, kami telah mencapai otomatisasi pertumbuhan Web3 yang efisien dan tanpa tembakan. Jika Anda memiliki contoh tugas tertentu, saya dapat lebih lanjut menunjukkan bagaimana komponen ini diterapkan.
4. Dalam terobosan AI 2025, model kecil yang terfokus dan komputasi waktu inferensi menjadi titik fokus. Apakah XerpaAI telah mengadopsi teknologi serupa untuk menangani jumlah data yang besar (seperti pencocokan KOL lebih dari 100K dan distribusi lintas platform, termasuk X, Telegram, dan TikTok)? Bagaimana mesin analisis datanya memastikan umpan balik waktu nyata dan optimasi mandiri?
A: Ya, kami telah mengadopsi model kecil yang terampil untuk menangani tugas spesifik seperti pencocokan KOL dan distribusi lintas platform. Model-model ini dioptimalkan untuk data Web3 guna mengurangi waktu inferensi. Sejalan dengan tren waktu inferensi komputasi 2025, mesin kami menggunakan algoritma efisien untuk memproses jumlah data yang sangat besar, seperti pencocokan real-time dari lebih dari 100K KOL dan distribusi di X, Telegram, dan TikTok. Mesin analisis data memastikan optimasi mandiri melalui loop pembelajaran mesin: mengumpulkan data interaksi pengguna, menerapkan pembelajaran penguatan untuk menyesuaikan strategi, dan menghindari overfitting.
5. XerpaAI telah melayani lebih dari 110K komunitas. Bagaimana cara kerjanya memanfaatkan AI multimodal ( yang menggabungkan teks, gambar, dan data sosial) untuk mengotomatiskan akuisisi pengguna dan interaksi komunitas? Dibandingkan dengan tren AI saat ini seperti memori yang hampir tak terbatas dan silikon khusus, apa saja inovasi XerpaAI dalam komputasi tepi atau integrasi cloud?
A: XerpaAI memanfaatkan AI multimodal untuk memproses teks, gambar, dan data sosial, seperti menghasilkan konten yang ditingkatkan gambar atau menganalisis grafik sosial untuk mengotomatiskan interaksi, dan telah melayani lebih dari 110K komunitas. Dibandingkan dengan tren 2025 seperti memori hampir tak terbatas, kami telah berinovasi dalam integrasi cloud dengan menggunakan komputasi terdistribusi untuk memproses data berskala besar; dalam hal komputasi tepi, kami telah mengoptimalkan agen mobile untuk memastikan interaksi latensi rendah, seperti respons waktu nyata terhadap pertanyaan pengguna di grup Telegram.
6. XerpaAI memiliki jaringan lebih dari 100K KOL/KOC. Bagaimana cara XerpaAI melayani kelompok influencer ini melalui alat AI ( seperti generasi konten yang dipersonalisasi dan optimisasi insentif ) untuk membantu mereka meningkatkan efisiensi monetisasi dan interaksi komunitas, dengan demikian membangun keunggulan saluran yang saling menguntungkan? Mengingat tren AI 2025 seperti agen yang dipersonalisasi, bagaimana menurut Anda ini akan memperkuat penyebaran viral proyek Web3?
A: Jaringan KOL/KOC 100K+ milik XerpaAI adalah inti dari keuntungan saluran kami. Melalui alat AI seperti generasi konten yang dipersonalisasi dan optimisasi insentif, kami menyediakan layanan yang disesuaikan untuk para influencer ini untuk membantu mereka meningkatkan efisiensi monetisasi dan interaksi komunitas. Misalnya, mesin AGA kami menggunakan AI multimodal untuk menghasilkan konten eksklusif ( seperti gambar, skrip video, atau pos yang menargetkan audiens tertentu ) dan memaksimalkan pendapatan mereka melalui optimisasi insentif waktu nyata ( seperti menyesuaikan rasio bagi hasil secara dinamis berdasarkan data interaksi ) — ini dapat meningkatkan efisiensi monetisasi KOL hingga 2-3 kali sambil meningkatkan daya tarik komunitas, seperti balasan otomatis dan interaksi gamifikasi. Hasilnya adalah keuntungan bersama: influencer mendapatkan lebih banyak eksposur dan pendapatan, sementara kami memperluas saluran distribusi kami melalui jaringan mereka. Dalam tren AI 2025, agen yang dipersonalisasi ( seperti asisten AI kustom ) mendominasi ekonomi influencer, dan XerpaAI adalah pelopor dalam aplikasi ini — agen kami dapat secara otonom mempelajari preferensi KOL dan memprediksi tren, sehingga memperkuat penyebaran viral proyek Web3. Misalnya, dalam kampanye DeFi, melalui rantai mikro berbagi KOC, pertumbuhan pengguna eksponensial dapat dicapai, dengan tingkat konversi meningkat lebih dari 5 kali.
7. Saat melayani KOL/KOC, strategi apa yang diadopsi XerpaAI untuk memastikan privasi data dan pembagian pendapatan yang adil (seperti melalui mekanisme link-to-earn yang diverifikasi blockchain) untuk membangun loyalitas jangka panjang? Bagaimana keuntungan saluran ini diterjemahkan menjadi penghalang kompetitif bagi startup, terutama dalam distribusi multi-platform (seperti X, Telegram, dan TikTok)?
A: Saat melayani KOL/KOC, kami memprioritaskan strategi Web3-native untuk memastikan privasi data dan pembagian pendapatan yang adil: semua data interaksi diverifikasi melalui blockchain ( seperti menggunakan bukti nol-pengetahuan untuk menyimpan informasi anonim ) untuk mencegah kebocoran; mekanisme link-to-earn secara otomatis mengeksekusi pembagian pendapatan berdasarkan kontrak pintar, memastikan transparansi dan pembayaran instan ( seperti hadiah token berdasarkan metrik interaksi ), yang membangun loyalitas jangka panjang — tingkat retensi kami melebihi 85%. Keuntungan saluran ini diterjemahkan menjadi penghalang kompetitif bagi startup: dalam distribusi multi-platform ( seperti tweet waktu nyata di X, interaksi grup di Telegram, dan video pendek di TikTok ), jaringan kami membentuk "parit", memberikan akses eksklusif dan jalur yang dioptimalkan, membantu perusahaan melewati bottleneck iklan tradisional dan mencapai pertumbuhan biaya rendah dan efisiensi tinggi. Sebagai contoh, sebuah proyek WEB3 menjangkau 5 juta pengguna dalam 3 minggu melalui saluran KOL/KOC kami, sementara pesaing membutuhkan beberapa bulan.
8. Pada tahun 2025, dengan munculnya agen AI, privasi data dan bias algoritmik adalah tantangan utama. Sebagai platform yang berbasis Web3 & AI, bagaimana XerpaAI memastikan transparansi dan desentralisasi ( seperti melalui verifikasi blockchain )? Apa pertimbangannya terkait etika AI?
A: Privasi data dan bias algoritmik sangat penting. Sebagai platform Web3 & AI-native, kami memastikan transparansi melalui verifikasi blockchain, seperti menggunakan penyimpanan terdesentralisasi untuk melindungi data pengguna dan melakukan audit kesetaraan untuk menghindari bias. Pertimbangan etika AI kami meliputi: anonimisasi semua data pelatihan model, mekanisme opt-out yang dapat dikendalikan pengguna, dan audit pihak ketiga secara berkala untuk mematuhi tren regulasi.
9. XerpaAI baru-baru ini mendapatkan $6 juta dalam pendanaan awal, dipimpin oleh UFLY Capital. Bagaimana pendanaan ini akan digunakan untuk ekspansi? Mohon bagikan kasus spesifik, seperti bagaimana ini membantu startup Web3 mencapai pertumbuhan dari awal, menyoroti perannya dalam akuisisi pengguna dan pembangunan komunitas.
A: Pendanaan awal sebesar $6 juta ini akan digunakan untuk iterasi produk, ekspansi internasional ( seperti perekrutan tim di Silicon Valley, Tokyo, dan Singapura), serta integrasi ekosistem. Kasus tipikal adalah bantuan kami kepada sebuah startup Web3: mulai dari nol, AGA kami menghasilkan konten multibahasa, mendistribusikannya melalui jaringan KOL, membangun grafik komunitas, dan akhirnya memperoleh 100.000 pengguna dalam satu bulan, dengan aktivitas komunitas meningkat dua kali lipat. Ini menyoroti peran kami dalam akuisisi pengguna dan pembangunan komunitas.
10. Melihat ke masa depan, bagaimana XerpaAI akan terintegrasi ke dalam tren AI yang lebih luas seperti agen AI yang dipersonalisasi atau investasi otomatis? Apa rencana iterasi teknis berikutnya dari perusahaan? Nasihat apa yang Anda miliki untuk pengusaha AI untuk menghadapi perubahan dinamis dalam pertumbuhan Web3?
A: Di masa depan, XerpaAI akan terintegrasi ke dalam tren agen AI yang dipersonalisasi, seperti jalur pertumbuhan kustom, dan mengeksplorasi modul investasi otomatis. Iterasi berikutnya mencakup peningkatan kemampuan multimodal ( seperti generasi video ) dan integrasi Web3 yang lebih dalam. Saran untuk pengusaha AI: fokus pada titik sakit seperti otomatisasi pertumbuhan, terima AI yang berfungsi sebagai agen, dan bangun kemitraan ekosistem untuk mengatasi perubahan dinamis di Web3 — misalnya, pantau tren waktu nyata dan iterasi dengan cepat. Kemampuan layanan XerpaAI juga akan memberdayakan KOL/KOC, memungkinkan kelompok ini untuk meningkatkan pengaruh mereka masing-masing dengan bantuan XerpaAI.
11. Sebagai CTO, apa harapan terbesar Anda untuk integrasi AI dan Web3? Bagaimana XerpaAI membantu lebih banyak startup untuk "terhubung, berkembang, dan mendominasi pasar"? Akhirnya, apa yang ingin Anda sampaikan kepada calon mitra atau pengguna?
A: Sebagai CTO, harapan terbesar saya untuk integrasi AI dan Web3 adalah mewujudkan ekonomi cerdas yang benar-benar terdesentralisasi, di mana Agen AI seperti XerpaAI mendorong pertumbuhan cerdas. XerpaAI akan membantu lebih banyak startup "menghubungkan, memperluas, dan mendominasi pasar" melalui mesin AGA kami, menyediakan dukungan dari awal hingga pengoptimalan. Akhirnya, kepada mitra dan pengguna potensial: bergabunglah dengan kami untuk mempercepat pertumbuhan Anda — silakan kunjungi xerpaai.com untuk mencobanya, atau DM kami untuk membahas kerjasama!