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1. Por favor, introduza o contexto de fundação da XerpaAI. Como parte do ecossistema UXLINK, como se posiciona a XerpaAI como o "primeiro Agente de Crescimento IA do mundo", e qual é a sua missão central? No campo do Web3, que pontos críticos existem nos modelos de crescimento tradicionais (, como marketing manual e colaborações com KOL ), e como a XerpaAI resolve esses problemas através da IA?
A: A criação da XerpaAI teve origem no ecossistema UXLINK. Observámos que as startups Web3 enfrentam desafios significativos em termos de crescimento, como marketing manual de alto custo, colaborações ineficientes baseadas em KOLs e aquisição de utilizadores fragmentada. Sendo o primeiro Agente de Crescimento AI do mundo (AGA), a nossa missão central é o crescimento inteligente, ajudando as startups WEB3 a passar de operações manuais para um modelo de expansão inteligente e auto-dirigido. Os pontos problemáticos dos modelos de crescimento tradicionais incluem: orçamentos de marketing elevados (as empresas globais de tecnologia gastam entre 600 bilhões a 1 trilhão de dólares anualmente em crescimento), correspondência subjetiva e demorada de KOLs, e dificuldade em escalar interações comunitárias. A XerpaAI aborda esses problemas através da geração de conteúdo impulsionada por IA, distribuição inteligente e otimização em tempo real. Por exemplo, gera automaticamente conteúdo multilingue e distribui-o através de uma rede de mais de 100K KOCs/KOLs em plataformas como X, Telegram e TikTok, alcançando um aumento de 3x nas taxas de conversão e uma redução de 70% nos custos.
2. O conceito central da XerpaAI é o “motor de crescimento inteligente”. Isso significa que pode substituir completamente as equipas de crescimento humanas? Considerando as tendências de IA de 2025, como o modelo de agente autónomo da IA agentic, como vê o papel da XerpaAI em ajudar as startups a fazer a transição de “expansão manual” para “auto-condução inteligente”?
A: Sim, nosso conceito central é construir um "motor de crescimento inteligente" que pode reduzir significativamente a dependência de equipes de crescimento humano, mas não substituí-las completamente — em vez disso, ele atua como um potencializador, permitindo que as equipes se concentrem na estratégia em vez da execução. Em 2025, a ascensão da IA agente confere aos agentes de IA uma autonomia mais forte, e o XerpaAI é uma manifestação dessa tendência: ele atua como um guia inteligente Sherpa, lidando autonomamente com análise de comportamento do usuário, ativação de incentivos e ajustes de campanhas, ajudando startups a fazer a transição de "expansão manual" para "autoimpulso inteligente".
3. Qual é a arquitetura técnica do XerpaAI? Como integra modelos de IA ( como geração de conteúdo e otimização em tempo real ) com elementos nativos do Web3 ( como mecanismos de link-to-earn e gráficos sociais ) para apoiar o crescimento do projeto?
A: A arquitetura técnica da XerpaAI é um sistema altamente modular de múltiplos Agentes de IA, projetado para lidar com tarefas complexas no crescimento do Web3, como aquisição automatizada de usuários, expansão da comunidade e correspondência KOL/KOC. Construímos todo o sistema como uma rede de agentes colaborativos, onde cada agente se concentra em subtarefas específicas, mas colabora de forma contínua através de estados compartilhados e protocolos de comunicação (, como verificação de contratos inteligentes baseada em blockchain ). Esta é uma forma de fluxos de trabalho de múltiplos agentes, onde os agentes podem planejar, executar e otimizar autonomamente caminhos de ação, alcançando assim um motor de crescimento inteligente de ponta a ponta.
No seu núcleo, a arquitetura da XerpaAI gira em torno de um coordenador central AGA (AI Growth Agent) que supervisiona as interações de múltiplos agentes dedicados, formando uma estrutura dinâmica de árvore de decisão. A seguir está uma análise detalhada do ponto de vista de múltiplos Agentes de IA:
Composição da rede de agentes:
– Planejador de Agente: Este é o ponto de entrada, responsável por decompor objetivos de crescimento de alto nível ( como "aumentar as taxas de conversão de usuários para um projeto DeFi" ) em subtarefas executáveis. Adota a estratégia de prompting Planejar-e-Solver, um método avançado de raciocínio zero-shot que primeiro formula um plano abrangente (, por exemplo, dividindo tarefas em geração de conteúdo, correspondência de KOL e otimização de desempenho ) e depois resolve cada subtarefa passo a passo. Este método aborda a questão dos passos ausentes do tradicional Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), garantindo que o agente não pule elos de raciocínio chave. Por exemplo, ao lidar com uma tarefa de marketing viral WEB3, o planejador de agente primeiro planejará:
"Passo 1: Analisar o público-alvo;
Passo 2: Gerar conteúdo multimodal;
Passo 3: Correspondência de KOLs específicos da plataforma;
Passo 4: Monitorizar o feedback em tempo real.
– Agente de Coleta de Dados: Responsável pela coleta em tempo real e pré-processamento de dados de múltiplas fontes do ecossistema Web3 (, como transações de blockchain, gráficos sociais, interações de usuários entre plataformas). As fontes de dados incluem X, Telegram, atividades on-chain (, como interações com contratos inteligentes), e o gráfico social do ecossistema UXLINK. Como camada de entrada do sistema multi-agente, o agente de coleta de dados fornece fluxos de dados estruturados em tempo real para outros agentes (planejamento, geração de conteúdo, distribuição, otimização, integração), garantindo que as decisões sejam baseadas nas informações mais recentes. Por exemplo, ele extrai tendências de interação de mais de 110 mil comunidades para que o agente de planejamento possa decompor tarefas.
– Agente de Geração de Conteúdo: Foca na criação de conteúdo multimodal e multilingue ( como texto, imagens e vídeos ). Utiliza o prompting de Zero-Shot Chain-of-Thought ao adicionar “Vamos pensar passo a passo” para induzir raciocínio passo a passo, como derivar narrativas personalizadas a partir dos dados do usuário sem a necessidade de exemplos pré-treinados. Isso permite que o agente gere conteúdo de alta qualidade em um ambiente zero-shot, suportando distribuição cross-platform ( como X, Telegram e TikTok ).
– Agente de Distribuição & Correspondência: Lida com a correspondência inteligente e a distribuição de conteúdo dentro da rede de mais de 100K KOL/KOC. Integra elementos nativos do Web3, como análise de gráfico social e mecanismos de link-to-earn, utilizando colaboração multi-agente para otimizar caminhos — por exemplo, decompondo o processo de correspondência através do Planeamento e Resolução em “planear uma lista de KOLs potenciais, depois resolver a compatibilidade e a alocação de incentivos”.
– Agente de Otimização & Feedback: Monitora indicadores de desempenho ( como taxas de conversão e custos) em tempo real e ajusta estratégias através de loops de autorreflexão. Ele运用 Zero-Shot CoT para analisar viéses de dados, como raciocínio passo a passo "Se a taxa de conversão for inferior ao esperado, por quê? Passo 1: Verificar a relevância do conteúdo; Passo 2: Avaliar a influência do KOL; Passo 3: Ajustar incentivos", alcançando assim uma redução de custos de 70% e um aumento de 3x nas conversões.
– Agente de Integração: Conecta componentes de IA e Web3, garantindo verificação descentralizada ( como a privacidade de dados na blockchain ) e suporte cruzado ( incentivos de liquidez DeFi, construção de comunidade SocialFi ).
Mecanismo de colaboração multi-agente:
A comunicação entre agentes é realizada através de um grafo de conhecimento compartilhado baseado na tecnologia GraphRAG, permitindo a ingestão e raciocínio de dados em tempo real. O coordenador central utiliza um algoritmo inspirado na busca A* para navegar pelo espaço de ações, evitando caminhos ineficientes e garantindo uma execução eficiente.
Incorporamos o Plan-and-Solve como o motor de raciocínio central para superar as limitações do Zero-Shot CoT (, como erros de cálculo ou mal-entendidos semânticos). Por exemplo, em um projeto SocialFi, o agente de planejamento primeiro formula um plano: "Subtarefa 1: Identificar comunidades-alvo; Subtarefa 2: Gerar conteúdo interativo; Subtarefa 3: Distribuir e otimizar", e então cada agente usa o Zero-Shot CoT para resolvê-los passo a passo, evitando a dependência de exemplos manuais.
Este sistema multi-agente suporta processamento paralelo e aprendizagem iterativa: se um agente falhar (, como o agente de correspondência não encontrar um KOL adequado ), o agente de feedback inicia um ciclo de reflexão para replanejar o caminho. Este design segue as tendências multi-agente, como ensino inter-agente e otimização em ambientes simulados.
Suporte a memórias:
XerpaAI melhora as capacidades de aprendizagem e adaptação do sistema multiagente através de um mecanismo de Memórias ( baseado em armazenamento de contexto a longo prazo), armazenando tarefas históricas, preferências dos usuários e resultados de otimização, semelhante a uma arquitetura de "memória quase infinita". Isso permite que os agentes reutilizem o conhecimento entre tarefas e melhorem continuamente.
As memórias são armazenadas em um grafo de conhecimento distribuído ( baseado no GraphRAG) combinado com um banco de dados vetorial ( Milvus) para suportar a recuperação eficiente. Cada agente ( planejamento, geração de conteúdo, distribuição, otimização, coleta de dados) armazena decisões e resultados chave em Memórias, como "O emparelhamento de KOL de um projeto aumentou as taxas de conversão em 3x, e KOLs de alta interação devem ser priorizados".
Como um recurso compartilhado, as Memórias promovem a colaboração entre agentes. O agente de coleta de dados armazena novos dados nas Memórias, o agente de geração de conteúdo ajusta suas criações de acordo, o agente de distribuição otimiza o emparelhamento de KOL e o agente de otimização avalia o desempenho, formando um ciclo adaptativo.
As memórias dotam o sistema de "memória", permitindo que os agentes aprendam padrões históricos e otimizem tarefas futuras. Por exemplo, após uma campanha de marketing viral falhada para um projeto WEB3, as memórias registam as razões para o falhanço (, como incentivos insuficientes ), e o agente de planeamento ajusta o mecanismo de incentivos para novas campanhas de acordo.
A essência das Memórias do XerpaAI é construir um cérebro externo para os usuários do XerpaAI, transformando o conhecimento fragmentado em memórias estruturadas reutilizáveis através de armazenamento hierárquico, indexação dinâmica e protocolos MCP.
No geral, esta arquitetura torna o XerpaAI mais do que apenas uma ferramenta, mas um parceiro de crescimento adaptativo que serviu mais de 110 mil comunidades. Através da colaboração de múltiplos Agentes de IA, juntamente com tecnologias de prompting avançadas, como Plan-and-Solve e Zero-Shot Chain-of-Thought, conseguimos uma automação eficiente e zero-shot do crescimento Web3. Se você tiver exemplos de tarefas específicas, posso demonstrar ainda mais como esses componentes são aplicados.
4. Nas inovações em IA de 2025, modelos pequenos e especializados e computação em tempo de inferência estão se tornando pontos focais. A XerpaAI adotou tecnologias semelhantes para lidar com grandes quantidades de dados (, como correspondência de mais de 100K KOL e distribuição cross-platform, incluindo X, Telegram e TikTok)? Como o seu motor de análise de dados garante feedback em tempo real e auto-otimização?
A: Sim, adotamos pequenos modelos especializados para lidar com tarefas específicas, como correspondência de KOL e distribuição entre plataformas. Estes modelos são otimizados para dados Web3 para reduzir o tempo de inferência. Em linha com a tendência de 2025 da computação do tempo de inferência, nosso motor utiliza algoritmos eficientes para processar enormes quantidades de dados, como correspondência em tempo real de mais de 100 mil KOLs e distribuição através do X, Telegram e TikTok. O motor de análise de dados garante auto-otimização através de ciclos de aprendizado de máquina: coletando dados de interação do usuário, aplicando aprendizado por reforço para ajustar estratégias e evitando overfitting.
5. XerpaAI já atendeu mais de 110K comunidades. Como é que utiliza a IA multimodal ( combinando texto, imagens e dados sociais ) para automatizar a aquisição de usuários e a interação com a comunidade? Comparado com as tendências atuais de IA, como memória quase infinita e silício personalizado, quais são as inovações da XerpaAI em computação de borda ou integração em nuvem?
A: XerpaAI utiliza IA multimodal para processar texto, imagens e dados sociais, como gerar conteúdo melhorado por imagem ou analisar gráficos sociais para automatizar interações, e já serviu mais de 110K comunidades. Comparado com as tendências de 2025, como a memória quase infinita, inovamos na integração em nuvem utilizando computação distribuída para processar dados em larga escala; em termos de computação de borda, otimizamos agentes móveis para garantir interações de baixa latência, como respostas em tempo real a consultas de usuários em grupos do Telegram.
6. XerpaAI tem uma rede de mais de 100K KOLs/KOCs. Como é que serve esses grupos de influenciadores através de ferramentas de IA ( como geração de conteúdo personalizado e otimização de incentivos ) para os ajudar a melhorar a eficiência de monetização e a interação na comunidade, estabelecendo assim uma vantagem de canal mutuamente benéfica? Considerando as tendências de IA de 2025, como agentes personalizados, como acha que isso ampliará a propagação viral dos projetos Web3?
A: A rede de mais de 100K KOL/KOC da XerpaAI é o cerne da nossa vantagem de canal. Através de ferramentas de IA, como geração de conteúdo personalizado e otimização de incentivos, fornecemos serviços adaptados a esses influenciadores para ajudá-los a melhorar a eficiência de monetização e a interação com a comunidade. Por exemplo, nosso motor AGA utiliza IA multimodal para gerar conteúdo exclusivo (, como imagens, roteiros de vídeo ou postagens direcionadas a públicos específicos) e maximiza sua renda através da otimização de incentivos em tempo real (, como ajustar dinamicamente as proporções de compartilhamento de receita com base em dados de interação) — isso pode aumentar a eficiência de monetização dos KOLs em 2-3 vezes, enquanto melhora a fidelidade da comunidade, como respostas automatizadas e interações gamificadas. O resultado é um benefício mútuo: os influenciadores ganham mais exposição e receita, enquanto nós expandimos nossos canais de distribuição através de suas redes. Nas tendências de IA de 2025, agentes personalizados (, como assistentes de IA personalizados), estão dominando a economia dos influenciadores, e a XerpaAI é uma pioneira nesta aplicação — nossos agentes podem aprender autonomamente as preferências dos KOLs e prever tendências, amplificando assim a propagação viral de projetos Web3. Por exemplo, em uma campanha DeFi, através das cadeias de micro-compartilhamento dos KOCs, um crescimento exponencial de usuários pode ser alcançado, com taxas de conversão aumentando em mais de 5 vezes.
7. Ao servir KOLs/KOCs, que estratégias a XerpaAI adotou para garantir a privacidade dos dados e uma distribuição justa de receitas (, como através de mecanismos de link-to-earn verificados por blockchain) para cultivar lealdade a longo prazo? Como essa vantagem de canal se traduz em uma barreira competitiva para startups, especialmente na distribuição em múltiplas plataformas ( como X, Telegram e TikTok)?
A: Ao servir KOLs/KOCs, priorizamos estratégias nativas da Web3 para garantir a privacidade dos dados e uma partilha justa de receitas: todos os dados de interação são verificados através da blockchain (, como o uso de provas de conhecimento zero para armazenar informações anonimizadas ) para prevenir vazamentos; o mecanismo de link-to-earn executa automaticamente a partilha de receitas com base em contratos inteligentes, garantindo transparência e pagamentos instantâneos (, como recompensas em tokens com base em métricas de interação ), o que cultiva a lealdade a longo prazo — a nossa taxa de retenção excede 85%. Esta vantagem de canal traduz-se numa barreira competitiva para startups: na distribuição multi-plataforma (, como tweets em tempo real no X, interações em grupo no Telegram e vídeos curtos no TikTok ), a nossa rede forma uma "vala", proporcionando acesso exclusivo e caminhos otimizados, ajudando as empresas a contornar os gargalos da publicidade tradicional e a alcançar um crescimento de baixo custo e alta eficiência. Por exemplo, um projeto WEB3 cobriu 5 milhões de utilizadores em 3 semanas através dos nossos canais KOL/KOC, enquanto os concorrentes precisaram de vários meses.
8. Em 2025, com a ascensão dos agentes de IA, a privacidade dos dados e o viés algorítmico são desafios-chave. Como uma plataforma nativa de Web3 e IA, como é que a XerpaAI garante transparência e descentralização (, como através da verificação em blockchain)? Quais são as suas considerações sobre a ética da IA?
A: A privacidade dos dados e o viés algorítmico são cruciais. Como uma plataforma nativa de Web3 e IA, garantimos transparência através da verificação em blockchain, como a utilização de armazenamento descentralizado para proteger os dados dos usuários e a realização de auditorias de imparcialidade para evitar viés. As nossas considerações éticas em IA incluem: anonimização de todos os dados de treino do modelo, mecanismos de opt-out controláveis pelo usuário e auditorias regulares por terceiros para cumprir com as tendências regulamentares.
9. A XerpaAI recentemente garantiu 6 milhões de dólares em financiamento inicial, liderado pela UFLY Capital. Como esse financiamento será utilizado para expansão? Por favor, compartilhe um caso específico, como ajudou uma startup Web3 a alcançar crescimento do zero, destacando seu papel na aquisição de usuários e na construção de comunidade.
A: Este financiamento inicial de 6 milhões de dólares será utilizado para iteração de produtos, expansão internacional ( como recrutamento de equipe no Vale do Silício, Tóquio e Singapura), e integração de ecossistemas. Um caso típico é a nossa assistência a uma startup Web3: começando do zero, a nossa AGA gerou conteúdo multilíngue, distribuiu-o através da rede de KOL, construiu um gráfico comunitário e, em última análise, adquiriu 100.000 usuários em um mês, com a atividade da comunidade aumentando em 2 vezes. Isso destaca nosso papel na aquisição de usuários e construção de comunidades.
10. Olhando para o futuro, como é que a XerpaAI se integrará em tendências mais amplas de IA, como agentes de IA personalizados ou investimentos automatizados? Quais são os próximos planos de iteração técnica da empresa? Que conselhos tem para empreendedores de IA para lidarem com as mudanças dinâmicas no crescimento do Web3?
A: No futuro, o XerpaAI irá integrar-se na tendência de agentes de IA personalizados, como caminhos de crescimento personalizados, e explorar módulos de investimento automatizados. A próxima iteração inclui o aprimoramento das capacidades multimodais ( como a geração de vídeo) e uma integração mais profunda com a Web3. Conselho para empreendedores de IA: concentrem-se nos pontos de dor, como a automação do crescimento, abracem a IA agente e construam parcerias de ecossistema para lidar com as mudanças dinâmicas na Web3 — por exemplo, monitorar tendências em tempo real e iterar rapidamente. As capacidades de serviço do XerpaAI também irão capacitar KOLs/KOCs, permitindo que este grupo aumente a sua influência com a ajuda do XerpaAI.
11. Como CTO, qual é a sua maior expectativa para a integração de IA e Web3? Como é que a XerpaAI ajuda mais startups a "conectar, expandir e dominar o mercado"? Por fim, o que gostaria de dizer a potenciais parceiros ou usuários?
A: Como CTO, a minha maior expectativa para a integração da IA e do Web3 é realizar uma economia inteligente verdadeiramente descentralizada, onde Agentes de IA como o XerpaAI impulsionam o crescimento inteligente. O XerpaAI ajudará mais startups a "conectar, expandir e dominar o mercado" através do nosso motor AGA, fornecendo suporte de ponta a ponta, desde o conteúdo até a otimização. Finalmente, para potenciais parceiros e usuários: juntem-se a nós para acelerar o seu crescimento — sejam bem-vindos a visitar xerpaai.com para experimentar, ou enviem-nos uma mensagem para discutir cooperação!
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Dentro da Visão da XerpaAI: CTO Bob Ng sobre a Construção do Primeiro Agente de Crescimento de IA do Mundo | Bitcoinist.com
A: A criação da XerpaAI teve origem no ecossistema UXLINK. Observámos que as startups Web3 enfrentam desafios significativos em termos de crescimento, como marketing manual de alto custo, colaborações ineficientes baseadas em KOLs e aquisição de utilizadores fragmentada. Sendo o primeiro Agente de Crescimento AI do mundo (AGA), a nossa missão central é o crescimento inteligente, ajudando as startups WEB3 a passar de operações manuais para um modelo de expansão inteligente e auto-dirigido. Os pontos problemáticos dos modelos de crescimento tradicionais incluem: orçamentos de marketing elevados (as empresas globais de tecnologia gastam entre 600 bilhões a 1 trilhão de dólares anualmente em crescimento), correspondência subjetiva e demorada de KOLs, e dificuldade em escalar interações comunitárias. A XerpaAI aborda esses problemas através da geração de conteúdo impulsionada por IA, distribuição inteligente e otimização em tempo real. Por exemplo, gera automaticamente conteúdo multilingue e distribui-o através de uma rede de mais de 100K KOCs/KOLs em plataformas como X, Telegram e TikTok, alcançando um aumento de 3x nas taxas de conversão e uma redução de 70% nos custos.
2. O conceito central da XerpaAI é o “motor de crescimento inteligente”. Isso significa que pode substituir completamente as equipas de crescimento humanas? Considerando as tendências de IA de 2025, como o modelo de agente autónomo da IA agentic, como vê o papel da XerpaAI em ajudar as startups a fazer a transição de “expansão manual” para “auto-condução inteligente”?
A: Sim, nosso conceito central é construir um "motor de crescimento inteligente" que pode reduzir significativamente a dependência de equipes de crescimento humano, mas não substituí-las completamente — em vez disso, ele atua como um potencializador, permitindo que as equipes se concentrem na estratégia em vez da execução. Em 2025, a ascensão da IA agente confere aos agentes de IA uma autonomia mais forte, e o XerpaAI é uma manifestação dessa tendência: ele atua como um guia inteligente Sherpa, lidando autonomamente com análise de comportamento do usuário, ativação de incentivos e ajustes de campanhas, ajudando startups a fazer a transição de "expansão manual" para "autoimpulso inteligente".
3. Qual é a arquitetura técnica do XerpaAI? Como integra modelos de IA ( como geração de conteúdo e otimização em tempo real ) com elementos nativos do Web3 ( como mecanismos de link-to-earn e gráficos sociais ) para apoiar o crescimento do projeto?
A: A arquitetura técnica da XerpaAI é um sistema altamente modular de múltiplos Agentes de IA, projetado para lidar com tarefas complexas no crescimento do Web3, como aquisição automatizada de usuários, expansão da comunidade e correspondência KOL/KOC. Construímos todo o sistema como uma rede de agentes colaborativos, onde cada agente se concentra em subtarefas específicas, mas colabora de forma contínua através de estados compartilhados e protocolos de comunicação (, como verificação de contratos inteligentes baseada em blockchain ). Esta é uma forma de fluxos de trabalho de múltiplos agentes, onde os agentes podem planejar, executar e otimizar autonomamente caminhos de ação, alcançando assim um motor de crescimento inteligente de ponta a ponta.
No seu núcleo, a arquitetura da XerpaAI gira em torno de um coordenador central AGA (AI Growth Agent) que supervisiona as interações de múltiplos agentes dedicados, formando uma estrutura dinâmica de árvore de decisão. A seguir está uma análise detalhada do ponto de vista de múltiplos Agentes de IA:
Composição da rede de agentes:
– Planejador de Agente: Este é o ponto de entrada, responsável por decompor objetivos de crescimento de alto nível ( como "aumentar as taxas de conversão de usuários para um projeto DeFi" ) em subtarefas executáveis. Adota a estratégia de prompting Planejar-e-Solver, um método avançado de raciocínio zero-shot que primeiro formula um plano abrangente (, por exemplo, dividindo tarefas em geração de conteúdo, correspondência de KOL e otimização de desempenho ) e depois resolve cada subtarefa passo a passo. Este método aborda a questão dos passos ausentes do tradicional Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), garantindo que o agente não pule elos de raciocínio chave. Por exemplo, ao lidar com uma tarefa de marketing viral WEB3, o planejador de agente primeiro planejará:
"Passo 1: Analisar o público-alvo;
Passo 2: Gerar conteúdo multimodal;
Passo 3: Correspondência de KOLs específicos da plataforma;
Passo 4: Monitorizar o feedback em tempo real.
– Agente de Coleta de Dados: Responsável pela coleta em tempo real e pré-processamento de dados de múltiplas fontes do ecossistema Web3 (, como transações de blockchain, gráficos sociais, interações de usuários entre plataformas). As fontes de dados incluem X, Telegram, atividades on-chain (, como interações com contratos inteligentes), e o gráfico social do ecossistema UXLINK. Como camada de entrada do sistema multi-agente, o agente de coleta de dados fornece fluxos de dados estruturados em tempo real para outros agentes (planejamento, geração de conteúdo, distribuição, otimização, integração), garantindo que as decisões sejam baseadas nas informações mais recentes. Por exemplo, ele extrai tendências de interação de mais de 110 mil comunidades para que o agente de planejamento possa decompor tarefas.
– Agente de Geração de Conteúdo: Foca na criação de conteúdo multimodal e multilingue ( como texto, imagens e vídeos ). Utiliza o prompting de Zero-Shot Chain-of-Thought ao adicionar “Vamos pensar passo a passo” para induzir raciocínio passo a passo, como derivar narrativas personalizadas a partir dos dados do usuário sem a necessidade de exemplos pré-treinados. Isso permite que o agente gere conteúdo de alta qualidade em um ambiente zero-shot, suportando distribuição cross-platform ( como X, Telegram e TikTok ).
– Agente de Distribuição & Correspondência: Lida com a correspondência inteligente e a distribuição de conteúdo dentro da rede de mais de 100K KOL/KOC. Integra elementos nativos do Web3, como análise de gráfico social e mecanismos de link-to-earn, utilizando colaboração multi-agente para otimizar caminhos — por exemplo, decompondo o processo de correspondência através do Planeamento e Resolução em “planear uma lista de KOLs potenciais, depois resolver a compatibilidade e a alocação de incentivos”.
– Agente de Otimização & Feedback: Monitora indicadores de desempenho ( como taxas de conversão e custos) em tempo real e ajusta estratégias através de loops de autorreflexão. Ele运用 Zero-Shot CoT para analisar viéses de dados, como raciocínio passo a passo "Se a taxa de conversão for inferior ao esperado, por quê? Passo 1: Verificar a relevância do conteúdo; Passo 2: Avaliar a influência do KOL; Passo 3: Ajustar incentivos", alcançando assim uma redução de custos de 70% e um aumento de 3x nas conversões.
– Agente de Integração: Conecta componentes de IA e Web3, garantindo verificação descentralizada ( como a privacidade de dados na blockchain ) e suporte cruzado ( incentivos de liquidez DeFi, construção de comunidade SocialFi ).
Mecanismo de colaboração multi-agente:
A comunicação entre agentes é realizada através de um grafo de conhecimento compartilhado baseado na tecnologia GraphRAG, permitindo a ingestão e raciocínio de dados em tempo real. O coordenador central utiliza um algoritmo inspirado na busca A* para navegar pelo espaço de ações, evitando caminhos ineficientes e garantindo uma execução eficiente.
Incorporamos o Plan-and-Solve como o motor de raciocínio central para superar as limitações do Zero-Shot CoT (, como erros de cálculo ou mal-entendidos semânticos). Por exemplo, em um projeto SocialFi, o agente de planejamento primeiro formula um plano: "Subtarefa 1: Identificar comunidades-alvo; Subtarefa 2: Gerar conteúdo interativo; Subtarefa 3: Distribuir e otimizar", e então cada agente usa o Zero-Shot CoT para resolvê-los passo a passo, evitando a dependência de exemplos manuais.
Este sistema multi-agente suporta processamento paralelo e aprendizagem iterativa: se um agente falhar (, como o agente de correspondência não encontrar um KOL adequado ), o agente de feedback inicia um ciclo de reflexão para replanejar o caminho. Este design segue as tendências multi-agente, como ensino inter-agente e otimização em ambientes simulados.
Suporte a memórias:
XerpaAI melhora as capacidades de aprendizagem e adaptação do sistema multiagente através de um mecanismo de Memórias ( baseado em armazenamento de contexto a longo prazo), armazenando tarefas históricas, preferências dos usuários e resultados de otimização, semelhante a uma arquitetura de "memória quase infinita". Isso permite que os agentes reutilizem o conhecimento entre tarefas e melhorem continuamente.
As memórias são armazenadas em um grafo de conhecimento distribuído ( baseado no GraphRAG) combinado com um banco de dados vetorial ( Milvus) para suportar a recuperação eficiente. Cada agente ( planejamento, geração de conteúdo, distribuição, otimização, coleta de dados) armazena decisões e resultados chave em Memórias, como "O emparelhamento de KOL de um projeto aumentou as taxas de conversão em 3x, e KOLs de alta interação devem ser priorizados".
Como um recurso compartilhado, as Memórias promovem a colaboração entre agentes. O agente de coleta de dados armazena novos dados nas Memórias, o agente de geração de conteúdo ajusta suas criações de acordo, o agente de distribuição otimiza o emparelhamento de KOL e o agente de otimização avalia o desempenho, formando um ciclo adaptativo.
As memórias dotam o sistema de "memória", permitindo que os agentes aprendam padrões históricos e otimizem tarefas futuras. Por exemplo, após uma campanha de marketing viral falhada para um projeto WEB3, as memórias registam as razões para o falhanço (, como incentivos insuficientes ), e o agente de planeamento ajusta o mecanismo de incentivos para novas campanhas de acordo.
A essência das Memórias do XerpaAI é construir um cérebro externo para os usuários do XerpaAI, transformando o conhecimento fragmentado em memórias estruturadas reutilizáveis através de armazenamento hierárquico, indexação dinâmica e protocolos MCP.
No geral, esta arquitetura torna o XerpaAI mais do que apenas uma ferramenta, mas um parceiro de crescimento adaptativo que serviu mais de 110 mil comunidades. Através da colaboração de múltiplos Agentes de IA, juntamente com tecnologias de prompting avançadas, como Plan-and-Solve e Zero-Shot Chain-of-Thought, conseguimos uma automação eficiente e zero-shot do crescimento Web3. Se você tiver exemplos de tarefas específicas, posso demonstrar ainda mais como esses componentes são aplicados.
4. Nas inovações em IA de 2025, modelos pequenos e especializados e computação em tempo de inferência estão se tornando pontos focais. A XerpaAI adotou tecnologias semelhantes para lidar com grandes quantidades de dados (, como correspondência de mais de 100K KOL e distribuição cross-platform, incluindo X, Telegram e TikTok)? Como o seu motor de análise de dados garante feedback em tempo real e auto-otimização?
A: Sim, adotamos pequenos modelos especializados para lidar com tarefas específicas, como correspondência de KOL e distribuição entre plataformas. Estes modelos são otimizados para dados Web3 para reduzir o tempo de inferência. Em linha com a tendência de 2025 da computação do tempo de inferência, nosso motor utiliza algoritmos eficientes para processar enormes quantidades de dados, como correspondência em tempo real de mais de 100 mil KOLs e distribuição através do X, Telegram e TikTok. O motor de análise de dados garante auto-otimização através de ciclos de aprendizado de máquina: coletando dados de interação do usuário, aplicando aprendizado por reforço para ajustar estratégias e evitando overfitting.
5. XerpaAI já atendeu mais de 110K comunidades. Como é que utiliza a IA multimodal ( combinando texto, imagens e dados sociais ) para automatizar a aquisição de usuários e a interação com a comunidade? Comparado com as tendências atuais de IA, como memória quase infinita e silício personalizado, quais são as inovações da XerpaAI em computação de borda ou integração em nuvem?
A: XerpaAI utiliza IA multimodal para processar texto, imagens e dados sociais, como gerar conteúdo melhorado por imagem ou analisar gráficos sociais para automatizar interações, e já serviu mais de 110K comunidades. Comparado com as tendências de 2025, como a memória quase infinita, inovamos na integração em nuvem utilizando computação distribuída para processar dados em larga escala; em termos de computação de borda, otimizamos agentes móveis para garantir interações de baixa latência, como respostas em tempo real a consultas de usuários em grupos do Telegram.
6. XerpaAI tem uma rede de mais de 100K KOLs/KOCs. Como é que serve esses grupos de influenciadores através de ferramentas de IA ( como geração de conteúdo personalizado e otimização de incentivos ) para os ajudar a melhorar a eficiência de monetização e a interação na comunidade, estabelecendo assim uma vantagem de canal mutuamente benéfica? Considerando as tendências de IA de 2025, como agentes personalizados, como acha que isso ampliará a propagação viral dos projetos Web3?
A: A rede de mais de 100K KOL/KOC da XerpaAI é o cerne da nossa vantagem de canal. Através de ferramentas de IA, como geração de conteúdo personalizado e otimização de incentivos, fornecemos serviços adaptados a esses influenciadores para ajudá-los a melhorar a eficiência de monetização e a interação com a comunidade. Por exemplo, nosso motor AGA utiliza IA multimodal para gerar conteúdo exclusivo (, como imagens, roteiros de vídeo ou postagens direcionadas a públicos específicos) e maximiza sua renda através da otimização de incentivos em tempo real (, como ajustar dinamicamente as proporções de compartilhamento de receita com base em dados de interação) — isso pode aumentar a eficiência de monetização dos KOLs em 2-3 vezes, enquanto melhora a fidelidade da comunidade, como respostas automatizadas e interações gamificadas. O resultado é um benefício mútuo: os influenciadores ganham mais exposição e receita, enquanto nós expandimos nossos canais de distribuição através de suas redes. Nas tendências de IA de 2025, agentes personalizados (, como assistentes de IA personalizados), estão dominando a economia dos influenciadores, e a XerpaAI é uma pioneira nesta aplicação — nossos agentes podem aprender autonomamente as preferências dos KOLs e prever tendências, amplificando assim a propagação viral de projetos Web3. Por exemplo, em uma campanha DeFi, através das cadeias de micro-compartilhamento dos KOCs, um crescimento exponencial de usuários pode ser alcançado, com taxas de conversão aumentando em mais de 5 vezes.
7. Ao servir KOLs/KOCs, que estratégias a XerpaAI adotou para garantir a privacidade dos dados e uma distribuição justa de receitas (, como através de mecanismos de link-to-earn verificados por blockchain) para cultivar lealdade a longo prazo? Como essa vantagem de canal se traduz em uma barreira competitiva para startups, especialmente na distribuição em múltiplas plataformas ( como X, Telegram e TikTok)?
A: Ao servir KOLs/KOCs, priorizamos estratégias nativas da Web3 para garantir a privacidade dos dados e uma partilha justa de receitas: todos os dados de interação são verificados através da blockchain (, como o uso de provas de conhecimento zero para armazenar informações anonimizadas ) para prevenir vazamentos; o mecanismo de link-to-earn executa automaticamente a partilha de receitas com base em contratos inteligentes, garantindo transparência e pagamentos instantâneos (, como recompensas em tokens com base em métricas de interação ), o que cultiva a lealdade a longo prazo — a nossa taxa de retenção excede 85%. Esta vantagem de canal traduz-se numa barreira competitiva para startups: na distribuição multi-plataforma (, como tweets em tempo real no X, interações em grupo no Telegram e vídeos curtos no TikTok ), a nossa rede forma uma "vala", proporcionando acesso exclusivo e caminhos otimizados, ajudando as empresas a contornar os gargalos da publicidade tradicional e a alcançar um crescimento de baixo custo e alta eficiência. Por exemplo, um projeto WEB3 cobriu 5 milhões de utilizadores em 3 semanas através dos nossos canais KOL/KOC, enquanto os concorrentes precisaram de vários meses.
8. Em 2025, com a ascensão dos agentes de IA, a privacidade dos dados e o viés algorítmico são desafios-chave. Como uma plataforma nativa de Web3 e IA, como é que a XerpaAI garante transparência e descentralização (, como através da verificação em blockchain)? Quais são as suas considerações sobre a ética da IA?
A: A privacidade dos dados e o viés algorítmico são cruciais. Como uma plataforma nativa de Web3 e IA, garantimos transparência através da verificação em blockchain, como a utilização de armazenamento descentralizado para proteger os dados dos usuários e a realização de auditorias de imparcialidade para evitar viés. As nossas considerações éticas em IA incluem: anonimização de todos os dados de treino do modelo, mecanismos de opt-out controláveis pelo usuário e auditorias regulares por terceiros para cumprir com as tendências regulamentares.
9. A XerpaAI recentemente garantiu 6 milhões de dólares em financiamento inicial, liderado pela UFLY Capital. Como esse financiamento será utilizado para expansão? Por favor, compartilhe um caso específico, como ajudou uma startup Web3 a alcançar crescimento do zero, destacando seu papel na aquisição de usuários e na construção de comunidade.
A: Este financiamento inicial de 6 milhões de dólares será utilizado para iteração de produtos, expansão internacional ( como recrutamento de equipe no Vale do Silício, Tóquio e Singapura), e integração de ecossistemas. Um caso típico é a nossa assistência a uma startup Web3: começando do zero, a nossa AGA gerou conteúdo multilíngue, distribuiu-o através da rede de KOL, construiu um gráfico comunitário e, em última análise, adquiriu 100.000 usuários em um mês, com a atividade da comunidade aumentando em 2 vezes. Isso destaca nosso papel na aquisição de usuários e construção de comunidades.
10. Olhando para o futuro, como é que a XerpaAI se integrará em tendências mais amplas de IA, como agentes de IA personalizados ou investimentos automatizados? Quais são os próximos planos de iteração técnica da empresa? Que conselhos tem para empreendedores de IA para lidarem com as mudanças dinâmicas no crescimento do Web3?
A: No futuro, o XerpaAI irá integrar-se na tendência de agentes de IA personalizados, como caminhos de crescimento personalizados, e explorar módulos de investimento automatizados. A próxima iteração inclui o aprimoramento das capacidades multimodais ( como a geração de vídeo) e uma integração mais profunda com a Web3. Conselho para empreendedores de IA: concentrem-se nos pontos de dor, como a automação do crescimento, abracem a IA agente e construam parcerias de ecossistema para lidar com as mudanças dinâmicas na Web3 — por exemplo, monitorar tendências em tempo real e iterar rapidamente. As capacidades de serviço do XerpaAI também irão capacitar KOLs/KOCs, permitindo que este grupo aumente a sua influência com a ajuda do XerpaAI.
11. Como CTO, qual é a sua maior expectativa para a integração de IA e Web3? Como é que a XerpaAI ajuda mais startups a "conectar, expandir e dominar o mercado"? Por fim, o que gostaria de dizer a potenciais parceiros ou usuários?
A: Como CTO, a minha maior expectativa para a integração da IA e do Web3 é realizar uma economia inteligente verdadeiramente descentralizada, onde Agentes de IA como o XerpaAI impulsionam o crescimento inteligente. O XerpaAI ajudará mais startups a "conectar, expandir e dominar o mercado" através do nosso motor AGA, fornecendo suporte de ponta a ponta, desde o conteúdo até a otimização. Finalmente, para potenciais parceiros e usuários: juntem-se a nós para acelerar o seu crescimento — sejam bem-vindos a visitar xerpaai.com para experimentar, ou enviem-nos uma mensagem para discutir cooperação!