1. Potresti presentare il background fondativo di XerpaAI? Come parte dell'ecosistema UXLINK, in che modo XerpaAI si posiziona come "primo agente di crescita basato sull'intelligenza artificiale al mondo" e qual è la sua missione principale? Nel campo del Web3, quali sono i punti critici dei modelli di crescita tradizionali (come il marketing manuale e le collaborazioni con i KOL) e in che modo XerpaAI risolve questi problemi attraverso l'intelligenza artificiale?
R: La creazione di XerpaAI ha avuto origine dall'ecosistema UXLINK. Abbiamo osservato che le startup Web3 affrontano sfide significative in termini di crescita, come un marketing manuale ad alto costo, collaborazioni inefficienti basate sui KOL e un'acquisizione utenti frammentata. In qualità di primo AI Growth Agent (AGA) al mondo, la nostra missione principale è la crescita intelligente, aiutando le startup WEB3 a passare dalle operazioni manuali a un modello di espansione intelligente e autogestito. I punti critici dei modelli di crescita tradizionali includono: budget di marketing elevati (le aziende tecnologiche globali spendono dai 600 miliardi ai 1.000 miliardi di dollari all'anno per la crescita), un matching soggettivo e dispendioso in termini di tempo con i KOL e la difficoltà di scalare le interazioni della community. XerpaAI affronta queste problematiche attraverso la generazione di contenuti basata sull'intelligenza artificiale, la distribuzione intelligente e l'ottimizzazione in tempo reale. Ad esempio, genera automaticamente contenuti multilingue e li distribuisce attraverso una rete di oltre 100.000 KOC/KOL su piattaforme come X, Telegram e TikTok, ottenendo un aumento di 3 volte dei tassi di conversione e una riduzione dei costi del 70%.
2. Il concetto chiave di XerpaAI è il "motore di crescita intelligente". Questo significa che può sostituire completamente i team di crescita umana? Considerando i trend dell'IA del 2025, come il modello di agente autonomo dell'IA agentica, come vede il ruolo di XerpaAI nell'aiutare le startup a passare dall'"espansione manuale" all'"auto-guida intelligente"?
R: Sì, il nostro concetto fondamentale è quello di costruire un "motore di crescita intelligente" in grado di ridurre significativamente la dipendenza dai team di crescita umani, senza però sostituirli completamente. Piuttosto, funge da potenziatore, consentendo ai team di concentrarsi sulla strategia piuttosto che sull'esecuzione. Nel 2025, l'ascesa dell'intelligenza artificiale agentica conferisce agli agenti di intelligenza artificiale una maggiore autonomia, e XerpaAI è una manifestazione di questa tendenza: agisce come una guida Sherpa intelligente, gestendo autonomamente l'analisi del comportamento degli utenti, l'attivazione degli incentivi e gli aggiustamenti delle campagne, aiutando le startup a passare dall'"espansione manuale" all'"auto-guida intelligente".
3. Qual è l'architettura tecnica di XerpaAI? Come integra i modelli di intelligenza artificiale (come la generazione di contenuti e l'ottimizzazione in tempo reale) con elementi nativi del Web3 (come meccanismi di link-to-earn e grafici sociali) per supportare la crescita del progetto?
R: L'architettura tecnica di XerpaAI è un sistema di agenti multi-IA altamente modulare, progettato per gestire attività complesse nella crescita Web3, come l'acquisizione automatizzata di utenti, l'espansione della community e l'abbinamento KOL/KOC. Abbiamo costruito l'intero sistema come una rete di agenti collaborativi, in cui ogni agente si concentra su sottoattività specifiche, ma collabora in modo fluido attraverso stati e protocolli di comunicazione condivisi (come la verifica degli smart contract basata su blockchain). Si tratta di una forma di flusso di lavoro agentico multi-agente, in cui gli agenti possono pianificare, eseguire e ottimizzare autonomamente i percorsi di azione, realizzando così un motore di crescita intelligente end-to-end.
Fondamentalmente, l'architettura di XerpaAI ruota attorno a un coordinatore AGA (AI Growth Agent) centrale che supervisiona le interazioni di più agenti dedicati, formando una struttura dinamica ad albero decisionale. Di seguito è riportata una ripartizione dettagliata dal punto di vista degli agenti multi-AI:
Composizione della rete di agenti:
– Agente di pianificazione: questo è il punto di ingresso, responsabile della scomposizione degli obiettivi di crescita di alto livello (come "aumentare i tassi di conversione degli utenti per un progetto DeFi") in sottoattività eseguibili. Adotta la strategia di prompt Plan-and-Solve, un metodo avanzato di ragionamento zero-shot che prima formula un piano completo (ad esempio, suddividendo le attività in generazione di contenuti, abbinamento KOL e ottimizzazione delle prestazioni) e poi risolve ogni sottoattività passo dopo passo. Questo metodo affronta il problema dei passaggi mancanti della tradizionale Catena di Pensiero (CoT) Zero-Shot, garantendo che l'agente non salti i collegamenti chiave del ragionamento. Ad esempio, quando si gestisce un'attività di marketing virale WEB3, l'agente di pianificazione pianificherà innanzitutto:
“Fase 1: Analizzare il pubblico di destinazione;
Fase 2: Generare contenuti multimodali;
Fase 3: abbinare i KOL specifici della piattaforma;
Fase 4: monitorare il feedback in tempo reale."
– Agente di raccolta dati: responsabile della raccolta e della pre-elaborazione in tempo reale di dati multi-sorgente dall'ecosistema Web3 (come transazioni blockchain, grafici social, interazioni utente multipiattaforma). Le fonti di dati includono X, Telegram, attività on-chain (come interazioni con smart contract) e il grafico social dell'ecosistema UXLINK. Come livello di input del sistema multi-agente, l'agente di raccolta dati fornisce flussi di dati strutturati in tempo reale per altri agenti (pianificazione, generazione di contenuti, distribuzione, ottimizzazione, integrazione), garantendo che le decisioni siano basate sulle informazioni più recenti. Ad esempio, estrae i trend di interazione da oltre 110.000 community affinché l'agente di pianificazione possa scomporre le attività.
– Agente di generazione di contenuti: si concentra sulla creazione di contenuti multilingue e multimodali (come testo, immagini e video). Utilizza la tecnica Zero-Shot Chain-of-Thought aggiungendo "Pensiamo passo dopo passo" per indurre un ragionamento graduale, come la derivazione di narrazioni personalizzate dai dati degli utenti senza la necessità di esempi pre-addestrati. Ciò consente all'agente di generare contenuti di alta qualità in un ambiente zero-shot, supportando la distribuzione multipiattaforma (come X, Telegram e TikTok).
– Agente di distribuzione e matching: gestisce il matching intelligente e la distribuzione dei contenuti all'interno della rete di oltre 100.000 KOL/KOC. Integra elementi nativi del Web3 come l'analisi dei grafici sociali e i meccanismi link-to-earn, utilizzando la collaborazione multi-agente per ottimizzare i percorsi, ad esempio scomponendo il processo di matching tramite Plan-and-Solve in "pianificazione di un elenco di potenziali KOL, quindi risoluzione della compatibilità e allocazione degli incentivi".
– Agente di Ottimizzazione e Feedback: monitora gli indicatori di performance (come tassi di conversione e costi) in tempo reale e adatta le strategie attraverso cicli di auto-riflessione. Utilizza Zero-Shot CoT per analizzare i bias dei dati, come il ragionamento passo dopo passo "Se il tasso di conversione è inferiore alle aspettative, perché? Fase 1: verificare la pertinenza dei contenuti; Fase 2: valutare l'influenza dei KOL; Fase 3: adeguare gli incentivi", ottenendo così una riduzione dei costi del 70% e un aumento di 3 volte delle conversioni.
– Agente di integrazione: collega i componenti AI e Web3, garantendo la verifica decentralizzata (come la privacy dei dati sulla blockchain) e il supporto cross-track (incentivi di liquidità DeFi, creazione di community SocialFi).
Meccanismo di collaborazione multi-agente: la comunicazione tra gli agenti avviene tramite un knowledge graph condiviso basato sulla tecnologia GraphRAG, che consente l'acquisizione e il ragionamento dei dati in tempo reale. Il coordinatore centrale utilizza un algoritmo ispirato alla ricerca A* per navigare nello spazio di azione, evitando percorsi inefficienti e garantendo un'esecuzione efficiente.
Abbiamo incorporato Plan-and-Solve come motore di ragionamento principale per superare i limiti di Zero-Shot CoT (come errori di calcolo o incomprensioni semantiche). Ad esempio, in un progetto SocialFi, l'agente di pianificazione formula prima un piano: "Sottoattività 1: Identificare le comunità target; Sottoattività 2: Generare contenuti interattivi; Sottoattività 3: Distribuire e ottimizzare", e poi ogni agente utilizza Zero-Shot CoT per risolverli passo dopo passo, evitando di affidarsi a esempi manuali.
Questo sistema multi-agente supporta l'elaborazione parallela e l'apprendimento iterativo: se un agente fallisce (ad esempio, se l'agente corrispondente non trova un KOL adatto), l'agente di feedback attiva un ciclo di riflessione per ripianificare il percorso. Questo design segue le tendenze multi-agente, come l'insegnamento inter-agente e l'ottimizzazione in ambienti simulati.
Supporto memorie:
XerpaAI migliora le capacità di apprendimento e adattamento del sistema multi-agente attraverso un meccanismo di Memorie (basato sull'archiviazione contestuale a lungo termine), che memorizza le attività cronologiche, le preferenze degli utenti e i risultati di ottimizzazione, in modo simile a un'architettura a "memoria quasi infinita". Ciò consente agli agenti di riutilizzare le conoscenze tra le attività e di migliorarle costantemente.
Le memorie sono archiviate in un knowledge graph distribuito (basato su GraphRAG) combinato con un database vettoriale (Milvus) per supportare un recupero efficiente. Ogni agente (pianificazione, generazione di contenuti, distribuzione, ottimizzazione, raccolta dati) memorizza decisioni e risultati chiave nelle memorie, ad esempio "La corrispondenza KOL di un progetto ha triplicato i tassi di conversione e i KOL ad alta interazione dovrebbero essere considerati prioritari".
In quanto risorsa condivisa, Memories promuove la collaborazione tra agenti. L'agente di raccolta dati memorizza i nuovi dati in Memories, l'agente di generazione dei contenuti adatta le sue creazioni di conseguenza, l'agente di distribuzione ottimizza il matching KOL e l'agente di ottimizzazione valuta le prestazioni, formando un ciclo adattivo.
Le memorie dotano il sistema di "memoria", consentendo agli agenti di apprendere modelli storici e ottimizzare le attività future. Ad esempio, dopo il fallimento di una campagna di marketing virale per un progetto WEB3, le memorie registrano le ragioni del fallimento (come incentivi insufficienti) e l'agente di pianificazione adatta di conseguenza il meccanismo di incentivazione per le nuove campagne.
L'essenza di Memories di XerpaAI è quella di costruire un cervello esterno per gli utenti di XerpaAI, trasformando la conoscenza frammentata in memorie strutturate riutilizzabili attraverso l'archiviazione gerarchica, l'indicizzazione dinamica e i protocolli MCP.
Nel complesso, questa architettura rende XerpaAI più di un semplice strumento, ma un partner di crescita adattivo che ha servito oltre 110.000 community. Grazie alla collaborazione di agenti multi-IA, abbinata a tecnologie di prompting avanzate come Plan-and-Solve e Zero-Shot Chain-of-Thought, abbiamo ottenuto un'automazione efficiente e zero-shot della crescita Web3. Se avete esempi di attività specifiche, posso illustrarvi ulteriormente come vengono applicati questi componenti.
4. Nelle innovazioni dell'intelligenza artificiale del 2025, i piccoli modelli specializzati e il calcolo del tempo di inferenza stanno diventando punti focali. XerpaAI ha adottato tecnologie simili per gestire enormi quantità di dati (come il matching di oltre 100.000 KOL e la distribuzione multipiattaforma, tra cui X, Telegram e TikTok)? In che modo il suo motore di analisi dei dati garantisce feedback in tempo reale e auto-ottimizzazione?
R: Sì, abbiamo adottato piccoli modelli specializzati per gestire attività specifiche come il matching dei KOL e la distribuzione multipiattaforma. Questi modelli sono ottimizzati per i dati Web3 per ridurre i tempi di inferenza. In linea con la tendenza del 2025 in termini di calcolo dei tempi di inferenza, il nostro motore utilizza algoritmi efficienti per elaborare enormi quantità di dati, come il matching in tempo reale di oltre 100.000 KOL e la distribuzione su X, Telegram e TikTok. Il motore di analisi dei dati garantisce l'auto-ottimizzazione attraverso cicli di apprendimento automatico: raccolta dei dati di interazione dell'utente, applicazione dell'apprendimento per rinforzo per adattare le strategie ed evitare l'overfitting.
5. XerpaAI ha servito oltre 110.000 comunità. Come utilizza l'intelligenza artificiale multimodale (combinando testo, immagini e dati social) per automatizzare l'acquisizione degli utenti e l'interazione con la comunità? Rispetto alle attuali tendenze dell'intelligenza artificiale, come la memoria quasi infinita e il silicio personalizzato, quali sono le innovazioni di XerpaAI nell'edge computing o nell'integrazione cloud?
R: XerpaAI utilizza l'intelligenza artificiale multimodale per elaborare testo, immagini e dati social, ad esempio generando contenuti arricchiti da immagini o analizzando grafici social per automatizzare le interazioni, e ha servito oltre 110.000 community. Rispetto alle tendenze del 2025, come la memoria quasi infinita, abbiamo innovato nell'integrazione cloud utilizzando il calcolo distribuito per elaborare dati su larga scala; in termini di edge computing, abbiamo ottimizzato gli agenti mobili per garantire interazioni a bassa latenza, come le risposte in tempo reale alle query degli utenti nei gruppi Telegram.
6. XerpaAI vanta una rete di oltre 100.000 KOL/KOC. In che modo supporta questi gruppi di influencer attraverso strumenti di intelligenza artificiale (come la generazione di contenuti personalizzati e l'ottimizzazione degli incentivi) per aiutarli a migliorare l'efficienza della monetizzazione e l'interazione con la community, creando così un vantaggio di canale reciprocamente vantaggioso? Considerando i trend dell'intelligenza artificiale del 2025, come gli agenti personalizzati, come pensi che questo amplificherà la diffusione virale dei progetti Web3?
R: La rete di oltre 100.000 KOL/KOC di XerpaAI è il fulcro del vantaggio competitivo del nostro canale. Attraverso strumenti di intelligenza artificiale come la generazione di contenuti personalizzati e l'ottimizzazione degli incentivi, forniamo servizi su misura a questi influencer per aiutarli a migliorare l'efficienza della monetizzazione e l'interazione con la community. Ad esempio, il nostro motore AGA utilizza l'intelligenza artificiale multimodale per generare contenuti esclusivi (come immagini, script video o post rivolti a un pubblico specifico) e massimizza i loro guadagni attraverso l'ottimizzazione degli incentivi in tempo reale (ad esempio, regolando dinamicamente i rapporti di condivisione dei ricavi in base ai dati di interazione): questo può aumentare l'efficienza della monetizzazione dei KOL di 2-3 volte, migliorando al contempo la fedeltà della community, grazie ad esempio a risposte automatiche e interazioni gamificate. Il risultato è un vantaggio reciproco: gli influencer ottengono maggiore visibilità e ricavi, mentre noi espandiamo i nostri canali di distribuzione attraverso le loro reti. Nei trend dell'intelligenza artificiale del 2025, gli agenti personalizzati (come gli assistenti AI personalizzati) stanno dominando l'economia degli influencer e XerpaAI è un pioniere in questa applicazione: i nostri agenti possono apprendere autonomamente le preferenze dei KOL e prevedere le tendenze, amplificando così la diffusione virale dei progetti Web3. Ad esempio, in una campagna DeFi, attraverso le catene di micro-condivisione dei KOC, si può ottenere una crescita esponenziale degli utenti, con tassi di conversione che aumentano di oltre 5 volte.
7. Quali strategie ha adottato XerpaAI per garantire la riservatezza dei dati e un'equa condivisione dei ricavi (ad esempio attraverso meccanismi di link-to-earn verificati tramite blockchain) al fine di fidelizzare i clienti a lungo termine? In che modo questo vantaggio di canale si traduce in una barriera competitiva per le startup, soprattutto nella distribuzione multipiattaforma (come X, Telegram e TikTok)?
R: Quando serviamo KOL/KOC, diamo priorità a strategie native Web3 per garantire la privacy dei dati e un'equa condivisione dei ricavi: tutti i dati di interazione vengono verificati tramite blockchain (ad esempio, utilizzando prove a conoscenza zero per archiviare informazioni anonime) per prevenire fughe di dati; il meccanismo link-to-earn esegue automaticamente la condivisione dei ricavi basata su contratti intelligenti, garantendo trasparenza e pagamenti istantanei (come premi in token basati sulle metriche di interazione), che coltivano la fidelizzazione a lungo termine: il nostro tasso di fidelizzazione supera l'85%. Questo vantaggio di canale si traduce in una barriera competitiva per le startup: nella distribuzione multipiattaforma (come tweet in tempo reale su X, interazioni di gruppo su Telegram e brevi video su TikTok), la nostra rete forma un "fossato", fornendo accesso esclusivo e percorsi ottimizzati, aiutando le aziende a bypassare i colli di bottiglia della pubblicità tradizionale e a raggiungere una crescita a basso costo e ad alta efficienza. Ad esempio, un progetto WEB3 ha coperto 5 milioni di utenti in 3 settimane attraverso i nostri canali KOL/KOC, mentre i concorrenti hanno impiegato diversi mesi.
8. Nel 2025, con l'ascesa degli agenti di intelligenza artificiale, la privacy dei dati e i bias algoritmici saranno sfide chiave. In quanto piattaforma Web3 e nativa per l'intelligenza artificiale, in che modo XerpaAI garantisce trasparenza e decentralizzazione (ad esempio attraverso la verifica tramite blockchain)? Quali sono le sue considerazioni in merito all'etica dell'intelligenza artificiale?
R: La privacy dei dati e i bias algoritmici sono cruciali. In quanto piattaforma nativa Web3 e AI, garantiamo la trasparenza attraverso la verifica blockchain, ad esempio utilizzando l'archiviazione decentralizzata per proteggere i dati degli utenti e conducendo audit di equità per evitare bias. Le nostre considerazioni etiche sull'IA includono: l'anonimizzazione di tutti i dati di addestramento dei modelli, meccanismi di opt-out controllabili dall'utente e audit regolari di terze parti per conformarsi alle tendenze normative.
9. XerpaAI ha recentemente ottenuto 6 milioni di dollari in finanziamenti iniziali, guidati da UFLY Capital. Come verranno utilizzati questi finanziamenti per l'espansione? Raccontaci un caso specifico, ad esempio come ha aiutato una startup Web3 a crescere partendo da zero, evidenziando il suo ruolo nell'acquisizione di utenti e nella creazione di una community.
R: Questo finanziamento iniziale di 6 milioni di dollari sarà utilizzato per l'iterazione del prodotto, l'espansione internazionale (ad esempio, il reclutamento di team nella Silicon Valley, a Tokyo e a Singapore) e l'integrazione dell'ecosistema. Un caso tipico è la nostra assistenza a una startup Web3: partendo da zero, la nostra AGA ha generato contenuti multilingue, li ha distribuiti attraverso la rete KOL, ha creato un grafico della community e, infine, ha acquisito 100.000 utenti in un mese, con un'attività della community raddoppiata. Questo evidenzia il nostro ruolo nell'acquisizione di utenti e nella creazione di community.
10. Guardando al futuro, come si integrerà XerpaAI nei trend più ampi dell'intelligenza artificiale, come gli agenti di intelligenza artificiale personalizzati o gli investimenti automatizzati? Quali sono i prossimi piani di evoluzione tecnica dell'azienda? Quali consigli daresti agli imprenditori dell'intelligenza artificiale per affrontare i cambiamenti dinamici nella crescita del Web3?
R: In futuro, XerpaAI si integrerà nel trend degli agenti di intelligenza artificiale personalizzati, come i percorsi di crescita personalizzati, ed esplorerà moduli di investimento automatizzati. La prossima iterazione include il potenziamento delle capacità multimodali (come la generazione di video) e una più profonda integrazione con il Web3. Consigli per gli imprenditori nel campo dell'intelligenza artificiale: concentrarsi su punti critici come l'automazione della crescita, adottare l'intelligenza artificiale agentica e costruire partnership di ecosistema per far fronte ai cambiamenti dinamici del Web3, ad esempio monitorando le tendenze in tempo reale e iterando rapidamente. Le capacità di servizio di XerpaAI daranno inoltre potere ai KOL/KOC, consentendo a questo gruppo di aumentare la propria influenza con l'aiuto di XerpaAI.
11. In qualità di CTO, quali sono le tue maggiori aspettative per l'integrazione di IA e Web3? In che modo XerpaAI aiuta più startup a "connettersi, espandersi e dominare il mercato"? Infine, cosa vorresti dire a potenziali partner o utenti?
R: Come CTO, la mia più grande aspettativa per l'integrazione di IA e Web3 è la realizzazione di un'economia intelligente realmente decentralizzata, in cui agenti di IA come XerpaAI stimolino una crescita intelligente. XerpaAI aiuterà più startup a "connettersi, espandersi e dominare il mercato" attraverso il nostro motore AGA, fornendo supporto end-to-end, dai contenuti all'ottimizzazione. Infine, a potenziali partner e utenti: unitevi a noi per accelerare la vostra crescita: benvenuti a visitare xerpaai.com per provarlo, oppure contattateci in privato per discutere di una collaborazione!