!
محتوى تحرير موثوق، تم مراجعته من قبل خبراء الصناعة الرائدين والمحررين ذوي الخبرة. إفصاح الإعلانات
1. يرجى تقديم خلفية تأسيس XerpaAI. كجزء من نظام UXLINK البيئي، كيف تحدد XerpaAI نفسها كـ"أول وكيل نمو AI في العالم"، وما هي مهمتها الأساسية؟ في مجال Web3، ما هي النقاط المؤلمة التي توجد في نماذج النمو التقليدية مثل التسويق اليدوي وتعاونات KOL، وكيف تحل XerpaAI هذه المشاكل من خلال AI؟
أ: نشأت تأسيس XerpaAI من نظام UXLINK البيئي. لقد لاحظنا أن الشركات الناشئة في Web3 تواجه تحديات كبيرة في ما يتعلق بالنمو، مثل التسويق اليدوي عالي التكلفة، والتعاون غير الفعال الذي يعتمد على KOLs، واكتساب المستخدمين المجزأ. كأول وكيل نمو ذكي بالذكاء الاصطناعي في العالم (AGA)، تتمثل مهمتنا الأساسية في النمو الذكي، مما يساعد الشركات الناشئة في WEB3 على الانتقال من العمليات اليدوية إلى نموذج توسيع ذكي وقائم على الذات. تشمل نقاط الألم في نماذج النمو التقليدية: الميزانيات التسويقية العالية (تنفق الشركات التكنولوجية العالمية من 600 مليار إلى تريليون دولار أمريكي سنويًا على النمو)، والتوافق مع KOLs الذي يستغرق وقتًا طويلاً وذاتيًا، وصعوبة في توسيع تفاعلات المجتمع. تعالج XerpaAI هذه المشكلات من خلال إنشاء محتوى مدفوع بالذكاء الاصطناعي، والتوزيع الذكي، والتحسين في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، تقوم تلقائيًا بإنشاء محتوى متعدد اللغات وتوزيعه من خلال شبكة تضم أكثر من 100K KOCs/KOLs على منصات مثل X وTelegram وTikTok، محققة زيادة بنسبة 3x في معدلات التحويل وتقليص التكاليف بنسبة 70%.
2. المفهوم الأساسي لـ XerpaAI هو "محرك النمو الذكي". هل يعني هذا أنه يمكنه استبدال فرق النمو البشرية بالكامل؟ بالنظر إلى اتجاهات الذكاء الاصطناعي في عام 2025، مثل نموذج الوكيل المستقل للذكاء الاصطناعي الوكلي، كيف ترى دور XerpaAI في مساعدة الشركات الناشئة على الانتقال من "التوسع اليدوي" إلى "القيادة الذاتية الذكية"؟
أ: نعم، مفهومنا الأساسي هو بناء "محرك نمو ذكي" يمكنه تقليل الاعتماد بشكل كبير على فرق النمو البشرية، ولكن ليس استبدالها بالكامل - بل يعمل كمعزز، مما يسمح للفرق بالتركيز على الاستراتيجية بدلاً من التنفيذ. في عام 2025، يمنح ارتفاع الذكاء الاصطناعي الفعال وكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية أقوى، وXerpaAI هو تجسيد لهذه الاتجاه: فهو يعمل كدليل شيربا ذكي، يتولى بشكل مستقل تحليل سلوك المستخدم، وتحفيز الحوافز، وتعديلات الحملات، مما يساعد الشركات الناشئة على الانتقال من "التوسع اليدوي" إلى "القيادة الذاتية الذكية".
3. ما هو الهيكل الفني لـ XerpaAI؟ كيف يدمج نماذج الذكاء الاصطناعي ( مثل إنشاء المحتوى والتحسين في الوقت الحقيقي ) مع العناصر الأصلية لـ Web3 ( مثل آليات الربط من أجل الكسب و الرسوم الاجتماعية ) لدعم نمو المشروع؟
A: نظام هندسة XerpaAI هو نظام متعدد الوكلاء يعتمد على الذكاء الاصطناعي، مصمم للتعامل مع المهام المعقدة في نمو Web3، مثل اكتساب المستخدمين الآلي، وتوسيع المجتمع، ومطابقة KOL/KOC. لقد قمنا ببناء النظام بالكامل كشبكة وكلاء تعاونية، حيث يركز كل وكيل على مهام فرعية محددة ولكنه يتعاون بسلاسة من خلال حالات مشتركة وبروتوكولات الاتصال ( مثل التحقق من العقود الذكية المعتمدة على blockchain ). هذه هي شكل من أشكال سير العمل الوكيل متعدد الوكلاء، حيث يمكن للوكلاء التخطيط والتنفيذ وتحسين مسارات العمل بشكل مستقل، وبالتالي تحقيق محرك نمو ذكي شامل.
في جوهرها، تدور بنية XerpaAI حول منسق AGA (AI Growth Agent) المركزي الذي يشرف على تفاعلات العديد من الوكلاء المخصصين، مما يشكل هيكل شجرة قرار ديناميكي. فيما يلي تحليل مفصل من منظور الوكلاء المتعددين للذكاء الاصطناعي:
!
تركيب شبكة الوكلاء:
– وكيل التخطيط: هذه هي نقطة الدخول، المسؤولة عن تحليل الأهداف النمو العالية ( مثل "زيادة معدلات تحويل المستخدمين لمشروع DeFi" ) إلى مهام فرعية قابلة للتنفيذ. تعتمد استراتيجية التحفيز التخطيط وحل المشكلات، وهي طريقة متقدمة للتفكير بدون تدريب مسبق تقوم أولاً بصياغة خطة شاملة ( على سبيل المثال، تقسيم المهام إلى توليد المحتوى، وتوافق KOL، وتحسين الأداء ) ثم تحل كل مهمة فرعية خطوة بخطوة. تعالج هذه الطريقة مشكلة الخطوات المفقودة في سلسلة التفكير التقليدية بدون تدريب مسبق (CoT)، مما يضمن أن الوكيل لا يتخطى الروابط الأساسية للتفكير. على سبيل المثال، عند التعامل مع مهمة تسويق فيروسية WEB3، سيقوم وكيل التخطيط أولاً بالتخطيط:
"الخطوة 1: تحليل الجمهور المستهدف؛
الخطوة 2: إنشاء محتوى متعدد الوسائط؛
الخطوة 3: مطابقة KOLs الخاصة بالمنصة;
الخطوة 4: راقب التعليقات الفورية.
– وكيل جمع البيانات: مسؤول عن جمع البيانات المتعددة المصدر في الوقت الفعلي ومعالجتها مسبقًا من نظام Web3 ( مثل معاملات blockchain، الرسوم الاجتماعية، التفاعلات عبر المنصات ). تشمل مصادر البيانات X، تيليجرام، الأنشطة على السلسلة ( مثل التفاعلات مع العقود الذكية )، والرسم الاجتماعي لنظام UXLINK. كطبقة الإدخال لنظام الوكلاء المتعدد، يوفر وكيل جمع البيانات تدفقات بيانات هيكلية في الوقت الفعلي لوكلاء آخرين ( للتخطيط، إنشاء المحتوى، التوزيع، التحسين، التكامل )، مما يضمن أن تكون القرارات مبنية على أحدث الرؤى. على سبيل المثال، يستخرج اتجاهات التفاعل من أكثر من 110K مجتمع لوكيل التخطيط لتفكيك المهام.
– وكيل إنشاء المحتوى: يركز على إنشاء محتوى متعدد اللغات ومتعدد الوسائط ( مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو ). يستخدم تحفيز سلسلة التفكير بدون تدريب مسبق من خلال إضافة "دعونا نفكر خطوة بخطوة" لتحفيز التفكير خطوة بخطوة، مثل اشتقاق السرد المخصص من بيانات المستخدم دون الحاجة إلى أمثلة مدربة مسبقًا. وهذا يسمح للوكيل بإنشاء محتوى عالي الجودة في إعداد خالي من التدريب، مما يدعم التوزيع عبر المنصات ( مثل X وTelegram وTikTok ).
– وكيل التوزيع والمطابقة: يدير المطابقة الذكية وتوزيع المحتوى ضمن شبكة تضم أكثر من 100K من KOL/KOC. يدمج عناصر أصلية من Web3 مثل تحليل الرسم البياني الاجتماعي وآليات الربط لكسب، باستخدام التعاون متعدد الوكلاء لتحسين المسارات — على سبيل المثال، تفكيك عملية المطابقة من خلال التخطيط والحل إلى "تخطيط قائمة من KOL المحتملين، ثم حل التوافق وتوزيع الحوافز".
– وكيل تحسين والتغذية الراجعة: يراقب مؤشرات الأداء ( مثل معدلات التحويل والتكاليف ) في الوقت الفعلي ويعدل الاستراتيجيات من خلال حلقات التأمل الذاتي. يستخدم Zero-Shot CoT لتحليل تحيزات البيانات، مثل التفكير خطوة بخطوة "إذا كانت معدل التحويل أقل من المتوقع، لماذا؟ الخطوة 1: تحقق من ملاءمة المحتوى؛ الخطوة 2: تقييم تأثير KOL؛ الخطوة 3: تعديل الحوافز"، مما يحقق تخفيضًا في التكاليف بنسبة 70% وزيادة بمقدار 3 مرات في التحويلات.
– وكيل التكامل: يجسر بين مكونات الذكاء الاصطناعي وWeb3، مما يضمن التحقق اللامركزي مثل خصوصية البيانات على البلوكشين( ودعم العبور) حوافز السيولة في DeFi، وبناء مجتمع SocialFi(.
آلية التعاون متعددة الوكلاء:
يتم تحقيق التواصل بين العملاء من خلال رسم بياني مشترك للمعرفة يعتمد على تقنية GraphRAG، مما يسمح بتحميل البيانات في الوقت الحقيقي والاستدلال. يستخدم المنسق المركزي خوارزمية مستوحاة من بحث A* لتوجيه مساحة العمل، متجنبًا المسارات غير الفعالة وضمان التنفيذ الفعال.
لقد دمجنا Plan-and-Solve كنوع أساسي من محرك التفكير للتغلب على قيود Zero-Shot CoT ) مثل الأخطاء الحسابية أو سوء الفهم الدلالي(. على سبيل المثال، في مشروع SocialFi، يقوم وكيل التخطيط أولاً بصياغة خطة: "المهمة الفرعية 1: تحديد المجتمعات المستهدفة؛ المهمة الفرعية 2: إنشاء محتوى تفاعلي؛ المهمة الفرعية 3: التوزيع والتحسين"، ثم يستخدم كل وكيل Zero-Shot CoT لحلها خطوة بخطوة، مما يتجنب الاعتماد على الأمثلة اليدوية.
يدعم هذا النظام متعدد الوكلاء المعالجة المتوازية والتعلم التكراري: إذا فشل أحد الوكلاء ) مثل وكيل المطابقة الذي لم يجد KOL مناسب (، يقوم وكيل التغذية الراجعة بتفعيل حلقة تأمل لإعادة تخطيط المسار. يتبع هذا التصميم اتجاهات متعددة الوكلاء، مثل التعليم بين الوكلاء والتحسين في البيئات المحاكاة.
دعم الذكريات:
تعزز XerpaAI قدرات التعلم والتكيف لنظام الوكلاء المتعددين من خلال آلية الذكريات ) المعتمدة على تخزين السياق على المدى الطويل (، حيث تخزن المهام التاريخية وتفضيلات المستخدم ونتائج التحسين، مماثلة لهيكل "ذاكرة قريبة من اللانهاية". وهذا يمكّن الوكلاء من إعادة استخدام المعرفة عبر المهام وتحسينها باستمرار.
تُخزَّن الذكريات في رسم بياني معرفي موزع ) يعتمد على GraphRAG( المدمج مع قاعدة بيانات متجهة )Milvus( لدعم الاسترجاع الفعال. كل وكيل ) التخطيط، توليد المحتوى، التوزيع، التحسين، جمع البيانات( يخزن القرارات الرئيسية والنتائج في الذكريات، مثل "تطابق KOL لمشروع ما زاد معدلات التحويل بمقدار 3 مرات، ويجب إعطاء الأولوية لـ KOLs ذات التفاعل العالي".
كمورد مشترك، تعزز الذكريات التعاون بين الوكلاء. يقوم وكيل جمع البيانات بتخزين بيانات جديدة في الذكريات، ويقوم وكيل إنشاء المحتوى بضبط إبداعاته وفقًا لذلك، ويقوم وكيل التوزيع بتحسين مطابقة KOL، ويقوم وكيل التحسين بتقييم الأداء، مما يشكل حلقة تكيف.
تمكن الذكريات النظام من الحصول على "ذاكرة"، مما يمكّن الوكلاء من تعلم الأنماط التاريخية وتحسين المهام المستقبلية. على سبيل المثال، بعد فشل حملة تسويق فيروسية لمشروع WEB3، تسجل الذكريات أسباب الفشل مثل الحوافز غير الكافية)، ويقوم وكيل التخطيط بضبط آلية الحوافز للحملات الجديدة وفقًا لذلك.
جوهر ذكريات XerpaAI هو بناء دماغ خارجي لمستخدمي XerpaAI، مما يحول المعرفة المجزأة إلى ذكريات هيكلية قابلة لإعادة الاستخدام من خلال التخزين الهرمي، والفهرسة الديناميكية، وبروتوكولات MCP.
بشكل عام، تجعل هذه البنية XerpaAI أكثر من مجرد أداة، بل شريك نمو تكيفي قد خدم أكثر من 110K مجتمع. من خلال التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين، إلى جانب تقنيات التحفيز المتقدمة مثل Plan-and-Solve و Zero-Shot Chain-of-Thought، حققنا أتمتة فعالة بدون الحاجة لتدريب مسبق لنمو Web3. إذا كان لديك أمثلة على مهام محددة، يمكنني أن أوضح أكثر كيف يتم تطبيق هذه المكونات.
4. في breakthroughs الذكاء الاصطناعي لعام 2025، أصبحت النماذج المتخصصة الصغيرة وحساب زمن الاستدلال نقاط تركيز. هل اعتمدت XerpaAI تقنيات مماثلة للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات ( مثل مطابقة أكثر من 100K KOL والتوزيع عبر المنصات، بما في ذلك X وTelegram وTikTok)؟ كيف تضمن محرك تحليل البيانات الخاص بها ردود الفعل في الوقت الحقيقي والتحسين الذاتي؟
A: نعم، لقد اعتمدنا نماذج صغيرة متخصصة للتعامل مع مهام محددة مثل مطابقة KOL والتوزيع عبر منصات متعددة. تم تحسين هذه النماذج لبيانات Web3 لتقليل وقت الاستدلال. تماشيًا مع اتجاهات عام 2025 في حوسبة وقت الاستدلال، يستخدم محركنا خوارزميات فعالة لمعالجة كميات هائلة من البيانات، مثل المطابقة في الوقت الحقيقي من أكثر من 100K KOL والتوزيع عبر X وTelegram وTikTok. يضمن محرك تحليل البيانات تحسينًا ذاتيًا من خلال حلقات التعلم الآلي: جمع بيانات تفاعل المستخدم، وتطبيق التعلم المعزز لضبط الاستراتيجيات، وتجنب الإفراط في التكييف.
5. لقد خدمت XerpaAI أكثر من 110000 مجتمع. كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي متعدد الأوضاع ( الذي يجمع بين النصوص والصور وبيانات التواصل الاجتماعي ) لأتمتة اكتساب المستخدمين وتفاعل المجتمع؟ مقارنةً بالاتجاهات الحالية للذكاء الاصطناعي مثل الذاكرة شبه اللانهائية والسيليكون المخصص، ما هي ابتكارات XerpaAI في الحوسبة الطرفية أو تكامل السحابة؟
أ: تستخدم XerpaAI الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط لمعالجة النصوص والصور والبيانات الاجتماعية، مثل إنشاء محتوى معزز بالصور أو تحليل الرسوم البيانية الاجتماعية لأتمتة التفاعلات، وقد خدمت أكثر من 110 ألف مجتمع. بالمقارنة مع اتجاهات 2025 مثل الذاكرة القريبة من اللانهاية، قمنا بالابتكار في دمج السحابة من خلال استخدام الحوسبة الموزعة لمعالجة البيانات على نطاق واسع؛ من حيث الحوسبة الطرفية، قمنا بتحسين الوكلاء المتنقلين لضمان تفاعلات ذات زمن استجابة منخفض، مثل الردود الفورية على استفسارات المستخدمين في مجموعات Telegram.
6. تمتلك XerpaAI شبكة تضم أكثر من 100 ألف من KOLs/KOCs. كيف تخدم هذه المجموعات المؤثرة من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي ( مثل توليد المحتوى المخصص وتحسين الحوافز) لمساعدتهم في تحسين كفاءة الت monetization والتفاعل المجتمعي، وبالتالي إنشاء ميزة قناة متبادلة المنفعة؟ بالنظر إلى اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2025 مثل الوكلاء المخصصين، كيف تعتقد أن هذا سيعزز الانتشار الفيروسي لمشاريع Web3؟
أ: شبكة XerpaAI التي تضم أكثر من 100K من KOL/KOC هي جوهر ميزتنا التنافسية. من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي مثل إنشاء المحتوى المخصص وتحسين الحوافز، نقدم خدمات مصممة خصيصًا لهؤلاء المؤثرين لمساعدتهم على تحسين كفاءة تحقيق الدخل وتفاعل المجتمع. على سبيل المثال، يستخدم محرك AGA لدينا الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط لإنشاء محتوى حصري ( مثل الصور، ونصوص الفيديو، أو المنشورات المستهدفة لجماهير معينة ) ويزيد من دخلهم من خلال تحسين الحوافز في الوقت الفعلي ( مثل تعديل نسب مشاركة الإيرادات ديناميكيًا بناءً على بيانات التفاعل ) — يمكن أن يزيد ذلك من كفاءة تحقيق الدخل لدى KOLs بمعدل 2-3 مرات مع تعزيز التمسك المجتمعي، مثل الردود الآلية والتفاعلات الم gamified. النتيجة هي فائدة متبادلة: يحصل المؤثرون على مزيد من التعرض والإيرادات، بينما نقوم بتوسيع قنوات توزيعنا من خلال شبكاتهم. في اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2025، تهيمن الوكلاء المخصصون ( مثل المساعدين الذكيين المخصصين ) على اقتصاد المؤثرين، وXerpaAI هي رائدة في هذا التطبيق — يمكن لوكلائنا تعلم تفضيلات KOL بشكل مستقل وتوقع الاتجاهات، مما يزيد من انتشار مشاريع Web3 الفيروسي. على سبيل المثال، في حملة DeFi، يمكن تحقيق نمو مستخدمين أسّي من خلال سلاسل المشاركة الدقيقة لـ KOCs، مع زيادة معدلات التحويل بأكثر من 5 مرات.
7. عند تقديم الخدمات لكبار الشخصيات المؤثرين/المؤثرين على منصات التواصل الاجتماعي، ما الاستراتيجيات التي اعتمدتها XerpaAI لضمان خصوصية البيانات وتقاسم الإيرادات بشكل عادل ( مثل آليات الربط للكسب المعتمدة على البلوكشين) لخلق ولاء طويل الأمد؟ كيف تتحول ميزة هذه القناة إلى حاجز تنافسي للشركات الناشئة، خاصةً في التوزيع عبر عدة منصات ( مثل X وTelegram وTikTok)؟
أ: عند خدمة KOLs/KOCs، نحن نولي الأولوية لاستراتيجيات Web3-native لضمان خصوصية البيانات وتقاسم الإيرادات بشكل عادل: جميع بيانات التفاعل يتم التحقق منها من خلال blockchain ( مثل استخدام إثباتات المعرفة الصفرية لتخزين المعلومات المجهولة ) لمنع التسرب؛ آلية الربط لكسب الإيرادات تنفذ تلقائيًا تقاسم الإيرادات بناءً على العقود الذكية، مما يضمن الشفافية والمدفوعات الفورية ( مثل مكافآت الرموز بناءً على مقاييس التفاعل )، مما يعزز الولاء على المدى الطويل - معدل الاحتفاظ لدينا يتجاوز 85%. هذه الميزة القنوية تتحول إلى حاجز تنافسي للشركات الناشئة: في توزيع متعدد المنصات ( مثل التغريدات الفورية على X، وتفاعلات المجموعات على Telegram، والفيديوهات القصيرة على TikTok )، تشكل شبكتنا "خندقًا"، مما يوفر وصولًا حصريًا ومسارات محسنة، مما يساعد الشركات على تجاوز عنق الزجاجة في الإعلانات التقليدية وتحقيق نمو منخفض التكلفة وعالي الكفاءة. على سبيل المثال، غطى مشروع WEB3 5 ملايين مستخدم في 3 أسابيع من خلال قنوات KOL/KOC الخاصة بنا، بينما احتاج المنافسون إلى عدة أشهر.
8. في عام 2025، مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي، تعد خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي من التحديات الرئيسية. كمنصة أصلية للويب 3 والذكاء الاصطناعي، كيف تضمن XerpaAI الشفافية واللامركزية ( مثل التحقق من خلال البلوك تشين)؟ ما هي اعتباراتهم بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟
أ: خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي هما أمران حاسمان. كمنصة أصلية للويب 3 والذكاء الاصطناعي، نضمن الشفافية من خلال التحقق عبر البلوكشين، مثل استخدام التخزين اللامركزي لحماية بيانات المستخدم وإجراء تدقيقات للعدالة لتجنب التحيز. تشمل اعتباراتنا الأخلاقية للذكاء الاصطناعي: إخفاء هوية جميع بيانات تدريب النماذج، وآليات التحكم من قبل المستخدم للخروج، وتدقيقات منتظمة من طرف ثالث للامتثال للاتجاهات التنظيمية.
9. حصلت XerpaAI مؤخرًا على 6 ملايين دولار كتمويل أولي، بقيادة UFLY Capital. كيف سيتم استخدام هذا التمويل للتوسع؟ يرجى مشاركة حالة محددة، مثل كيفية مساعدته لشركة ناشئة في Web3 لتحقيق النمو من الصفر، مع تسليط الضوء على دوره في اكتساب المستخدمين وبناء المجتمع.
أ: سيتم استخدام تمويل البذور البالغ 6 ملايين دولار لتكرار المنتج، والتوسع الدولي ( مثل توظيف الفريق في وادي السيليكون، وطوكيو، وسنغافورة)، ودمج النظام البيئي. حالة نموذجية هي مساعدتنا لبدء تشغيل Web3: بدءًا من الصفر، قامت AGA الخاصة بنا بإنشاء محتوى متعدد اللغات، وتوزيعه من خلال شبكة KOL، وبناء رسم بياني للمجتمع، وفي النهاية حصلنا على 100,000 مستخدم في غضون شهر واحد، مع زيادة النشاط المجتمعي بمعدل 2 مرة. وهذا يبرز دورنا في اكتساب المستخدمين وبناء المجتمع.
10. بالنظر إلى المستقبل، كيف ستندمج XerpaAI في الاتجاهات الأوسع للذكاء الاصطناعي مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين أو الاستثمار الآلي؟ ما هي خطط الشركة للجيل التقني التالي؟ ما هي النصيحة التي لديك لرواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي للتكيف مع التغيرات الديناميكية في نمو Web3؟
أ: في المستقبل، ستتكامل XerpaAI مع اتجاه وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين، مثل مسارات النمو المخصصة، وستستكشف وحدات الاستثمار الآلي. تتضمن النسخة التالية تعزيز القدرات متعددة الأنماط ( مثل توليد الفيديو ) وتكامل أعمق مع Web3. نصيحة لرواد الأعمال في الذكاء الاصطناعي: التركيز على نقاط الألم مثل أتمتة النمو، واحتضان الذكاء الاصطناعي الوكالي، وبناء شراكات النظام البيئي للتكيف مع التغيرات الديناميكية في Web3 - على سبيل المثال، مراقبة الاتجاهات في الوقت الحقيقي والتكيف بسرعة. ستعزز قدرات خدمات XerpaAI أيضًا KOLs/KOCs، مما يمكن هذه المجموعة من تعزيز تأثيرها الخاص بمساعدة XerpaAI.
11. بصفتك الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا، ما هو أكبر توقع لديك لدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ كيف تساعد XerpaAI المزيد من الشركات الناشئة على "الاتصال، التوسع، والسيطرة على السوق"؟ وأخيرًا، ماذا تود أن تقول للشركاء أو المستخدمين المحتملين؟
أ: بصفتي المدير الفني، فإن أكبر توقعاتي من دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 هي تحقيق اقتصاد ذكي لامركزي حقًا، حيث تقود وكالات الذكاء الاصطناعي مثل XerpaAI النمو الذكي. سيساعد XerpaAI المزيد من الشركات الناشئة على "الاتصال، والتوسع، والسيطرة على السوق" من خلال محرك AGA الخاص بنا، مما يوفر دعمًا شاملاً من المحتوى إلى التحسين. وأخيرًا، إلى الشركاء والمستخدمين المحتملين: انضموا إلينا لتسريع نموكم - مرحبًا بكم لزيارة xerpaai.com لتجربته، أو راسلونا لمناقشة التعاون!
! عملية التحرير لموقع bitcoinist تركز على تقديم محتوى مدروس بدقة، دقيق، وغير متحيز. نحن نلتزم بمعايير صارمة في البحث، وتخضع كل صفحة لمراجعة دقيقة من قبل فريقنا من خبراء التكنولوجيا البارزين والمحررين ذوي الخبرة. تضمن هذه العملية نزاهة وملاءمة وقيمة محتوى لدينا لقرائنا.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
داخل رؤية XerpaAI: CTO بوب نغ حول بناء أول وكيل نمو يعتمد على الذكاء الاصطناعي في العالم | Bitcoinist.com
! محتوى تحرير موثوق، تم مراجعته من قبل خبراء الصناعة الرائدين والمحررين ذوي الخبرة. إفصاح الإعلانات 1. يرجى تقديم خلفية تأسيس XerpaAI. كجزء من نظام UXLINK البيئي، كيف تحدد XerpaAI نفسها كـ"أول وكيل نمو AI في العالم"، وما هي مهمتها الأساسية؟ في مجال Web3، ما هي النقاط المؤلمة التي توجد في نماذج النمو التقليدية مثل التسويق اليدوي وتعاونات KOL، وكيف تحل XerpaAI هذه المشاكل من خلال AI؟
أ: نشأت تأسيس XerpaAI من نظام UXLINK البيئي. لقد لاحظنا أن الشركات الناشئة في Web3 تواجه تحديات كبيرة في ما يتعلق بالنمو، مثل التسويق اليدوي عالي التكلفة، والتعاون غير الفعال الذي يعتمد على KOLs، واكتساب المستخدمين المجزأ. كأول وكيل نمو ذكي بالذكاء الاصطناعي في العالم (AGA)، تتمثل مهمتنا الأساسية في النمو الذكي، مما يساعد الشركات الناشئة في WEB3 على الانتقال من العمليات اليدوية إلى نموذج توسيع ذكي وقائم على الذات. تشمل نقاط الألم في نماذج النمو التقليدية: الميزانيات التسويقية العالية (تنفق الشركات التكنولوجية العالمية من 600 مليار إلى تريليون دولار أمريكي سنويًا على النمو)، والتوافق مع KOLs الذي يستغرق وقتًا طويلاً وذاتيًا، وصعوبة في توسيع تفاعلات المجتمع. تعالج XerpaAI هذه المشكلات من خلال إنشاء محتوى مدفوع بالذكاء الاصطناعي، والتوزيع الذكي، والتحسين في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، تقوم تلقائيًا بإنشاء محتوى متعدد اللغات وتوزيعه من خلال شبكة تضم أكثر من 100K KOCs/KOLs على منصات مثل X وTelegram وTikTok، محققة زيادة بنسبة 3x في معدلات التحويل وتقليص التكاليف بنسبة 70%.
2. المفهوم الأساسي لـ XerpaAI هو "محرك النمو الذكي". هل يعني هذا أنه يمكنه استبدال فرق النمو البشرية بالكامل؟ بالنظر إلى اتجاهات الذكاء الاصطناعي في عام 2025، مثل نموذج الوكيل المستقل للذكاء الاصطناعي الوكلي، كيف ترى دور XerpaAI في مساعدة الشركات الناشئة على الانتقال من "التوسع اليدوي" إلى "القيادة الذاتية الذكية"؟
أ: نعم، مفهومنا الأساسي هو بناء "محرك نمو ذكي" يمكنه تقليل الاعتماد بشكل كبير على فرق النمو البشرية، ولكن ليس استبدالها بالكامل - بل يعمل كمعزز، مما يسمح للفرق بالتركيز على الاستراتيجية بدلاً من التنفيذ. في عام 2025، يمنح ارتفاع الذكاء الاصطناعي الفعال وكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية أقوى، وXerpaAI هو تجسيد لهذه الاتجاه: فهو يعمل كدليل شيربا ذكي، يتولى بشكل مستقل تحليل سلوك المستخدم، وتحفيز الحوافز، وتعديلات الحملات، مما يساعد الشركات الناشئة على الانتقال من "التوسع اليدوي" إلى "القيادة الذاتية الذكية".
3. ما هو الهيكل الفني لـ XerpaAI؟ كيف يدمج نماذج الذكاء الاصطناعي ( مثل إنشاء المحتوى والتحسين في الوقت الحقيقي ) مع العناصر الأصلية لـ Web3 ( مثل آليات الربط من أجل الكسب و الرسوم الاجتماعية ) لدعم نمو المشروع؟
A: نظام هندسة XerpaAI هو نظام متعدد الوكلاء يعتمد على الذكاء الاصطناعي، مصمم للتعامل مع المهام المعقدة في نمو Web3، مثل اكتساب المستخدمين الآلي، وتوسيع المجتمع، ومطابقة KOL/KOC. لقد قمنا ببناء النظام بالكامل كشبكة وكلاء تعاونية، حيث يركز كل وكيل على مهام فرعية محددة ولكنه يتعاون بسلاسة من خلال حالات مشتركة وبروتوكولات الاتصال ( مثل التحقق من العقود الذكية المعتمدة على blockchain ). هذه هي شكل من أشكال سير العمل الوكيل متعدد الوكلاء، حيث يمكن للوكلاء التخطيط والتنفيذ وتحسين مسارات العمل بشكل مستقل، وبالتالي تحقيق محرك نمو ذكي شامل.
في جوهرها، تدور بنية XerpaAI حول منسق AGA (AI Growth Agent) المركزي الذي يشرف على تفاعلات العديد من الوكلاء المخصصين، مما يشكل هيكل شجرة قرار ديناميكي. فيما يلي تحليل مفصل من منظور الوكلاء المتعددين للذكاء الاصطناعي:
!
تركيب شبكة الوكلاء:
– وكيل التخطيط: هذه هي نقطة الدخول، المسؤولة عن تحليل الأهداف النمو العالية ( مثل "زيادة معدلات تحويل المستخدمين لمشروع DeFi" ) إلى مهام فرعية قابلة للتنفيذ. تعتمد استراتيجية التحفيز التخطيط وحل المشكلات، وهي طريقة متقدمة للتفكير بدون تدريب مسبق تقوم أولاً بصياغة خطة شاملة ( على سبيل المثال، تقسيم المهام إلى توليد المحتوى، وتوافق KOL، وتحسين الأداء ) ثم تحل كل مهمة فرعية خطوة بخطوة. تعالج هذه الطريقة مشكلة الخطوات المفقودة في سلسلة التفكير التقليدية بدون تدريب مسبق (CoT)، مما يضمن أن الوكيل لا يتخطى الروابط الأساسية للتفكير. على سبيل المثال، عند التعامل مع مهمة تسويق فيروسية WEB3، سيقوم وكيل التخطيط أولاً بالتخطيط:
"الخطوة 1: تحليل الجمهور المستهدف؛
الخطوة 2: إنشاء محتوى متعدد الوسائط؛
الخطوة 3: مطابقة KOLs الخاصة بالمنصة;
الخطوة 4: راقب التعليقات الفورية.
– وكيل جمع البيانات: مسؤول عن جمع البيانات المتعددة المصدر في الوقت الفعلي ومعالجتها مسبقًا من نظام Web3 ( مثل معاملات blockchain، الرسوم الاجتماعية، التفاعلات عبر المنصات ). تشمل مصادر البيانات X، تيليجرام، الأنشطة على السلسلة ( مثل التفاعلات مع العقود الذكية )، والرسم الاجتماعي لنظام UXLINK. كطبقة الإدخال لنظام الوكلاء المتعدد، يوفر وكيل جمع البيانات تدفقات بيانات هيكلية في الوقت الفعلي لوكلاء آخرين ( للتخطيط، إنشاء المحتوى، التوزيع، التحسين، التكامل )، مما يضمن أن تكون القرارات مبنية على أحدث الرؤى. على سبيل المثال، يستخرج اتجاهات التفاعل من أكثر من 110K مجتمع لوكيل التخطيط لتفكيك المهام.
– وكيل إنشاء المحتوى: يركز على إنشاء محتوى متعدد اللغات ومتعدد الوسائط ( مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو ). يستخدم تحفيز سلسلة التفكير بدون تدريب مسبق من خلال إضافة "دعونا نفكر خطوة بخطوة" لتحفيز التفكير خطوة بخطوة، مثل اشتقاق السرد المخصص من بيانات المستخدم دون الحاجة إلى أمثلة مدربة مسبقًا. وهذا يسمح للوكيل بإنشاء محتوى عالي الجودة في إعداد خالي من التدريب، مما يدعم التوزيع عبر المنصات ( مثل X وTelegram وTikTok ).
– وكيل التوزيع والمطابقة: يدير المطابقة الذكية وتوزيع المحتوى ضمن شبكة تضم أكثر من 100K من KOL/KOC. يدمج عناصر أصلية من Web3 مثل تحليل الرسم البياني الاجتماعي وآليات الربط لكسب، باستخدام التعاون متعدد الوكلاء لتحسين المسارات — على سبيل المثال، تفكيك عملية المطابقة من خلال التخطيط والحل إلى "تخطيط قائمة من KOL المحتملين، ثم حل التوافق وتوزيع الحوافز".
– وكيل تحسين والتغذية الراجعة: يراقب مؤشرات الأداء ( مثل معدلات التحويل والتكاليف ) في الوقت الفعلي ويعدل الاستراتيجيات من خلال حلقات التأمل الذاتي. يستخدم Zero-Shot CoT لتحليل تحيزات البيانات، مثل التفكير خطوة بخطوة "إذا كانت معدل التحويل أقل من المتوقع، لماذا؟ الخطوة 1: تحقق من ملاءمة المحتوى؛ الخطوة 2: تقييم تأثير KOL؛ الخطوة 3: تعديل الحوافز"، مما يحقق تخفيضًا في التكاليف بنسبة 70% وزيادة بمقدار 3 مرات في التحويلات.
– وكيل التكامل: يجسر بين مكونات الذكاء الاصطناعي وWeb3، مما يضمن التحقق اللامركزي مثل خصوصية البيانات على البلوكشين( ودعم العبور) حوافز السيولة في DeFi، وبناء مجتمع SocialFi(.
آلية التعاون متعددة الوكلاء:
يتم تحقيق التواصل بين العملاء من خلال رسم بياني مشترك للمعرفة يعتمد على تقنية GraphRAG، مما يسمح بتحميل البيانات في الوقت الحقيقي والاستدلال. يستخدم المنسق المركزي خوارزمية مستوحاة من بحث A* لتوجيه مساحة العمل، متجنبًا المسارات غير الفعالة وضمان التنفيذ الفعال.
لقد دمجنا Plan-and-Solve كنوع أساسي من محرك التفكير للتغلب على قيود Zero-Shot CoT ) مثل الأخطاء الحسابية أو سوء الفهم الدلالي(. على سبيل المثال، في مشروع SocialFi، يقوم وكيل التخطيط أولاً بصياغة خطة: "المهمة الفرعية 1: تحديد المجتمعات المستهدفة؛ المهمة الفرعية 2: إنشاء محتوى تفاعلي؛ المهمة الفرعية 3: التوزيع والتحسين"، ثم يستخدم كل وكيل Zero-Shot CoT لحلها خطوة بخطوة، مما يتجنب الاعتماد على الأمثلة اليدوية.
يدعم هذا النظام متعدد الوكلاء المعالجة المتوازية والتعلم التكراري: إذا فشل أحد الوكلاء ) مثل وكيل المطابقة الذي لم يجد KOL مناسب (، يقوم وكيل التغذية الراجعة بتفعيل حلقة تأمل لإعادة تخطيط المسار. يتبع هذا التصميم اتجاهات متعددة الوكلاء، مثل التعليم بين الوكلاء والتحسين في البيئات المحاكاة.
دعم الذكريات:
تعزز XerpaAI قدرات التعلم والتكيف لنظام الوكلاء المتعددين من خلال آلية الذكريات ) المعتمدة على تخزين السياق على المدى الطويل (، حيث تخزن المهام التاريخية وتفضيلات المستخدم ونتائج التحسين، مماثلة لهيكل "ذاكرة قريبة من اللانهاية". وهذا يمكّن الوكلاء من إعادة استخدام المعرفة عبر المهام وتحسينها باستمرار.
تُخزَّن الذكريات في رسم بياني معرفي موزع ) يعتمد على GraphRAG( المدمج مع قاعدة بيانات متجهة )Milvus( لدعم الاسترجاع الفعال. كل وكيل ) التخطيط، توليد المحتوى، التوزيع، التحسين، جمع البيانات( يخزن القرارات الرئيسية والنتائج في الذكريات، مثل "تطابق KOL لمشروع ما زاد معدلات التحويل بمقدار 3 مرات، ويجب إعطاء الأولوية لـ KOLs ذات التفاعل العالي".
كمورد مشترك، تعزز الذكريات التعاون بين الوكلاء. يقوم وكيل جمع البيانات بتخزين بيانات جديدة في الذكريات، ويقوم وكيل إنشاء المحتوى بضبط إبداعاته وفقًا لذلك، ويقوم وكيل التوزيع بتحسين مطابقة KOL، ويقوم وكيل التحسين بتقييم الأداء، مما يشكل حلقة تكيف.
تمكن الذكريات النظام من الحصول على "ذاكرة"، مما يمكّن الوكلاء من تعلم الأنماط التاريخية وتحسين المهام المستقبلية. على سبيل المثال، بعد فشل حملة تسويق فيروسية لمشروع WEB3، تسجل الذكريات أسباب الفشل مثل الحوافز غير الكافية)، ويقوم وكيل التخطيط بضبط آلية الحوافز للحملات الجديدة وفقًا لذلك.
جوهر ذكريات XerpaAI هو بناء دماغ خارجي لمستخدمي XerpaAI، مما يحول المعرفة المجزأة إلى ذكريات هيكلية قابلة لإعادة الاستخدام من خلال التخزين الهرمي، والفهرسة الديناميكية، وبروتوكولات MCP.
بشكل عام، تجعل هذه البنية XerpaAI أكثر من مجرد أداة، بل شريك نمو تكيفي قد خدم أكثر من 110K مجتمع. من خلال التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين، إلى جانب تقنيات التحفيز المتقدمة مثل Plan-and-Solve و Zero-Shot Chain-of-Thought، حققنا أتمتة فعالة بدون الحاجة لتدريب مسبق لنمو Web3. إذا كان لديك أمثلة على مهام محددة، يمكنني أن أوضح أكثر كيف يتم تطبيق هذه المكونات.
4. في breakthroughs الذكاء الاصطناعي لعام 2025، أصبحت النماذج المتخصصة الصغيرة وحساب زمن الاستدلال نقاط تركيز. هل اعتمدت XerpaAI تقنيات مماثلة للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات ( مثل مطابقة أكثر من 100K KOL والتوزيع عبر المنصات، بما في ذلك X وTelegram وTikTok)؟ كيف تضمن محرك تحليل البيانات الخاص بها ردود الفعل في الوقت الحقيقي والتحسين الذاتي؟
A: نعم، لقد اعتمدنا نماذج صغيرة متخصصة للتعامل مع مهام محددة مثل مطابقة KOL والتوزيع عبر منصات متعددة. تم تحسين هذه النماذج لبيانات Web3 لتقليل وقت الاستدلال. تماشيًا مع اتجاهات عام 2025 في حوسبة وقت الاستدلال، يستخدم محركنا خوارزميات فعالة لمعالجة كميات هائلة من البيانات، مثل المطابقة في الوقت الحقيقي من أكثر من 100K KOL والتوزيع عبر X وTelegram وTikTok. يضمن محرك تحليل البيانات تحسينًا ذاتيًا من خلال حلقات التعلم الآلي: جمع بيانات تفاعل المستخدم، وتطبيق التعلم المعزز لضبط الاستراتيجيات، وتجنب الإفراط في التكييف.
5. لقد خدمت XerpaAI أكثر من 110000 مجتمع. كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي متعدد الأوضاع ( الذي يجمع بين النصوص والصور وبيانات التواصل الاجتماعي ) لأتمتة اكتساب المستخدمين وتفاعل المجتمع؟ مقارنةً بالاتجاهات الحالية للذكاء الاصطناعي مثل الذاكرة شبه اللانهائية والسيليكون المخصص، ما هي ابتكارات XerpaAI في الحوسبة الطرفية أو تكامل السحابة؟
أ: تستخدم XerpaAI الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط لمعالجة النصوص والصور والبيانات الاجتماعية، مثل إنشاء محتوى معزز بالصور أو تحليل الرسوم البيانية الاجتماعية لأتمتة التفاعلات، وقد خدمت أكثر من 110 ألف مجتمع. بالمقارنة مع اتجاهات 2025 مثل الذاكرة القريبة من اللانهاية، قمنا بالابتكار في دمج السحابة من خلال استخدام الحوسبة الموزعة لمعالجة البيانات على نطاق واسع؛ من حيث الحوسبة الطرفية، قمنا بتحسين الوكلاء المتنقلين لضمان تفاعلات ذات زمن استجابة منخفض، مثل الردود الفورية على استفسارات المستخدمين في مجموعات Telegram.
6. تمتلك XerpaAI شبكة تضم أكثر من 100 ألف من KOLs/KOCs. كيف تخدم هذه المجموعات المؤثرة من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي ( مثل توليد المحتوى المخصص وتحسين الحوافز) لمساعدتهم في تحسين كفاءة الت monetization والتفاعل المجتمعي، وبالتالي إنشاء ميزة قناة متبادلة المنفعة؟ بالنظر إلى اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2025 مثل الوكلاء المخصصين، كيف تعتقد أن هذا سيعزز الانتشار الفيروسي لمشاريع Web3؟
أ: شبكة XerpaAI التي تضم أكثر من 100K من KOL/KOC هي جوهر ميزتنا التنافسية. من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي مثل إنشاء المحتوى المخصص وتحسين الحوافز، نقدم خدمات مصممة خصيصًا لهؤلاء المؤثرين لمساعدتهم على تحسين كفاءة تحقيق الدخل وتفاعل المجتمع. على سبيل المثال، يستخدم محرك AGA لدينا الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط لإنشاء محتوى حصري ( مثل الصور، ونصوص الفيديو، أو المنشورات المستهدفة لجماهير معينة ) ويزيد من دخلهم من خلال تحسين الحوافز في الوقت الفعلي ( مثل تعديل نسب مشاركة الإيرادات ديناميكيًا بناءً على بيانات التفاعل ) — يمكن أن يزيد ذلك من كفاءة تحقيق الدخل لدى KOLs بمعدل 2-3 مرات مع تعزيز التمسك المجتمعي، مثل الردود الآلية والتفاعلات الم gamified. النتيجة هي فائدة متبادلة: يحصل المؤثرون على مزيد من التعرض والإيرادات، بينما نقوم بتوسيع قنوات توزيعنا من خلال شبكاتهم. في اتجاهات الذكاء الاصطناعي لعام 2025، تهيمن الوكلاء المخصصون ( مثل المساعدين الذكيين المخصصين ) على اقتصاد المؤثرين، وXerpaAI هي رائدة في هذا التطبيق — يمكن لوكلائنا تعلم تفضيلات KOL بشكل مستقل وتوقع الاتجاهات، مما يزيد من انتشار مشاريع Web3 الفيروسي. على سبيل المثال، في حملة DeFi، يمكن تحقيق نمو مستخدمين أسّي من خلال سلاسل المشاركة الدقيقة لـ KOCs، مع زيادة معدلات التحويل بأكثر من 5 مرات.
7. عند تقديم الخدمات لكبار الشخصيات المؤثرين/المؤثرين على منصات التواصل الاجتماعي، ما الاستراتيجيات التي اعتمدتها XerpaAI لضمان خصوصية البيانات وتقاسم الإيرادات بشكل عادل ( مثل آليات الربط للكسب المعتمدة على البلوكشين) لخلق ولاء طويل الأمد؟ كيف تتحول ميزة هذه القناة إلى حاجز تنافسي للشركات الناشئة، خاصةً في التوزيع عبر عدة منصات ( مثل X وTelegram وTikTok)؟
أ: عند خدمة KOLs/KOCs، نحن نولي الأولوية لاستراتيجيات Web3-native لضمان خصوصية البيانات وتقاسم الإيرادات بشكل عادل: جميع بيانات التفاعل يتم التحقق منها من خلال blockchain ( مثل استخدام إثباتات المعرفة الصفرية لتخزين المعلومات المجهولة ) لمنع التسرب؛ آلية الربط لكسب الإيرادات تنفذ تلقائيًا تقاسم الإيرادات بناءً على العقود الذكية، مما يضمن الشفافية والمدفوعات الفورية ( مثل مكافآت الرموز بناءً على مقاييس التفاعل )، مما يعزز الولاء على المدى الطويل - معدل الاحتفاظ لدينا يتجاوز 85%. هذه الميزة القنوية تتحول إلى حاجز تنافسي للشركات الناشئة: في توزيع متعدد المنصات ( مثل التغريدات الفورية على X، وتفاعلات المجموعات على Telegram، والفيديوهات القصيرة على TikTok )، تشكل شبكتنا "خندقًا"، مما يوفر وصولًا حصريًا ومسارات محسنة، مما يساعد الشركات على تجاوز عنق الزجاجة في الإعلانات التقليدية وتحقيق نمو منخفض التكلفة وعالي الكفاءة. على سبيل المثال، غطى مشروع WEB3 5 ملايين مستخدم في 3 أسابيع من خلال قنوات KOL/KOC الخاصة بنا، بينما احتاج المنافسون إلى عدة أشهر.
8. في عام 2025، مع ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي، تعد خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي من التحديات الرئيسية. كمنصة أصلية للويب 3 والذكاء الاصطناعي، كيف تضمن XerpaAI الشفافية واللامركزية ( مثل التحقق من خلال البلوك تشين)؟ ما هي اعتباراتهم بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي؟
أ: خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي هما أمران حاسمان. كمنصة أصلية للويب 3 والذكاء الاصطناعي، نضمن الشفافية من خلال التحقق عبر البلوكشين، مثل استخدام التخزين اللامركزي لحماية بيانات المستخدم وإجراء تدقيقات للعدالة لتجنب التحيز. تشمل اعتباراتنا الأخلاقية للذكاء الاصطناعي: إخفاء هوية جميع بيانات تدريب النماذج، وآليات التحكم من قبل المستخدم للخروج، وتدقيقات منتظمة من طرف ثالث للامتثال للاتجاهات التنظيمية.
9. حصلت XerpaAI مؤخرًا على 6 ملايين دولار كتمويل أولي، بقيادة UFLY Capital. كيف سيتم استخدام هذا التمويل للتوسع؟ يرجى مشاركة حالة محددة، مثل كيفية مساعدته لشركة ناشئة في Web3 لتحقيق النمو من الصفر، مع تسليط الضوء على دوره في اكتساب المستخدمين وبناء المجتمع.
أ: سيتم استخدام تمويل البذور البالغ 6 ملايين دولار لتكرار المنتج، والتوسع الدولي ( مثل توظيف الفريق في وادي السيليكون، وطوكيو، وسنغافورة)، ودمج النظام البيئي. حالة نموذجية هي مساعدتنا لبدء تشغيل Web3: بدءًا من الصفر، قامت AGA الخاصة بنا بإنشاء محتوى متعدد اللغات، وتوزيعه من خلال شبكة KOL، وبناء رسم بياني للمجتمع، وفي النهاية حصلنا على 100,000 مستخدم في غضون شهر واحد، مع زيادة النشاط المجتمعي بمعدل 2 مرة. وهذا يبرز دورنا في اكتساب المستخدمين وبناء المجتمع.
10. بالنظر إلى المستقبل، كيف ستندمج XerpaAI في الاتجاهات الأوسع للذكاء الاصطناعي مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين أو الاستثمار الآلي؟ ما هي خطط الشركة للجيل التقني التالي؟ ما هي النصيحة التي لديك لرواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي للتكيف مع التغيرات الديناميكية في نمو Web3؟
أ: في المستقبل، ستتكامل XerpaAI مع اتجاه وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين، مثل مسارات النمو المخصصة، وستستكشف وحدات الاستثمار الآلي. تتضمن النسخة التالية تعزيز القدرات متعددة الأنماط ( مثل توليد الفيديو ) وتكامل أعمق مع Web3. نصيحة لرواد الأعمال في الذكاء الاصطناعي: التركيز على نقاط الألم مثل أتمتة النمو، واحتضان الذكاء الاصطناعي الوكالي، وبناء شراكات النظام البيئي للتكيف مع التغيرات الديناميكية في Web3 - على سبيل المثال، مراقبة الاتجاهات في الوقت الحقيقي والتكيف بسرعة. ستعزز قدرات خدمات XerpaAI أيضًا KOLs/KOCs، مما يمكن هذه المجموعة من تعزيز تأثيرها الخاص بمساعدة XerpaAI.
11. بصفتك الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا، ما هو أكبر توقع لديك لدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3؟ كيف تساعد XerpaAI المزيد من الشركات الناشئة على "الاتصال، التوسع، والسيطرة على السوق"؟ وأخيرًا، ماذا تود أن تقول للشركاء أو المستخدمين المحتملين؟
أ: بصفتي المدير الفني، فإن أكبر توقعاتي من دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 هي تحقيق اقتصاد ذكي لامركزي حقًا، حيث تقود وكالات الذكاء الاصطناعي مثل XerpaAI النمو الذكي. سيساعد XerpaAI المزيد من الشركات الناشئة على "الاتصال، والتوسع، والسيطرة على السوق" من خلال محرك AGA الخاص بنا، مما يوفر دعمًا شاملاً من المحتوى إلى التحسين. وأخيرًا، إلى الشركاء والمستخدمين المحتملين: انضموا إلينا لتسريع نموكم - مرحبًا بكم لزيارة xerpaai.com لتجربته، أو راسلونا لمناقشة التعاون!
! عملية التحرير لموقع bitcoinist تركز على تقديم محتوى مدروس بدقة، دقيق، وغير متحيز. نحن نلتزم بمعايير صارمة في البحث، وتخضع كل صفحة لمراجعة دقيقة من قبل فريقنا من خبراء التكنولوجيا البارزين والمحررين ذوي الخبرة. تضمن هذه العملية نزاهة وملاءمة وقيمة محتوى لدينا لقرائنا.