走进 XerpaAI 的愿景：首席技术官 Bob Ng 谈构建世界上第一个 AI 增长代理 |Bitcoinist.com

如手动营销和KOL合作(存在哪些痛点，XerpaAI又是如何通过AI解决这些问题的？

A: XerpaAI的建立源自于UXLINK生态系统。我们观察到Web3创业公司在增长方面面临重大挑战，例如高成本的手动营销、依赖KOL的低效合作以及用户获取的碎片化。作为全球首个AI增长代理)AGA(，我们的核心使命是智能增长，帮助WEB3创业公司从手动操作转向智能和自驱动的扩展模式。传统增长模型的痛点包括：高营销预算)全球科技公司每年在增长上花费6000亿到1万亿美元(，主观且耗时的KOL匹配，以及扩大社区互动的困难。XerpaAI通过AI驱动的内容生成、智能分发和实时优化来解决这些问题。例如，它自动生成多语言内容，并通过X、Telegram和TikTok等平台上的超过10万KOC/KOL网络进行分发，实现了3倍的转化率增长和70%的成本减少。

2. XerpaAI的核心概念是“智能增长引擎”。这是否意味着它可以完全取代人类增长团队？考虑到2025年的AI趋势，例如自主代理模型的智能AI，您如何看待XerpaAI在帮助初创公司从“手动扩展”过渡到“智能自驱动”中的角色？

A: 是的，我们的核心概念是建立一个“智能增长引擎”，可以显著减少对人工增长团队的依赖，但并不完全取代他们——相反，它作为一种增强工具，使团队能够专注于战略而不是执行。在2025年，代理型人工智能的兴起赋予了人工智能代理更强的自主性，而XerpaAI正是这一趋势的体现：它像一个智能的向导，自动处理用户行为分析、激励触发和活动调整，帮助初创企业从“手动扩展”过渡到“智能自驱动”。

3. XerpaAI 的技术架构是什么？它如何将 AI 模型 )（如内容生成和实时优化(）与 Web3 原生元素 )（如链接赚取机制和社交图谱(）集成，以支持项目增长？

A: XerpaAI的技术架构是一个高度模块化的多AI代理系统，旨在处理Web3增长中的复杂任务，例如自动用户获取、社区扩展和KOL/KOC匹配。我们构建了整个系统作为一个协作代理网络，每个代理专注于特定的子任务，但通过共享状态和通信协议)无缝协作，例如基于区块链的智能合约验证(。这是一种多代理的智能工作流程，代理可以自主规划、执行和优化行动路径，从而实现端到端的智能增长引擎.

在其核心，XerpaAI的架构围绕着一个中央AGA )AI Growth Agent(协调员，该协调员监督多个专用代理的互动，形成一个动态决策树结构。以下是从多AI代理的角度进行的详细解析：

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代理网络的组成：

– 规划代理：这是入口点，负责将高层次的增长目标)分解为可执行的子任务，例如“提高DeFi项目的用户转化率”(。它采用计划与解决的提示策略，这是一种先进的零-shot推理方法，首先制定一个全面的计划)，例如将任务划分为内容生成、KOL匹配和性能优化(，然后逐步解决每个子任务。这种方法解决了传统零-shot思维链)CoT(的缺失步骤问题，确保代理不会跳过关键推理环节。例如，在处理WEB3病毒营销任务时，规划代理将首先进行规划：

“步骤 1：分析目标受众；

步骤2：生成多模态内容；

步骤3：匹配平台特定的KOL；

步骤4：监测实时反馈。

– 数据收集代理：负责实时收集和预处理来自Web3生态系统的多源数据)，例如区块链交易、社交图谱、跨平台用户互动(。数据源包括X、Telegram、链上活动)，例如智能合约交互(，以及UXLINK生态系统的社交图谱。作为多代理系统的输入层，数据收集代理为其他代理)提供实时的结构化数据流，用于规划、内容生成、分发、优化、整合(，确保决策基于最新的见解。例如，它从超过110K个社区中提取互动趋势，以供规划代理分解任务。

– 内容生成代理：专注于创建多语言、多模态内容)，如文本、图像和视频(。它通过添加“让我们一步一步来”来利用零样本思维链提示，以引导逐步推理，例如从用户数据中推导个性化叙事，而无需预训练示例。这使得代理能够在零样本环境中生成高质量内容，支持跨平台分发)，如X、Telegram和TikTok(。

– 分发与匹配代理：在100K+ KOL/KOC网络中处理智能匹配和内容分发。它集成了Web3原生元素，如社交图谱分析和链接赚取机制，利用多代理协作来优化路径——例如，通过规划与解决将匹配过程分解为“规划潜在KOL列表，然后解决兼容性和激励分配”。

– 优化与反馈代理：实时监控绩效指标)，如转化率和成本(，并通过自我反思循环调整策略。它运用零样本链（Zero-Shot CoT）分析数据偏差，例如逐步推理“如果转化率低于预期，为什么？第1步：检查内容相关性；第2步：评估KOL影响；第3步：调整激励”，从而实现70%的成本降低和3倍的转化增长。

– 集成代理：桥接AI和Web3组件，确保去中心化验证)，例如区块链上的数据隐私(和跨轨道支持)DeFi流动性激励、SocialFi社区建设(。

多智能体协作机制：

代理通信是通过基于GraphRAG技术的共享知识图谱实现的，允许实时数据摄取和推理。中央协调器使用一种受A*搜索启发的算法来导航行动空间，避免低效路径并确保高效执行。

我们已经将 Plan-and-Solve 纳入核心推理引擎，以克服 Zero-Shot CoT ) 的限制，例如计算错误或语义误解(。举个例子，在一个 SocialFi 项目中，规划代理首先制定计划：“子任务 1：识别目标社区；子任务 2：生成互动内容；子任务 3：分发和优化”，然后每个代理使用 Zero-Shot CoT 逐步解决这些任务，避免依赖手动示例。

该多智能体系统支持并行处理和迭代学习：如果一个智能体失败)，例如匹配智能体未能找到合适的KOL(，反馈智能体会触发反思循环以重新规划路径。该设计遵循多智能体趋势，例如在模拟环境中进行智能体间的教学和优化。

记忆支持：

XerpaAI通过基于长期上下文存储的Memories机制增强了多智能体系统的学习和自适应能力)，存储历史任务、用户偏好和优化结果，类似于“近乎无限的记忆”架构。这使得智能体能够在任务之间重用知识并不断改进。

记忆存储在一个基于GraphRAG(的分布式知识图谱)中，结合一个向量数据库(Milvus)以支持高效检索。每个代理(的规划、内容生成、分发、优化、数据收集)将关键决策和结果存储在记忆中，例如：“一个项目的KOL匹配将转化率提高了3倍，应该优先考虑高互动的KOL。”

作为共享资源，Memories 促进了代理之间的协作。数据收集代理将新数据存储在 Memories 中，内容生成代理相应地调整其创作，分发代理优化 KOL 匹配，而优化代理评估性能，形成一个自适应循环。

记忆赋予系统“记忆”，使代理能够学习历史模式并优化未来任务。例如，在一个WEB3项目的病毒营销活动失败后，记忆记录了失败的原因(，如激励不足)，规划代理据此调整新活动的激励机制。

XerpaAI的记忆本质是为XerpaAI的用户构建一个外部大脑，通过分层存储、动态索引和MCP协议将碎片化知识转化为可重用的结构化记忆。

总体而言，这种架构使XerpaAI不仅仅是一个工具，而是一个适应性的增长合作伙伴，服务于超过110K个社区。通过多个AI代理的协作，以及先进的提示技术，如计划与解决和零-shot思维链，我们实现了Web3增长的高效零-shot自动化。如果您有具体的任务示例，我可以进一步演示这些组件是如何应用的。

4. 在2025年的人工智能突破中，小型专业模型和推理时间计算正成为焦点。XerpaAI是否采用了类似技术来处理大量数据(，例如100K+ KOL匹配和跨平台分发，包括X、Telegram和TikTok)？其数据分析引擎如何确保实时反馈和自我优化？

A: 是的，我们采用了小型专业模型来处理特定任务，例如 KOL 匹配和跨平台分发。这些模型针对 Web3 数据进行了优化，以减少推理时间。根据 2025 年推理时间计算的趋势，我们的引擎使用高效算法处理大量数据，例如来自超过 10 万 KOL 的实时匹配以及在 X、Telegram 和 TikTok 上的分发。数据分析引擎通过机器学习循环确保自我优化：收集用户互动数据，应用强化学习调整策略，并避免过拟合。

5. XerpaAI 已经服务了超过 110K 个社区。它是如何利用多模态 AI ( 结合文本、图像和社交数据) 来自动化用户获取和社区互动的？与当前 AI 趋势如近乎无限的内存和定制硅片相比，XerpaAI 在边缘计算或云集成方面有哪些创新？

A: XerpaAI 利用多模态 AI 处理文本、图像和社交数据，例如生成图像增强内容或分析社交图谱以自动化交互，已经为超过 110K 个社区提供服务。与 2025 年的趋势相比，例如近乎无限的记忆，我们通过使用分布式计算来处理大规模数据，在云集成方面进行了创新；在边缘计算方面，我们优化了移动代理，以确保低延迟交互，例如对 Telegram 群组中的用户查询进行实时响应。

6. XerpaAI 拥有超过 100K 的 KOL/KOC 网络。它是如何通过 AI 工具如个性化内容生成和激励优化(来服务这些影响者群体，以帮助他们提高货币化效率和社区互动，从而建立互利的渠道优势？考虑到 2025 年的 AI 趋势，如个性化代理，你认为这将如何放大 Web3 项目的病毒传播？

A: XerpaAI的100K+ KOL/KOC网络是我们渠道优势的核心。通过个性化内容生成和激励优化等AI工具，我们为这些影响者提供量身定制的服务，帮助他们提高变现效率和社区互动。例如，我们的AGA引擎使用多模态AI生成)的独家内容，例如图像、视频脚本或针对特定受众的帖子(，并通过实时激励优化)最大化他们的收入，例如根据互动数据动态调整收入分成比例(——这可以将KOL的变现效率提高2-3倍，同时增强社区粘性，例如自动回复和游戏化互动。结果是互利共赢：影响者获得更多曝光和收入，而我们通过他们的网络扩大我们的分销渠道。在2025年的AI趋势中，个性化代理)例如定制的AI助手(正在主导影响者经济，而XerpaAI是这一应用的先驱——我们的代理可以自主学习KOL的偏好并预测趋势，从而放大Web3项目的病毒传播。例如，在一个DeFi活动中，通过KOCs的微分享链，可以实现指数级用户增长，转化率提高超过5倍。

7. 在服务KOLs/KOCs时，XerpaAI采用了哪些策略来确保数据隐私和公平的收入分享)，例如通过区块链验证的链接赚取机制(以培养长期忠诚度？这个渠道优势如何转化为初创公司的竞争壁垒，特别是在多平台分发)如X、Telegram和TikTok(？

A: 在服务KOL/KOC时，我们优先考虑Web3原生策略，以确保数据隐私和公平的收益分享：所有交互数据通过区块链)进行验证，例如使用零知识证明存储匿名信息(以防止泄露；链接赚钱机制基于智能合约自动执行收益分享，确保透明度和即时支付)，例如基于交互指标的代币奖励(，这培养了长期忠诚度——我们的留存率超过85%。这种渠道优势转化为初创企业的竞争壁垒：在多平台分发)中，例如在X上的实时推文、在Telegram上的群组互动和在TikTok上的短视频(，我们的网络形成了一道“护城河”，提供独家访问和优化路径，帮助企业绕过传统广告瓶颈，实现低成本、高效率的增长。例如，一个WEB3项目在3周内通过我们的KOL/KOC渠道覆盖了500万用户，而竞争对手则需要几个月的时间。

8. 在2025年，随着AI代理的崛起，数据隐私和算法偏见是关键挑战。作为一个Web3和AI原生平台，XerpaAI如何确保透明度和去中心化)，例如通过区块链验证(？它在AI伦理方面有哪些考虑？

A: 数据隐私和算法偏见至关重要。作为一个Web3和AI原生平台，我们通过区块链验证确保透明性，例如使用去中心化存储来保护用户数据，并进行公平性审计以避免偏见。我们的AI伦理考虑包括：对所有模型训练数据进行匿名化处理、用户可控的选择退出机制，以及定期的第三方审计以符合监管趋势。

9. XerpaAI最近获得了600万美元的种子融资，融资由UFLY Capital主导。这笔资金将如何用于扩展？请分享一个具体案例，例如它如何帮助一个Web3初创公司从零开始实现增长，突出其在用户获取和社区建设中的作用。

A: 这600万美元的种子资金将用于产品迭代、国际扩展)，例如在硅谷、东京和新加坡的团队招聘(，以及生态系统整合。一个典型案例是我们对一个Web3初创公司的支持：从零开始，我们的AGA生成了多语言内容，通过KOL网络分发，构建了社区图谱，最终在一个月内获得了100,000用户，社区活动增加了两倍。这突显了我们在用户获取和社区建设中的作用。

10. 展望未来，XerpaAI将如何融入更广泛的AI趋势，例如个性化AI代理或自动投资？该公司的下一步技术迭代计划是什么？您对AI企业家应对Web3增长中的动态变化有什么建议？

A: 在未来，XerpaAI 将融入个性化 AI 代理的趋势，如定制的成长路径，并探索自动化投资模块。下一次迭代包括增强多模态能力)，如视频生成(和更深入的 Web3 集成。给 AI 企业家的建议：关注痛点，如增长自动化，拥抱代理 AI，并建立生态系统合作伙伴关系，以应对 Web3 中的动态变化——例如，实时监测趋势并快速迭代。XerpaAI 的服务能力还将赋能 KOLs/KOCs，使这一群体在 XerpaAI 的帮助下增强各自的影响力。

11. 作为首席技术官，您对人工智能和Web3的整合有什么最大的期望？XerpaAI如何帮助更多的初创公司“连接、扩展并主导市场”？最后，您想对潜在的合作伙伴或用户说些什么？

A: 作为CTO，我对AI和Web3整合的最大期待是实现一个真正去中心化的智能经济，在这里，像XerpaAI这样的AI代理推动智能增长。XerpaAI将通过我们的AGA引擎帮助更多初创企业“连接、扩展并主导市场”，提供从内容到优化的端到端支持。最后，致潜在合作伙伴和用户：加入我们，加速您的增长——欢迎访问xerpaai.com进行体验，或直接私信我们讨论合作！

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