Nội dung biên tập đáng tin cậy, được xem xét bởi các chuyên gia hàng đầu trong ngành và các biên tập viên dày dạn kinh nghiệm. Công bố quảng cáo
1. Xin vui lòng giới thiệu bối cảnh thành lập của XerpaAI. Là một phần của hệ sinh thái UXLINK, XerpaAI tự định vị mình như "đại lý tăng trưởng AI đầu tiên trên thế giới", và sứ mệnh cốt lõi của nó là gì? Trong lĩnh vực Web3, những điểm đau nào tồn tại trong các mô hình tăng trưởng truyền thống như marketing thủ công và hợp tác KOL, và XerpaAI giải quyết những vấn đề này thông qua AI như thế nào?
A: Sự hình thành của XerpaAI bắt nguồn từ hệ sinh thái UXLINK. Chúng tôi nhận thấy rằng các startup Web3 phải đối mặt với những thách thức lớn về tăng trưởng, chẳng hạn như chi phí marketing thủ công cao, sự hợp tác không hiệu quả dựa vào KOLs và việc thu hút người dùng phân mảnh. Là AI Growth Agent đầu tiên trên thế giới (AGA), sứ mệnh cốt lõi của chúng tôi là tăng trưởng thông minh, giúp các startup WEB3 chuyển từ hoạt động thủ công sang mô hình mở rộng thông minh và tự động. Các điểm đau của các mô hình tăng trưởng truyền thống bao gồm: ngân sách marketing cao (các công ty công nghệ toàn cầu chi 600 tỷ đến 1 triệu tỷ đô la Mỹ hàng năm cho tăng trưởng), sự phù hợp KOL mang tính chủ quan và tốn thời gian, và khó khăn trong việc mở rộng tương tác cộng đồng. XerpaAI giải quyết những vấn đề này thông qua việc tạo nội dung dựa trên AI, phân phối thông minh và tối ưu hóa thời gian thực. Ví dụ, nó tự động tạo nội dung đa ngôn ngữ và phân phối thông qua mạng lưới hơn 100K KOCs/KOLs trên các nền tảng như X, Telegram và TikTok, đạt được mức tăng 3 lần về tỷ lệ chuyển đổi và giảm 70% chi phí.
2. Khái niệm cốt lõi của XerpaAI là "động cơ tăng trưởng thông minh". Điều này có nghĩa là nó có thể hoàn toàn thay thế các đội ngũ tăng trưởng của con người không? Xem xét các xu hướng AI năm 2025, chẳng hạn như mô hình tác nhân tự trị của AI tác động, bạn nhìn nhận vai trò của XerpaAI trong việc giúp các startup chuyển từ "mở rộng thủ công" sang "tự động thông minh" như thế nào?
A: Vâng, khái niệm cốt lõi của chúng tôi là xây dựng một "động cơ tăng trưởng thông minh" có thể giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các đội ngũ tăng trưởng con người, nhưng không hoàn toàn thay thế họ — thay vào đó, nó phục vụ như một công cụ tăng cường, cho phép các đội ngũ tập trung vào chiến lược thay vì thực thi. Vào năm 2025, sự trỗi dậy của AI có tính tự chủ sẽ trao quyền cho các tác nhân AI một sự tự chủ mạnh mẽ hơn, và XerpaAI là một biểu hiện của xu hướng này: nó hoạt động như một hướng dẫn viên Sherpa thông minh, tự động xử lý phân tích hành vi người dùng, kích hoạt động lực và điều chỉnh chiến dịch, giúp các công ty khởi nghiệp chuyển từ "mở rộng thủ công" sang "tự động thông minh".
3. Kiến trúc kỹ thuật của XerpaAI là gì? Nó tích hợp các mô hình AI ( như tạo nội dung và tối ưu hóa thời gian thực ) với các yếu tố gốc Web3 ( như cơ chế kiếm tiền từ liên kết và đồ thị xã hội ) để hỗ trợ sự phát triển của dự án như thế nào?
A: Kiến trúc kỹ thuật của XerpaAI là một hệ thống đa tác nhân AI có tính mô-đun cao được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong tăng trưởng Web3, chẳng hạn như thu hút người dùng tự động, mở rộng cộng đồng và kết nối KOL/KOC. Chúng tôi đã xây dựng toàn bộ hệ thống như một mạng lưới tác nhân hợp tác, nơi mỗi tác nhân tập trung vào các nhiệm vụ phụ cụ thể nhưng hợp tác liền mạch thông qua các trạng thái chia sẻ và giao thức truyền thông ( chẳng hạn như xác minh hợp đồng thông minh dựa trên blockchain ). Đây là một hình thức của các quy trình làm việc đa tác nhân, nơi các tác nhân có thể tự động lập kế hoạch, thực hiện và tối ưu hóa các con đường hành động, từ đó đạt được một động cơ tăng trưởng thông minh toàn diện.
Tại cốt lõi, kiến trúc của XerpaAI xoay quanh một điều phối viên AGA (AI Growth Agent) trung tâm, giám sát các tương tác của nhiều đại lý chuyên dụng, hình thành một cấu trúc cây quyết định động. Dưới đây là phân tích chi tiết từ quan điểm của các Đại lý đa AI:
Cơ cấu của mạng lưới đại lý:
– Planning Agent: Đây là điểm khởi đầu, chịu trách nhiệm phân tách các mục tiêu tăng trưởng cấp cao ( như "tăng tỷ lệ chuyển đổi người dùng cho một dự án DeFi" ) thành các nhiệm vụ con có thể thực hiện. Nó áp dụng chiến lược gợi ý Lập kế hoạch và Giải quyết, một phương pháp suy luận không cần ví dụ tiên tiến, mà đầu tiên lập ra một kế hoạch toàn diện ( ví dụ, chia các nhiệm vụ thành tạo nội dung, ghép nối KOL và tối ưu hóa hiệu suất ) và sau đó giải quyết từng nhiệm vụ con từng bước một. Phương pháp này giải quyết vấn đề thiếu các bước của Chuỗi Suy nghĩ Không có Ví dụ truyền thống (CoT), đảm bảo rằng tác nhân không bỏ qua các liên kết suy luận quan trọng. Ví dụ, khi xử lý một nhiệm vụ tiếp thị virus WEB3, tác nhân lập kế hoạch sẽ đầu tiên lập kế hoạch:
"Bước 1: Phân tích đối tượng mục tiêu;
Bước 2: Tạo nội dung đa phương thức;
Bước 3: Khớp các KOLs cụ thể của nền tảng;
Bước 4: Theo dõi phản hồi theo thời gian thực.
– Đại lý thu thập dữ liệu: Chịu trách nhiệm thu thập và tiền xử lý dữ liệu đa nguồn theo thời gian thực từ hệ sinh thái Web3 ( như các giao dịch blockchain, biểu đồ xã hội, tương tác người dùng đa nền tảng ). Các nguồn dữ liệu bao gồm X, Telegram, các hoạt động trên chuỗi ( như các tương tác hợp đồng thông minh ), và biểu đồ xã hội của hệ sinh thái UXLINK. Là lớp đầu vào của hệ thống đa tác nhân, đại lý thu thập dữ liệu cung cấp các luồng dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực cho các tác nhân khác ( lập kế hoạch, tạo nội dung, phân phối, tối ưu hóa, tích hợp ), đảm bảo rằng các quyết định dựa trên những hiểu biết mới nhất. Ví dụ, nó trích xuất các xu hướng tương tác từ hơn 110K cộng đồng để đại lý lập kế hoạch phân tích nhiệm vụ.
– Đại lý Tạo Nội Dung: Tập trung vào việc tạo nội dung đa ngôn ngữ, đa phương tiện ( như văn bản, hình ảnh và video). Nó sử dụng phương pháp Zero-Shot Chain-of-Thought bằng cách thêm "Hãy nghĩ từng bước" để kích thích lý luận từng bước, chẳng hạn như suy diễn các câu chuyện cá nhân hóa từ dữ liệu người dùng mà không cần ví dụ được huấn luyện trước. Điều này cho phép đại lý tạo ra nội dung chất lượng cao trong môi trường không có ví dụ, hỗ trợ phân phối đa nền tảng ( như X, Telegram và TikTok).
– Đại lý Phân phối & Ghép nối: Xử lý việc ghép nối thông minh và phân phối nội dung trong mạng lưới 100K+ KOL/KOC. Nó tích hợp các yếu tố gốc của Web3 như phân tích đồ thị xã hội và cơ chế liên kết để kiếm tiền, sử dụng sự hợp tác của nhiều đại lý để tối ưu hóa các con đường — ví dụ, phân tách quá trình ghép nối thông qua Plan-and-Solve thành "lập danh sách các KOL tiềm năng, sau đó giải quyết sự tương thích và phân bổ phần thưởng".
– Tối ưu hóa & Đại lý phản hồi: Giám sát các chỉ số hiệu suất ( như tỷ lệ chuyển đổi và chi phí ) theo thời gian thực và điều chỉnh chiến lược thông qua các vòng tự phản ánh. Nó sử dụng Zero-Shot CoT để phân tích các thiên lệch dữ liệu, chẳng hạn như lý luận từng bước “Nếu tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn mong đợi, tại sao? Bước 1: Kiểm tra sự liên quan của nội dung; Bước 2: Đánh giá ảnh hưởng của KOL; Bước 3: Điều chỉnh các ưu đãi”, từ đó đạt được giảm 70% chi phí và tăng 3 lần tỷ lệ chuyển đổi.
– Đại lý tích hợp: Kết nối các thành phần AI và Web3, đảm bảo xác minh phi tập trung ( như bảo mật dữ liệu trên blockchain ) và hỗ trợ theo dõi chéo ( các ưu đãi thanh khoản DeFi, xây dựng cộng đồng SocialFi ).
Cơ chế hợp tác đa tác nhân:
Giao tiếp giữa các tác nhân được thực hiện thông qua một đồ thị tri thức chia sẻ dựa trên công nghệ GraphRAG, cho phép thu thập và suy luận dữ liệu theo thời gian thực. Điều phối viên trung tâm sử dụng một thuật toán lấy cảm hứng từ tìm kiếm A* để dẫn đường cho không gian hành động, tránh những con đường không hiệu quả và đảm bảo thực hiện hiệu quả.
Chúng tôi đã tích hợp Plan-and-Solve như là động cơ lý luận cốt lõi để vượt qua những hạn chế của Zero-Shot CoT ( như lỗi tính toán hoặc hiểu sai ngữ nghĩa ). Ví dụ, trong một dự án SocialFi, tác nhân lập kế hoạch đầu tiên xây dựng một kế hoạch: “Nhiệm vụ con 1: Xác định cộng đồng mục tiêu; Nhiệm vụ con 2: Tạo nội dung tương tác; Nhiệm vụ con 3: Phân phối và tối ưu hóa”, và sau đó mỗi tác nhân sử dụng Zero-Shot CoT để giải quyết chúng từng bước, tránh phụ thuộc vào các ví dụ thủ công.
Hệ thống đa tác nhân này hỗ trợ xử lý song song và học tập lặp lại: nếu một tác nhân thất bại ( chẳng hạn như tác nhân khớp không tìm thấy KOL phù hợp ), tác nhân phản hồi kích hoạt một vòng lặp phản chiếu để lập kế hoạch lại con đường. Thiết kế này tuân theo các xu hướng đa tác nhân, chẳng hạn như việc dạy và tối ưu hóa giữa các tác nhân trong các môi trường mô phỏng.
Hỗ trợ kỷ niệm:
XerpaAI nâng cao khả năng học hỏi và thích ứng của hệ thống đa tác nhân thông qua cơ chế Ký ức ( dựa trên lưu trữ ngữ cảnh lâu dài ), lưu trữ các nhiệm vụ lịch sử, sở thích của người dùng và kết quả tối ưu hóa, tương tự như kiến trúc "bộ nhớ gần như vô hạn". Điều này cho phép các tác nhân tái sử dụng kiến thức qua các nhiệm vụ và liên tục cải thiện.
Ký ức được lưu trữ trong một đồ thị tri thức phân tán ( dựa trên GraphRAG) kết hợp với một cơ sở dữ liệu vector (Milvus) để hỗ trợ truy xuất hiệu quả. Mỗi tác nhân ( lập kế hoạch, tạo nội dung, phân phối, tối ưu hóa, thu thập dữ liệu) lưu trữ các quyết định và kết quả quan trọng trong Ký ức, chẳng hạn như "Việc ghép nối KOL của một dự án đã tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 3 lần, và các KOL có tương tác cao nên được ưu tiên".
Là một tài nguyên chung, Memories thúc đẩy sự hợp tác giữa các tác nhân. Đại lý thu thập dữ liệu lưu trữ dữ liệu mới trong Memories, đại lý tạo nội dung điều chỉnh các sản phẩm của mình cho phù hợp, đại lý phân phối tối ưu hóa sự phù hợp với KOL, và đại lý tối ưu hóa đánh giá hiệu suất, hình thành một vòng lặp thích ứng.
Ký ức trang bị cho hệ thống "ký ức", cho phép các tác nhân học hỏi từ các mẫu lịch sử và tối ưu hóa các nhiệm vụ trong tương lai. Ví dụ, sau một chiến dịch tiếp thị virus không thành công cho một dự án WEB3, Ký ức ghi lại lý do thất bại ( như thiếu động lực ), và tác nhân lập kế hoạch điều chỉnh cơ chế động lực cho các chiến dịch mới tương ứng.
Bản chất của Ký ức XerpaAI là xây dựng một bộ não bên ngoài cho người dùng XerpaAI, chuyển đổi kiến thức phân mảnh thành những ký ức có cấu trúc có thể tái sử dụng thông qua lưu trữ theo cấp bậc, lập chỉ mục động và các giao thức MCP.
Tổng thể, kiến trúc này biến XerpaAI thành một đối tác tăng trưởng thích ứng chứ không chỉ là một công cụ, đã phục vụ hơn 110K cộng đồng. Thông qua sự hợp tác của nhiều đại lý AI, kết hợp với các công nghệ gợi ý tiên tiến như Plan-and-Solve và Zero-Shot Chain-of-Thought, chúng tôi đã đạt được tự động hóa hiệu quả, zero-shot trong sự phát triển Web3. Nếu bạn có các ví dụ về nhiệm vụ cụ thể, tôi có thể minh họa thêm cách các thành phần này được áp dụng.
4. Trong những đột phá AI năm 2025, các mô hình chuyên biệt nhỏ và tính toán thời gian suy diễn đang trở thành những điểm trọng tâm. XerpaAI có áp dụng các công nghệ tương tự để xử lý một lượng lớn dữ liệu ( chẳng hạn như việc khớp 100K+ KOL và phân phối đa nền tảng, bao gồm X, Telegram và TikTok) không? Cách mà động cơ phân tích dữ liệu của nó đảm bảo phản hồi thời gian thực và tự tối ưu hóa là gì?
A: Vâng, chúng tôi đã áp dụng các mô hình chuyên biệt nhỏ để xử lý các nhiệm vụ cụ thể như ghép nối KOL và phân phối đa nền tảng. Các mô hình này được tối ưu hóa cho dữ liệu Web3 để giảm thời gian suy diễn. Theo xu hướng tính toán thời gian suy diễn vào năm 2025, động cơ của chúng tôi sử dụng các thuật toán hiệu quả để xử lý một lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như ghép nối thời gian thực từ hơn 100K KOL và phân phối qua X, Telegram và TikTok. Động cơ phân tích dữ liệu đảm bảo tự tối ưu hóa thông qua các vòng học máy: thu thập dữ liệu tương tác của người dùng, áp dụng học tăng cường để điều chỉnh chiến lược và tránh hiện tượng overfitting.
5. XerpaAI đã phục vụ hơn 110K cộng đồng. Nó sử dụng AI đa phương thức ( kết hợp văn bản, hình ảnh và dữ liệu xã hội ) để tự động hóa việc thu hút người dùng và tương tác cộng đồng như thế nào? So với các xu hướng AI hiện tại như bộ nhớ gần như vô hạn và silicon tùy chỉnh, những đổi mới nào của XerpaAI trong tính toán biên hoặc tích hợp đám mây?
A: XerpaAI sử dụng AI đa mô hình để xử lý văn bản, hình ảnh và dữ liệu xã hội, chẳng hạn như tạo nội dung được cải thiện bằng hình ảnh hoặc phân tích đồ thị xã hội để tự động hóa các tương tác, và đã phục vụ hơn 110K cộng đồng. So với các xu hướng năm 2025 như bộ nhớ gần như vô hạn, chúng tôi đã đổi mới trong việc tích hợp đám mây bằng cách sử dụng điện toán phân tán để xử lý dữ liệu quy mô lớn; về mặt điện toán biên, chúng tôi đã tối ưu hóa các tác nhân di động để đảm bảo các tương tác độ trễ thấp, chẳng hạn như phản hồi thời gian thực cho các truy vấn của người dùng trong các nhóm Telegram.
6. XerpaAI có một mạng lưới hơn 100K KOLs/KOCs. Nó phục vụ các nhóm người ảnh hưởng này thông qua các công cụ AI ( như tạo nội dung cá nhân hóa và tối ưu hóa động lực ) để giúp họ cải thiện hiệu quả kiếm tiền và tương tác cộng đồng, từ đó thiết lập một lợi thế kênh có lợi cho cả hai bên? Xét đến các xu hướng AI năm 2025 như các đại lý cá nhân hóa, bạn nghĩ điều này sẽ khuếch đại sự lan tỏa viral của các dự án Web3 như thế nào?
A: Mạng lưới KOL/KOC 100K+ của XerpaAI là cốt lõi của lợi thế kênh của chúng tôi. Thông qua các công cụ AI như tạo nội dung cá nhân hóa và tối ưu hóa khuyến khích, chúng tôi cung cấp dịch vụ tùy chỉnh cho những người có ảnh hưởng này để giúp họ cải thiện hiệu quả kiếm tiền và tương tác trong cộng đồng. Ví dụ, động cơ AGA của chúng tôi sử dụng AI đa dạng để tạo ra nội dung độc quyền ( như hình ảnh, kịch bản video, hoặc bài đăng nhắm đến các khán giả cụ thể ) và tối đa hóa thu nhập của họ thông qua tối ưu hóa khuyến khích theo thời gian thực ( như điều chỉnh tỷ lệ chia sẻ doanh thu một cách linh hoạt dựa trên dữ liệu tương tác ) — điều này có thể tăng hiệu quả kiếm tiền của KOL lên 2-3 lần trong khi nâng cao tính gắn bó của cộng đồng, như các phản hồi tự động và tương tác gamified. Kết quả là lợi ích chung: những người có ảnh hưởng nhận được nhiều sự chú ý và doanh thu hơn, trong khi chúng tôi mở rộng các kênh phân phối thông qua mạng lưới của họ. Trong các xu hướng AI năm 2025, các đại lý cá nhân hóa ( như trợ lý AI tùy chỉnh ) đang thống trị nền kinh tế người có ảnh hưởng, và XerpaAI là người tiên phong trong ứng dụng này — các đại lý của chúng tôi có thể tự động học sở thích của KOL và dự đoán xu hướng, từ đó khuếch đại sự lan tỏa viral của các dự án Web3. Ví dụ, trong một chiến dịch DeFi, thông qua các chuỗi chia sẻ vi mô của KOCs, có thể đạt được tăng trưởng người dùng theo cấp số nhân, với tỷ lệ chuyển đổi tăng hơn 5 lần.
7. Khi phục vụ KOLs/KOCs, XerpaAI đã áp dụng những chiến lược nào để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ doanh thu công bằng ( chẳng hạn như thông qua các cơ chế link-to-earn được xác minh bằng blockchain) để nuôi dưỡng lòng trung thành lâu dài? Lợi thế của kênh này chuyển thành rào cản cạnh tranh cho các startup như thế nào, đặc biệt trong phân phối đa nền tảng ( như X, Telegram và TikTok)?
A: Khi phục vụ KOLs/KOCs, chúng tôi ưu tiên các chiến lược gốc Web3 để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ doanh thu công bằng: tất cả dữ liệu tương tác đều được xác minh thông qua blockchain ( chẳng hạn như sử dụng bằng chứng không tiết lộ để lưu trữ thông tin ẩn danh ) nhằm ngăn chặn rò rỉ; cơ chế link-to-earn tự động thực hiện chia sẻ doanh thu dựa trên hợp đồng thông minh, đảm bảo tính minh bạch và thanh toán ngay lập tức ( chẳng hạn như phần thưởng token dựa trên các chỉ số tương tác ), điều này tạo ra lòng trung thành lâu dài — tỷ lệ giữ chân của chúng tôi vượt quá 85%. Lợi thế kênh này chuyển thành một rào cản cạnh tranh cho các công ty khởi nghiệp: trong phân phối đa nền tảng ( chẳng hạn như tweet thời gian thực trên X, tương tác nhóm trên Telegram và video ngắn trên TikTok ), mạng lưới của chúng tôi tạo thành một "hào" , cung cấp quyền truy cập độc quyền và các con đường tối ưu, giúp các doanh nghiệp vượt qua các nút thắt quảng cáo truyền thống và đạt được tăng trưởng hiệu quả cao với chi phí thấp. Ví dụ, một dự án WEB3 đã tiếp cận 5 triệu người dùng trong 3 tuần thông qua các kênh KOL/KOC của chúng tôi, trong khi các đối thủ cần vài tháng.
8. Vào năm 2025, với sự phát triển của các đại lý AI, quyền riêng tư dữ liệu và thiên lệch thuật toán là những thách thức chính. Là một nền tảng gốc Web3 & AI, XerpaAI đảm bảo tính minh bạch và phân quyền như thế nào thông qua việc xác minh blockchain (? Những cân nhắc của nó về đạo đức AI là gì?
A: Bảo mật dữ liệu và thiên lệch thuật toán là rất quan trọng. Là một nền tảng Web3 & AI, chúng tôi đảm bảo tính minh bạch thông qua xác minh blockchain, chẳng hạn như sử dụng lưu trữ phi tập trung để bảo vệ dữ liệu người dùng và thực hiện các cuộc kiểm toán công bằng để tránh thiên lệch. Các cân nhắc về đạo đức AI của chúng tôi bao gồm: ẩn danh tất cả dữ liệu huấn luyện mô hình, cơ chế rút lui do người dùng kiểm soát, và các cuộc kiểm toán bên thứ ba định kỳ để tuân thủ các xu hướng quy định.
9. XerpaAI gần đây đã huy động được 6 triệu đô la trong vòng gọi vốn hạt giống, do UFLY Capital dẫn đầu. Khoản tài trợ này sẽ được sử dụng như thế nào cho việc mở rộng? Xin vui lòng chia sẻ một trường hợp cụ thể, chẳng hạn như cách nó đã giúp một startup Web3 đạt được tăng trưởng từ con số không, nhấn mạnh vai trò của nó trong việc thu hút người dùng và xây dựng cộng đồng.
A: Số vốn hạt giống 6 triệu đô la này sẽ được sử dụng cho việc lặp lại sản phẩm, mở rộng quốc tế ) chẳng hạn như tuyển dụng đội ngũ tại Silicon Valley, Tokyo và Singapore(, và tích hợp hệ sinh thái. Một trường hợp điển hình là sự hỗ trợ của chúng tôi cho một startup Web3: bắt đầu từ con số không, AGA của chúng tôi đã tạo ra nội dung đa ngôn ngữ, phân phối nó qua mạng lưới KOL, xây dựng một biểu đồ cộng đồng, và cuối cùng thu hút được 100.000 người dùng trong vòng một tháng, với hoạt động cộng đồng tăng gấp 2 lần. Điều này làm nổi bật vai trò của chúng tôi trong việc thu hút người dùng và xây dựng cộng đồng.
10. Nhìn về tương lai, XerpaAI sẽ tích hợp vào các xu hướng AI rộng lớn hơn như các đại lý AI cá nhân hóa hoặc đầu tư tự động như thế nào? Kế hoạch lặp lại kỹ thuật tiếp theo của công ty là gì? Bạn có lời khuyên nào cho các doanh nhân AI để đối phó với những thay đổi động trong sự phát triển Web3 không?
A: Trong tương lai, XerpaAI sẽ tích hợp vào xu hướng của các đại lý AI cá nhân hóa, chẳng hạn như các lộ trình tăng trưởng tùy chỉnh, và khám phá các mô-đun đầu tư tự động. Phiên bản tiếp theo bao gồm việc nâng cao khả năng đa phương thức ) chẳng hạn như tạo video ( và tích hợp Web3 sâu hơn. Lời khuyên cho các doanh nhân AI: tập trung vào các điểm đau như tự động hóa tăng trưởng, chấp nhận AI đại lý, và xây dựng các đối tác hệ sinh thái để đối phó với những thay đổi năng động trong Web3 — chẳng hạn như theo dõi xu hướng theo thời gian thực và lặp lại nhanh chóng. Các khả năng dịch vụ của XerpaAI cũng sẽ trao quyền cho các KOL/KOC, cho phép nhóm này nâng cao ảnh hưởng của họ với sự trợ giúp của XerpaAI.
11. Với tư cách là CTO, mong đợi lớn nhất của bạn cho sự tích hợp của AI và Web3 là gì? XerpaAI giúp nhiều startup "kết nối, mở rộng và chiếm lĩnh thị trường" như thế nào? Cuối cùng, bạn muốn nói gì với các đối tác hoặc người dùng tiềm năng?
A: Là CTO, kỳ vọng lớn nhất của tôi về sự tích hợp của AI và Web3 là hiện thực hóa một nền kinh tế thông minh phi tập trung thực sự, nơi các tác nhân AI như XerpaAI thúc đẩy sự tăng trưởng thông minh. XerpaAI sẽ giúp nhiều startup “kết nối, mở rộng và thống trị thị trường” thông qua động cơ AGA của chúng tôi, cung cấp hỗ trợ từ đầu đến cuối từ nội dung đến tối ưu hóa. Cuối cùng, đến các đối tác và người dùng tiềm năng: hãy tham gia cùng chúng tôi để tăng tốc sự phát triển của bạn — chào mừng bạn đến thăm xerpaai.com để thử nghiệm, hoặc DM chúng tôi để thảo luận về hợp tác!
![])https://bitcoinist.com/wp-content/uploads/2025/02/safe.png(
Quy trình biên tập của bitcoinist tập trung vào việc cung cấp nội dung được nghiên cứu kỹ lưỡng, chính xác và không thiên vị. Chúng tôi duy trì các tiêu chuẩn nguồn gốc nghiêm ngặt, và mỗi trang đều trải qua sự xem xét cẩn thận bởi đội ngũ chuyên gia công nghệ hàng đầu và các biên tập viên có kinh nghiệm của chúng tôi. Quy trình này đảm bảo tính toàn vẹn, sự liên quan và giá trị của nội dung đối với độc giả của chúng tôi.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Tầm Nhìn của XerpaAI: CTO Bob Ng về việc Xây Dựng Đại Lý Tăng Trưởng AI Đầu Tiên Thế Giới | Bitcoinist.com
A: Sự hình thành của XerpaAI bắt nguồn từ hệ sinh thái UXLINK. Chúng tôi nhận thấy rằng các startup Web3 phải đối mặt với những thách thức lớn về tăng trưởng, chẳng hạn như chi phí marketing thủ công cao, sự hợp tác không hiệu quả dựa vào KOLs và việc thu hút người dùng phân mảnh. Là AI Growth Agent đầu tiên trên thế giới (AGA), sứ mệnh cốt lõi của chúng tôi là tăng trưởng thông minh, giúp các startup WEB3 chuyển từ hoạt động thủ công sang mô hình mở rộng thông minh và tự động. Các điểm đau của các mô hình tăng trưởng truyền thống bao gồm: ngân sách marketing cao (các công ty công nghệ toàn cầu chi 600 tỷ đến 1 triệu tỷ đô la Mỹ hàng năm cho tăng trưởng), sự phù hợp KOL mang tính chủ quan và tốn thời gian, và khó khăn trong việc mở rộng tương tác cộng đồng. XerpaAI giải quyết những vấn đề này thông qua việc tạo nội dung dựa trên AI, phân phối thông minh và tối ưu hóa thời gian thực. Ví dụ, nó tự động tạo nội dung đa ngôn ngữ và phân phối thông qua mạng lưới hơn 100K KOCs/KOLs trên các nền tảng như X, Telegram và TikTok, đạt được mức tăng 3 lần về tỷ lệ chuyển đổi và giảm 70% chi phí.
2. Khái niệm cốt lõi của XerpaAI là "động cơ tăng trưởng thông minh". Điều này có nghĩa là nó có thể hoàn toàn thay thế các đội ngũ tăng trưởng của con người không? Xem xét các xu hướng AI năm 2025, chẳng hạn như mô hình tác nhân tự trị của AI tác động, bạn nhìn nhận vai trò của XerpaAI trong việc giúp các startup chuyển từ "mở rộng thủ công" sang "tự động thông minh" như thế nào?
A: Vâng, khái niệm cốt lõi của chúng tôi là xây dựng một "động cơ tăng trưởng thông minh" có thể giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các đội ngũ tăng trưởng con người, nhưng không hoàn toàn thay thế họ — thay vào đó, nó phục vụ như một công cụ tăng cường, cho phép các đội ngũ tập trung vào chiến lược thay vì thực thi. Vào năm 2025, sự trỗi dậy của AI có tính tự chủ sẽ trao quyền cho các tác nhân AI một sự tự chủ mạnh mẽ hơn, và XerpaAI là một biểu hiện của xu hướng này: nó hoạt động như một hướng dẫn viên Sherpa thông minh, tự động xử lý phân tích hành vi người dùng, kích hoạt động lực và điều chỉnh chiến dịch, giúp các công ty khởi nghiệp chuyển từ "mở rộng thủ công" sang "tự động thông minh".
3. Kiến trúc kỹ thuật của XerpaAI là gì? Nó tích hợp các mô hình AI ( như tạo nội dung và tối ưu hóa thời gian thực ) với các yếu tố gốc Web3 ( như cơ chế kiếm tiền từ liên kết và đồ thị xã hội ) để hỗ trợ sự phát triển của dự án như thế nào?
A: Kiến trúc kỹ thuật của XerpaAI là một hệ thống đa tác nhân AI có tính mô-đun cao được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong tăng trưởng Web3, chẳng hạn như thu hút người dùng tự động, mở rộng cộng đồng và kết nối KOL/KOC. Chúng tôi đã xây dựng toàn bộ hệ thống như một mạng lưới tác nhân hợp tác, nơi mỗi tác nhân tập trung vào các nhiệm vụ phụ cụ thể nhưng hợp tác liền mạch thông qua các trạng thái chia sẻ và giao thức truyền thông ( chẳng hạn như xác minh hợp đồng thông minh dựa trên blockchain ). Đây là một hình thức của các quy trình làm việc đa tác nhân, nơi các tác nhân có thể tự động lập kế hoạch, thực hiện và tối ưu hóa các con đường hành động, từ đó đạt được một động cơ tăng trưởng thông minh toàn diện.
Tại cốt lõi, kiến trúc của XerpaAI xoay quanh một điều phối viên AGA (AI Growth Agent) trung tâm, giám sát các tương tác của nhiều đại lý chuyên dụng, hình thành một cấu trúc cây quyết định động. Dưới đây là phân tích chi tiết từ quan điểm của các Đại lý đa AI:
Cơ cấu của mạng lưới đại lý:
– Planning Agent: Đây là điểm khởi đầu, chịu trách nhiệm phân tách các mục tiêu tăng trưởng cấp cao ( như "tăng tỷ lệ chuyển đổi người dùng cho một dự án DeFi" ) thành các nhiệm vụ con có thể thực hiện. Nó áp dụng chiến lược gợi ý Lập kế hoạch và Giải quyết, một phương pháp suy luận không cần ví dụ tiên tiến, mà đầu tiên lập ra một kế hoạch toàn diện ( ví dụ, chia các nhiệm vụ thành tạo nội dung, ghép nối KOL và tối ưu hóa hiệu suất ) và sau đó giải quyết từng nhiệm vụ con từng bước một. Phương pháp này giải quyết vấn đề thiếu các bước của Chuỗi Suy nghĩ Không có Ví dụ truyền thống (CoT), đảm bảo rằng tác nhân không bỏ qua các liên kết suy luận quan trọng. Ví dụ, khi xử lý một nhiệm vụ tiếp thị virus WEB3, tác nhân lập kế hoạch sẽ đầu tiên lập kế hoạch:
"Bước 1: Phân tích đối tượng mục tiêu;
Bước 2: Tạo nội dung đa phương thức;
Bước 3: Khớp các KOLs cụ thể của nền tảng;
Bước 4: Theo dõi phản hồi theo thời gian thực.
– Đại lý thu thập dữ liệu: Chịu trách nhiệm thu thập và tiền xử lý dữ liệu đa nguồn theo thời gian thực từ hệ sinh thái Web3 ( như các giao dịch blockchain, biểu đồ xã hội, tương tác người dùng đa nền tảng ). Các nguồn dữ liệu bao gồm X, Telegram, các hoạt động trên chuỗi ( như các tương tác hợp đồng thông minh ), và biểu đồ xã hội của hệ sinh thái UXLINK. Là lớp đầu vào của hệ thống đa tác nhân, đại lý thu thập dữ liệu cung cấp các luồng dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực cho các tác nhân khác ( lập kế hoạch, tạo nội dung, phân phối, tối ưu hóa, tích hợp ), đảm bảo rằng các quyết định dựa trên những hiểu biết mới nhất. Ví dụ, nó trích xuất các xu hướng tương tác từ hơn 110K cộng đồng để đại lý lập kế hoạch phân tích nhiệm vụ.
– Đại lý Tạo Nội Dung: Tập trung vào việc tạo nội dung đa ngôn ngữ, đa phương tiện ( như văn bản, hình ảnh và video). Nó sử dụng phương pháp Zero-Shot Chain-of-Thought bằng cách thêm "Hãy nghĩ từng bước" để kích thích lý luận từng bước, chẳng hạn như suy diễn các câu chuyện cá nhân hóa từ dữ liệu người dùng mà không cần ví dụ được huấn luyện trước. Điều này cho phép đại lý tạo ra nội dung chất lượng cao trong môi trường không có ví dụ, hỗ trợ phân phối đa nền tảng ( như X, Telegram và TikTok).
– Đại lý Phân phối & Ghép nối: Xử lý việc ghép nối thông minh và phân phối nội dung trong mạng lưới 100K+ KOL/KOC. Nó tích hợp các yếu tố gốc của Web3 như phân tích đồ thị xã hội và cơ chế liên kết để kiếm tiền, sử dụng sự hợp tác của nhiều đại lý để tối ưu hóa các con đường — ví dụ, phân tách quá trình ghép nối thông qua Plan-and-Solve thành "lập danh sách các KOL tiềm năng, sau đó giải quyết sự tương thích và phân bổ phần thưởng".
– Tối ưu hóa & Đại lý phản hồi: Giám sát các chỉ số hiệu suất ( như tỷ lệ chuyển đổi và chi phí ) theo thời gian thực và điều chỉnh chiến lược thông qua các vòng tự phản ánh. Nó sử dụng Zero-Shot CoT để phân tích các thiên lệch dữ liệu, chẳng hạn như lý luận từng bước “Nếu tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn mong đợi, tại sao? Bước 1: Kiểm tra sự liên quan của nội dung; Bước 2: Đánh giá ảnh hưởng của KOL; Bước 3: Điều chỉnh các ưu đãi”, từ đó đạt được giảm 70% chi phí và tăng 3 lần tỷ lệ chuyển đổi.
– Đại lý tích hợp: Kết nối các thành phần AI và Web3, đảm bảo xác minh phi tập trung ( như bảo mật dữ liệu trên blockchain ) và hỗ trợ theo dõi chéo ( các ưu đãi thanh khoản DeFi, xây dựng cộng đồng SocialFi ).
Cơ chế hợp tác đa tác nhân:
Giao tiếp giữa các tác nhân được thực hiện thông qua một đồ thị tri thức chia sẻ dựa trên công nghệ GraphRAG, cho phép thu thập và suy luận dữ liệu theo thời gian thực. Điều phối viên trung tâm sử dụng một thuật toán lấy cảm hứng từ tìm kiếm A* để dẫn đường cho không gian hành động, tránh những con đường không hiệu quả và đảm bảo thực hiện hiệu quả.
Chúng tôi đã tích hợp Plan-and-Solve như là động cơ lý luận cốt lõi để vượt qua những hạn chế của Zero-Shot CoT ( như lỗi tính toán hoặc hiểu sai ngữ nghĩa ). Ví dụ, trong một dự án SocialFi, tác nhân lập kế hoạch đầu tiên xây dựng một kế hoạch: “Nhiệm vụ con 1: Xác định cộng đồng mục tiêu; Nhiệm vụ con 2: Tạo nội dung tương tác; Nhiệm vụ con 3: Phân phối và tối ưu hóa”, và sau đó mỗi tác nhân sử dụng Zero-Shot CoT để giải quyết chúng từng bước, tránh phụ thuộc vào các ví dụ thủ công.
Hệ thống đa tác nhân này hỗ trợ xử lý song song và học tập lặp lại: nếu một tác nhân thất bại ( chẳng hạn như tác nhân khớp không tìm thấy KOL phù hợp ), tác nhân phản hồi kích hoạt một vòng lặp phản chiếu để lập kế hoạch lại con đường. Thiết kế này tuân theo các xu hướng đa tác nhân, chẳng hạn như việc dạy và tối ưu hóa giữa các tác nhân trong các môi trường mô phỏng.
Hỗ trợ kỷ niệm:
XerpaAI nâng cao khả năng học hỏi và thích ứng của hệ thống đa tác nhân thông qua cơ chế Ký ức ( dựa trên lưu trữ ngữ cảnh lâu dài ), lưu trữ các nhiệm vụ lịch sử, sở thích của người dùng và kết quả tối ưu hóa, tương tự như kiến trúc "bộ nhớ gần như vô hạn". Điều này cho phép các tác nhân tái sử dụng kiến thức qua các nhiệm vụ và liên tục cải thiện.
Ký ức được lưu trữ trong một đồ thị tri thức phân tán ( dựa trên GraphRAG) kết hợp với một cơ sở dữ liệu vector (Milvus) để hỗ trợ truy xuất hiệu quả. Mỗi tác nhân ( lập kế hoạch, tạo nội dung, phân phối, tối ưu hóa, thu thập dữ liệu) lưu trữ các quyết định và kết quả quan trọng trong Ký ức, chẳng hạn như "Việc ghép nối KOL của một dự án đã tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 3 lần, và các KOL có tương tác cao nên được ưu tiên".
Là một tài nguyên chung, Memories thúc đẩy sự hợp tác giữa các tác nhân. Đại lý thu thập dữ liệu lưu trữ dữ liệu mới trong Memories, đại lý tạo nội dung điều chỉnh các sản phẩm của mình cho phù hợp, đại lý phân phối tối ưu hóa sự phù hợp với KOL, và đại lý tối ưu hóa đánh giá hiệu suất, hình thành một vòng lặp thích ứng.
Ký ức trang bị cho hệ thống "ký ức", cho phép các tác nhân học hỏi từ các mẫu lịch sử và tối ưu hóa các nhiệm vụ trong tương lai. Ví dụ, sau một chiến dịch tiếp thị virus không thành công cho một dự án WEB3, Ký ức ghi lại lý do thất bại ( như thiếu động lực ), và tác nhân lập kế hoạch điều chỉnh cơ chế động lực cho các chiến dịch mới tương ứng.
Bản chất của Ký ức XerpaAI là xây dựng một bộ não bên ngoài cho người dùng XerpaAI, chuyển đổi kiến thức phân mảnh thành những ký ức có cấu trúc có thể tái sử dụng thông qua lưu trữ theo cấp bậc, lập chỉ mục động và các giao thức MCP.
Tổng thể, kiến trúc này biến XerpaAI thành một đối tác tăng trưởng thích ứng chứ không chỉ là một công cụ, đã phục vụ hơn 110K cộng đồng. Thông qua sự hợp tác của nhiều đại lý AI, kết hợp với các công nghệ gợi ý tiên tiến như Plan-and-Solve và Zero-Shot Chain-of-Thought, chúng tôi đã đạt được tự động hóa hiệu quả, zero-shot trong sự phát triển Web3. Nếu bạn có các ví dụ về nhiệm vụ cụ thể, tôi có thể minh họa thêm cách các thành phần này được áp dụng.
4. Trong những đột phá AI năm 2025, các mô hình chuyên biệt nhỏ và tính toán thời gian suy diễn đang trở thành những điểm trọng tâm. XerpaAI có áp dụng các công nghệ tương tự để xử lý một lượng lớn dữ liệu ( chẳng hạn như việc khớp 100K+ KOL và phân phối đa nền tảng, bao gồm X, Telegram và TikTok) không? Cách mà động cơ phân tích dữ liệu của nó đảm bảo phản hồi thời gian thực và tự tối ưu hóa là gì?
A: Vâng, chúng tôi đã áp dụng các mô hình chuyên biệt nhỏ để xử lý các nhiệm vụ cụ thể như ghép nối KOL và phân phối đa nền tảng. Các mô hình này được tối ưu hóa cho dữ liệu Web3 để giảm thời gian suy diễn. Theo xu hướng tính toán thời gian suy diễn vào năm 2025, động cơ của chúng tôi sử dụng các thuật toán hiệu quả để xử lý một lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như ghép nối thời gian thực từ hơn 100K KOL và phân phối qua X, Telegram và TikTok. Động cơ phân tích dữ liệu đảm bảo tự tối ưu hóa thông qua các vòng học máy: thu thập dữ liệu tương tác của người dùng, áp dụng học tăng cường để điều chỉnh chiến lược và tránh hiện tượng overfitting.
5. XerpaAI đã phục vụ hơn 110K cộng đồng. Nó sử dụng AI đa phương thức ( kết hợp văn bản, hình ảnh và dữ liệu xã hội ) để tự động hóa việc thu hút người dùng và tương tác cộng đồng như thế nào? So với các xu hướng AI hiện tại như bộ nhớ gần như vô hạn và silicon tùy chỉnh, những đổi mới nào của XerpaAI trong tính toán biên hoặc tích hợp đám mây?
A: XerpaAI sử dụng AI đa mô hình để xử lý văn bản, hình ảnh và dữ liệu xã hội, chẳng hạn như tạo nội dung được cải thiện bằng hình ảnh hoặc phân tích đồ thị xã hội để tự động hóa các tương tác, và đã phục vụ hơn 110K cộng đồng. So với các xu hướng năm 2025 như bộ nhớ gần như vô hạn, chúng tôi đã đổi mới trong việc tích hợp đám mây bằng cách sử dụng điện toán phân tán để xử lý dữ liệu quy mô lớn; về mặt điện toán biên, chúng tôi đã tối ưu hóa các tác nhân di động để đảm bảo các tương tác độ trễ thấp, chẳng hạn như phản hồi thời gian thực cho các truy vấn của người dùng trong các nhóm Telegram.
6. XerpaAI có một mạng lưới hơn 100K KOLs/KOCs. Nó phục vụ các nhóm người ảnh hưởng này thông qua các công cụ AI ( như tạo nội dung cá nhân hóa và tối ưu hóa động lực ) để giúp họ cải thiện hiệu quả kiếm tiền và tương tác cộng đồng, từ đó thiết lập một lợi thế kênh có lợi cho cả hai bên? Xét đến các xu hướng AI năm 2025 như các đại lý cá nhân hóa, bạn nghĩ điều này sẽ khuếch đại sự lan tỏa viral của các dự án Web3 như thế nào?
A: Mạng lưới KOL/KOC 100K+ của XerpaAI là cốt lõi của lợi thế kênh của chúng tôi. Thông qua các công cụ AI như tạo nội dung cá nhân hóa và tối ưu hóa khuyến khích, chúng tôi cung cấp dịch vụ tùy chỉnh cho những người có ảnh hưởng này để giúp họ cải thiện hiệu quả kiếm tiền và tương tác trong cộng đồng. Ví dụ, động cơ AGA của chúng tôi sử dụng AI đa dạng để tạo ra nội dung độc quyền ( như hình ảnh, kịch bản video, hoặc bài đăng nhắm đến các khán giả cụ thể ) và tối đa hóa thu nhập của họ thông qua tối ưu hóa khuyến khích theo thời gian thực ( như điều chỉnh tỷ lệ chia sẻ doanh thu một cách linh hoạt dựa trên dữ liệu tương tác ) — điều này có thể tăng hiệu quả kiếm tiền của KOL lên 2-3 lần trong khi nâng cao tính gắn bó của cộng đồng, như các phản hồi tự động và tương tác gamified. Kết quả là lợi ích chung: những người có ảnh hưởng nhận được nhiều sự chú ý và doanh thu hơn, trong khi chúng tôi mở rộng các kênh phân phối thông qua mạng lưới của họ. Trong các xu hướng AI năm 2025, các đại lý cá nhân hóa ( như trợ lý AI tùy chỉnh ) đang thống trị nền kinh tế người có ảnh hưởng, và XerpaAI là người tiên phong trong ứng dụng này — các đại lý của chúng tôi có thể tự động học sở thích của KOL và dự đoán xu hướng, từ đó khuếch đại sự lan tỏa viral của các dự án Web3. Ví dụ, trong một chiến dịch DeFi, thông qua các chuỗi chia sẻ vi mô của KOCs, có thể đạt được tăng trưởng người dùng theo cấp số nhân, với tỷ lệ chuyển đổi tăng hơn 5 lần.
7. Khi phục vụ KOLs/KOCs, XerpaAI đã áp dụng những chiến lược nào để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ doanh thu công bằng ( chẳng hạn như thông qua các cơ chế link-to-earn được xác minh bằng blockchain) để nuôi dưỡng lòng trung thành lâu dài? Lợi thế của kênh này chuyển thành rào cản cạnh tranh cho các startup như thế nào, đặc biệt trong phân phối đa nền tảng ( như X, Telegram và TikTok)?
A: Khi phục vụ KOLs/KOCs, chúng tôi ưu tiên các chiến lược gốc Web3 để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và chia sẻ doanh thu công bằng: tất cả dữ liệu tương tác đều được xác minh thông qua blockchain ( chẳng hạn như sử dụng bằng chứng không tiết lộ để lưu trữ thông tin ẩn danh ) nhằm ngăn chặn rò rỉ; cơ chế link-to-earn tự động thực hiện chia sẻ doanh thu dựa trên hợp đồng thông minh, đảm bảo tính minh bạch và thanh toán ngay lập tức ( chẳng hạn như phần thưởng token dựa trên các chỉ số tương tác ), điều này tạo ra lòng trung thành lâu dài — tỷ lệ giữ chân của chúng tôi vượt quá 85%. Lợi thế kênh này chuyển thành một rào cản cạnh tranh cho các công ty khởi nghiệp: trong phân phối đa nền tảng ( chẳng hạn như tweet thời gian thực trên X, tương tác nhóm trên Telegram và video ngắn trên TikTok ), mạng lưới của chúng tôi tạo thành một "hào" , cung cấp quyền truy cập độc quyền và các con đường tối ưu, giúp các doanh nghiệp vượt qua các nút thắt quảng cáo truyền thống và đạt được tăng trưởng hiệu quả cao với chi phí thấp. Ví dụ, một dự án WEB3 đã tiếp cận 5 triệu người dùng trong 3 tuần thông qua các kênh KOL/KOC của chúng tôi, trong khi các đối thủ cần vài tháng.
8. Vào năm 2025, với sự phát triển của các đại lý AI, quyền riêng tư dữ liệu và thiên lệch thuật toán là những thách thức chính. Là một nền tảng gốc Web3 & AI, XerpaAI đảm bảo tính minh bạch và phân quyền như thế nào thông qua việc xác minh blockchain (? Những cân nhắc của nó về đạo đức AI là gì?
A: Bảo mật dữ liệu và thiên lệch thuật toán là rất quan trọng. Là một nền tảng Web3 & AI, chúng tôi đảm bảo tính minh bạch thông qua xác minh blockchain, chẳng hạn như sử dụng lưu trữ phi tập trung để bảo vệ dữ liệu người dùng và thực hiện các cuộc kiểm toán công bằng để tránh thiên lệch. Các cân nhắc về đạo đức AI của chúng tôi bao gồm: ẩn danh tất cả dữ liệu huấn luyện mô hình, cơ chế rút lui do người dùng kiểm soát, và các cuộc kiểm toán bên thứ ba định kỳ để tuân thủ các xu hướng quy định.
9. XerpaAI gần đây đã huy động được 6 triệu đô la trong vòng gọi vốn hạt giống, do UFLY Capital dẫn đầu. Khoản tài trợ này sẽ được sử dụng như thế nào cho việc mở rộng? Xin vui lòng chia sẻ một trường hợp cụ thể, chẳng hạn như cách nó đã giúp một startup Web3 đạt được tăng trưởng từ con số không, nhấn mạnh vai trò của nó trong việc thu hút người dùng và xây dựng cộng đồng.
A: Số vốn hạt giống 6 triệu đô la này sẽ được sử dụng cho việc lặp lại sản phẩm, mở rộng quốc tế ) chẳng hạn như tuyển dụng đội ngũ tại Silicon Valley, Tokyo và Singapore(, và tích hợp hệ sinh thái. Một trường hợp điển hình là sự hỗ trợ của chúng tôi cho một startup Web3: bắt đầu từ con số không, AGA của chúng tôi đã tạo ra nội dung đa ngôn ngữ, phân phối nó qua mạng lưới KOL, xây dựng một biểu đồ cộng đồng, và cuối cùng thu hút được 100.000 người dùng trong vòng một tháng, với hoạt động cộng đồng tăng gấp 2 lần. Điều này làm nổi bật vai trò của chúng tôi trong việc thu hút người dùng và xây dựng cộng đồng.
10. Nhìn về tương lai, XerpaAI sẽ tích hợp vào các xu hướng AI rộng lớn hơn như các đại lý AI cá nhân hóa hoặc đầu tư tự động như thế nào? Kế hoạch lặp lại kỹ thuật tiếp theo của công ty là gì? Bạn có lời khuyên nào cho các doanh nhân AI để đối phó với những thay đổi động trong sự phát triển Web3 không?
A: Trong tương lai, XerpaAI sẽ tích hợp vào xu hướng của các đại lý AI cá nhân hóa, chẳng hạn như các lộ trình tăng trưởng tùy chỉnh, và khám phá các mô-đun đầu tư tự động. Phiên bản tiếp theo bao gồm việc nâng cao khả năng đa phương thức ) chẳng hạn như tạo video ( và tích hợp Web3 sâu hơn. Lời khuyên cho các doanh nhân AI: tập trung vào các điểm đau như tự động hóa tăng trưởng, chấp nhận AI đại lý, và xây dựng các đối tác hệ sinh thái để đối phó với những thay đổi năng động trong Web3 — chẳng hạn như theo dõi xu hướng theo thời gian thực và lặp lại nhanh chóng. Các khả năng dịch vụ của XerpaAI cũng sẽ trao quyền cho các KOL/KOC, cho phép nhóm này nâng cao ảnh hưởng của họ với sự trợ giúp của XerpaAI.
11. Với tư cách là CTO, mong đợi lớn nhất của bạn cho sự tích hợp của AI và Web3 là gì? XerpaAI giúp nhiều startup "kết nối, mở rộng và chiếm lĩnh thị trường" như thế nào? Cuối cùng, bạn muốn nói gì với các đối tác hoặc người dùng tiềm năng?
A: Là CTO, kỳ vọng lớn nhất của tôi về sự tích hợp của AI và Web3 là hiện thực hóa một nền kinh tế thông minh phi tập trung thực sự, nơi các tác nhân AI như XerpaAI thúc đẩy sự tăng trưởng thông minh. XerpaAI sẽ giúp nhiều startup “kết nối, mở rộng và thống trị thị trường” thông qua động cơ AGA của chúng tôi, cung cấp hỗ trợ từ đầu đến cuối từ nội dung đến tối ưu hóa. Cuối cùng, đến các đối tác và người dùng tiềm năng: hãy tham gia cùng chúng tôi để tăng tốc sự phát triển của bạn — chào mừng bạn đến thăm xerpaai.com để thử nghiệm, hoặc DM chúng tôi để thảo luận về hợp tác!
![])https://bitcoinist.com/wp-content/uploads/2025/02/safe.png( Quy trình biên tập của bitcoinist tập trung vào việc cung cấp nội dung được nghiên cứu kỹ lưỡng, chính xác và không thiên vị. Chúng tôi duy trì các tiêu chuẩn nguồn gốc nghiêm ngặt, và mỗi trang đều trải qua sự xem xét cẩn thận bởi đội ngũ chuyên gia công nghệ hàng đầu và các biên tập viên có kinh nghiệm của chúng tôi. Quy trình này đảm bảo tính toàn vẹn, sự liên quan và giá trị của nội dung đối với độc giả của chúng tôi.