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1. Veuillez présenter le contexte fondateur de XerpaAI. En tant que partie intégrante de l'écosystème UXLINK, comment XerpaAI se positionne-t-il en tant que « premier agent de croissance AI au monde », et quelle est sa mission principale ? Dans le domaine du Web3, quels sont les points de douleur existants dans les modèles de croissance traditionnels ( tels que le marketing manuel et les collaborations KOL ), et comment XerpaAI résout-il ces problèmes grâce à l'IA ?
A : L'établissement de XerpaAI est né de l'écosystème UXLINK. Nous avons observé que les startups Web3 font face à des défis significatifs en termes de croissance, tels que le marketing manuel coûteux, des collaborations inefficaces reposant sur des KOLs, et une acquisition d'utilisateurs fragmentée. En tant que premier agent de croissance AI au monde (AGA), notre mission principale est la croissance intelligente, aidant les startups WEB3 à passer d'opérations manuelles à un modèle d'expansion intelligent et autonome. Les points de douleur des modèles de croissance traditionnels incluent : des budgets marketing élevés (les entreprises technologiques mondiales dépensent entre 600 milliards et 1 trillion de dollars américains par an pour la croissance), un appariement KOL subjectif et chronophage, et des difficultés à faire évoluer les interactions communautaires. XerpaAI aborde ces problèmes grâce à la génération de contenu alimentée par l'IA, une distribution intelligente et une optimisation en temps réel. Par exemple, il génère automatiquement du contenu multilingue et le distribue via un réseau de plus de 100K KOCs/KOLs sur des plateformes telles que X, Telegram et TikTok, atteignant une augmentation de 3x des taux de conversion et une réduction des coûts de 70%.
2. Le concept central de XerpaAI est le « moteur de croissance intelligent ». Cela signifie-t-il qu'il peut complètement remplacer les équipes de croissance humaines ? En tenant compte des tendances de l'IA en 2025, telles que le modèle d'agent autonome de l'IA agentique, quelle est votre vision du rôle de XerpaAI dans l'aide aux startups pour passer de l'« expansion manuelle » à la « conduite autonome intelligente » ?
A : Oui, notre concept de base est de construire un « moteur de croissance intelligent » qui peut réduire considérablement la dépendance aux équipes de croissance humaines, mais pas complètement les remplacer — au lieu de cela, il sert d'augmentateur, permettant aux équipes de se concentrer sur la stratégie plutôt que sur l'exécution. En 2025, la montée de l'IA agentique confère aux agents IA une autonomie plus forte, et XerpaAI est une manifestation de cette tendance : il agit comme un guide Sherpa intelligent, gérant de manière autonome l'analyse du comportement des utilisateurs, le déclenchement des incitations et les ajustements de campagne, aidant les startups à passer d'une « expansion manuelle » à une « auto-conduite intelligente ».
3. Quelle est l'architecture technique de XerpaAI ? Comment intègre-t-il des modèles d'IA ( tels que la génération de contenu et l'optimisation en temps réel ) avec des éléments natifs de Web3 ( tels que des mécanismes de lien pour gagner et des graphes sociaux ) pour soutenir la croissance du projet ?
A: L'architecture technique de XerpaAI est un système multi-agents AI hautement modulaire, conçu pour gérer des tâches complexes dans la croissance du Web3, telles que l'acquisition automatisée d'utilisateurs, l'expansion de la communauté et le matching KOL/KOC. Nous avons construit l'ensemble du système en tant que réseau d'agents collaboratifs, où chaque agent se concentre sur des sous-tâches spécifiques mais collabore sans effort grâce à des états partagés et des protocoles de communication ( tels que la vérification des contrats intelligents basée sur la blockchain ). Il s'agit d'une forme de flux de travail agentique multi-agents, où les agents peuvent planifier, exécuter et optimiser de manière autonome des chemins d'action, réalisant ainsi un moteur de croissance intelligent de bout en bout.
Au cœur de l'architecture de XerpaAI se trouve un agent de croissance AGA (AI ) central qui supervise les interactions de plusieurs agents dédiés, formant une structure d'arbre de décision dynamique. Voici une répartition détaillée du point de vue des agents multi-AI :
Composition du réseau d'agents :
– Agent de Planification : C'est le point d'entrée, responsable de la décomposition des objectifs de croissance de haut niveau ( tels que « augmenter les taux de conversion des utilisateurs pour un projet DeFi » ) en sous-tâches exécutables. Il adopte la stratégie de prompt Plan-and-Solve, une méthode avancée de raisonnement zéro-shot qui formule d'abord un plan complet ( par exemple, en divisant les tâches en génération de contenu, correspondance KOL et optimisation des performances ) et ensuite résout chaque sous-tâche étape par étape. Cette méthode résout le problème des étapes manquantes de la chaîne de pensée zéro-shot traditionnelle (CoT), garantissant que l'agent ne saute pas des liens de raisonnement clés. Par exemple, lorsqu'il traite une tâche de marketing viral WEB3, l'agent de planification commencera par planifier :
« Étape 1 : Analyser le public cible ;
Étape 2 : Générer du contenu multimodal ;
Étape 3 : Correspondre aux KOLs spécifiques à la plateforme ;
Étape 4 : Surveiller les retours en temps réel.
– Agent de collecte de données : Responsable de la collecte en temps réel et du prétraitement de données multi-sources provenant de l'écosystème Web3 ( telles que les transactions blockchain, les graphes sociaux, les interactions utilisateurs inter-plateformes ). Les sources de données incluent X, Telegram, les activités on-chain ( telles que les interactions avec des contrats intelligents ), et le graphe social de l'écosystème UXLINK. En tant que couche d'entrée du système multi-agents, l'agent de collecte de données fournit des flux de données structurés en temps réel pour d'autres agents ( de planification, de génération de contenu, de distribution, d'optimisation, d'intégration ), garantissant que les décisions sont basées sur les dernières informations. Par exemple, il extrait des tendances d'interaction de plus de 110K communautés pour que l'agent de planification décompose les tâches.
– Agent de génération de contenu : Se concentre sur la création de contenu multilingue et multimodal ( tel que du texte, des images et des vidéos). Il utilise la méthode de raisonnement en chaîne de pensées sans apprentissage préalable en ajoutant « Pensons étape par étape » pour induire un raisonnement étape par étape, tel que la dérivation de récits personnalisés à partir des données utilisateur sans avoir besoin d'exemples pré-entraînés. Cela permet à l'agent de générer un contenu de haute qualité dans un cadre sans apprentissage préalable, soutenant la distribution multiplateforme ( telle que X, Telegram et TikTok).
– Agent de distribution et de correspondance : Gère la correspondance intelligente et la distribution de contenu au sein du réseau de 100K+ KOL/KOC. Il intègre des éléments natifs de Web3 tels que l'analyse de graphes sociaux et les mécanismes de lien à gagner, utilisant la collaboration multi-agents pour optimiser les chemins — par exemple, décomposant le processus de correspondance via Plan-and-Solve en « planifiant une liste de KOL potentiels, puis résolvant la compatibilité et l'allocation des incitations ».
– Agent d'Optimisation et de Retour d'Information : Surveille les indicateurs de performance ( tels que les taux de conversion et les coûts ) en temps réel et ajuste les stratégies grâce à des boucles d'auto-réflexion. Il utilise Zero-Shot CoT pour analyser les biais de données, tels que le raisonnement étape par étape "Si le taux de conversion est inférieur aux attentes, pourquoi ? Étape 1 : Vérifier la pertinence du contenu ; Étape 2 : Évaluer l'influence des KOL ; Étape 3 : Ajuster les incitations", réalisant ainsi une réduction des coûts de 70 % et un triplement des conversions.
– Agent d'intégration : Relie les composants AI et Web3, garantissant la vérification décentralisée ( telle que la confidentialité des données sur la blockchain ) et le support inter-pistes ( incitations à la liquidité DeFi, construction de communauté SocialFi ).
Mécanisme de collaboration multi-agents :
La communication entre agents est réalisée grâce à un graphe de connaissances partagé basé sur la technologie GraphRAG, permettant l'ingestion et le raisonnement des données en temps réel. Le coordinateur central utilise un algorithme inspiré de la recherche A* pour naviguer dans l'espace d'action, évitant les chemins inefficaces et garantissant une exécution efficace.
Nous avons intégré Plan-and-Solve comme le moteur de raisonnement central pour surmonter les limitations de Zero-Shot CoT ( telles que les erreurs de calcul ou les malentendus sémantiques ). Par exemple, dans un projet SocialFi, l'agent de planification formule d'abord un plan : "Sous-tâche 1 : Identifier les communautés cibles ; Sous-tâche 2 : Générer du contenu interactif ; Sous-tâche 3 : Distribuer et optimiser", puis chaque agent utilise Zero-Shot CoT pour les résoudre étape par étape, évitant ainsi de dépendre d'exemples manuels.
Ce système multi-agents supporte le traitement parallèle et l'apprentissage itératif : si un agent échoue (, comme l'agent de correspondance ne trouvant pas un KOL approprié ), l'agent de feedback déclenche une boucle de réflexion pour replanifier le chemin. Ce design suit les tendances multi-agents, telles que l'enseignement inter-agents et l'optimisation dans des environnements simulés.
Support des souvenirs :
XerpaAI améliore les capacités d'apprentissage et d'adaptation du système multi-agent grâce à un mécanisme de Mémoires ( basé sur le stockage de contexte à long terme ), stockant les tâches historiques, les préférences des utilisateurs et les résultats d'optimisation, similaire à une architecture de "mémoire presque infinie". Cela permet aux agents de réutiliser les connaissances à travers les tâches et d'améliorer continuellement.
Les souvenirs sont stockés dans un graphe de connaissances distribué ( basé sur GraphRAG) combiné avec une base de données vectorielle ( Milvus) pour supporter une récupération efficace. Chaque agent ( planification, génération de contenu, distribution, optimisation, collecte de données) stocke les décisions clés et les résultats dans les souvenirs, tels que « Le matching KOL d’un projet a augmenté les taux de conversion de 3x, et les KOLs à forte interaction devraient être prioritaires ».
En tant que ressource partagée, les Souvenirs favorisent la collaboration entre les agents. L'agent de collecte de données stocke de nouvelles données dans les Souvenirs, l'agent de génération de contenu ajuste ses créations en conséquence, l'agent de distribution optimise la correspondance KOL, et l'agent d'optimisation évalue les performances, formant une boucle adaptative.
Les souvenirs dotent le système de "mémoire", permettant aux agents d'apprendre des schémas historiques et d'optimiser les tâches futures. Par exemple, après un échec de campagne de marketing viral pour un projet WEB3, les souvenirs enregistrent les raisons de l'échec ( telles que des incitations insuffisantes ), et l'agent de planification ajuste le mécanisme d'incitation pour les nouvelles campagnes en conséquence.
L'essence des Souvenirs de XerpaAI est de construire un cerveau externe pour les utilisateurs de XerpaAI, transformant des connaissances fragmentées en souvenirs structurés réutilisables grâce à un stockage hiérarchique, un indexage dynamique et des protocoles MCP.
Dans l'ensemble, cette architecture fait de XerpaAI plus qu'un simple outil, mais un partenaire de croissance adaptatif qui a servi plus de 110K communautés. Grâce à la collaboration de plusieurs agents d'IA, associée à des technologies de prompting avancées telles que Plan-and-Solve et Zero-Shot Chain-of-Thought, nous avons atteint une automatisation efficace et zéro-shot de la croissance Web3. Si vous avez des exemples de tâches spécifiques, je peux démontrer plus en détail comment ces composants sont appliqués.
4. Dans les percées de l'IA de 2025, les petits modèles spécialisés et le calcul du temps d'inférence deviennent des points focaux. XerpaAI a-t-il adopté des technologies similaires pour gérer d'énormes quantités de données ( telles que le matching de plus de 100K KOL et la distribution multiplateforme, y compris X, Telegram et TikTok) ? Comment son moteur d'analyse de données garantit-il un retour d'information en temps réel et une auto-optimisation ?
A : Oui, nous avons adopté de petits modèles spécialisés pour gérer des tâches spécifiques telles que le matching KOL et la distribution multiplateforme. Ces modèles sont optimisés pour les données Web3 afin de réduire le temps d'inférence. Conformément à la tendance de 2025 en matière de calcul du temps d'inférence, notre moteur utilise des algorithmes efficaces pour traiter d'énormes quantités de données, telles que le matching en temps réel de plus de 100K KOLs et la distribution sur X, Telegram et TikTok. Le moteur d'analyse des données garantit l'auto-optimisation grâce à des boucles d'apprentissage machine : collecte des données d'interaction des utilisateurs, application d'un apprentissage par renforcement pour ajuster les stratégies et éviter le surapprentissage.
5. XerpaAI a servi plus de 110K communautés. Comment utilise-t-il l'IA multimodale ( combinant texte, images et données sociales ) pour automatiser l'acquisition d'utilisateurs et l'interaction communautaire ? Comparé aux tendances actuelles de l'IA telles que la mémoire presque infinie et le silicium personnalisé, quelles sont les innovations de XerpaAI en matière de calcul en périphérie ou d'intégration cloud ?
A: XerpaAI utilise l'IA multimodale pour traiter du texte, des images et des données sociales, telles que la génération de contenu amélioré par des images ou l'analyse de graphes sociaux pour automatiser les interactions, et a servi plus de 110K communautés. Comparé aux tendances de 2025 telles que la mémoire quasi infinie, nous avons innové dans l'intégration cloud en utilisant l'informatique distribuée pour traiter des données à grande échelle ; en termes de calcul en périphérie, nous avons optimisé les agents mobiles pour garantir des interactions à faible latence, telles que des réponses en temps réel aux requêtes des utilisateurs dans les groupes Telegram.
6. XerpaAI dispose d'un réseau de plus de 100K KOLs/KOCs. Comment cela sert-il ces groupes d'influenceurs grâce à des outils d'IA ( tels que la génération de contenu personnalisé et l'optimisation des incitations ) pour les aider à améliorer l'efficacité de monétisation et l'interaction communautaire, établissant ainsi un avantage de canal mutuellement bénéfique ? En tenant compte des tendances de l'IA de 2025 telles que les agents personnalisés, comment pensez-vous que cela amplifie la propagation virale des projets Web3 ?
A: Le réseau de plus de 100K KOL/KOC de XerpaAI est le cœur de notre avantage concurrentiel. Grâce à des outils d'IA tels que la génération de contenu personnalisé et l'optimisation des incitations, nous fournissons des services sur mesure à ces influenceurs pour les aider à améliorer leur efficacité de monétisation et leur interaction communautaire. Par exemple, notre moteur AGA utilise l'IA multimodale pour générer du contenu exclusif ( tel que des images, des scripts vidéo ou des publications ciblant des audiences spécifiques ) et maximise leurs revenus grâce à une optimisation des incitations en temps réel ( telle que l'ajustement dynamique des ratios de partage des revenus en fonction des données d'interaction ) — cela peut augmenter l'efficacité de monétisation des KOL de 2 à 3 fois tout en améliorant l'adhésion communautaire, comme les réponses automatisées et les interactions ludifiées. Le résultat est un bénéfice mutuel : les influenceurs gagnent plus d'exposition et de revenus, tandis que nous élargissons nos canaux de distribution grâce à leurs réseaux. Dans les tendances IA de 2025, les agents personnalisés ( tels que les assistants IA personnalisés ) dominent l'économie des influenceurs, et XerpaAI est un pionnier dans cette application — nos agents peuvent apprendre de manière autonome les préférences des KOL et prédire les tendances, amplifiant ainsi la propagation virale des projets Web3. Par exemple, dans une campagne DeFi, grâce aux chaînes de micro-partage des KOCs, une croissance exponentielle des utilisateurs peut être réalisée, avec des taux de conversion augmentant de plus de 5 fois.
7. Lors de la prestation de services aux KOLs/KOCs, quelles stratégies XerpaAI a-t-elle adoptées pour garantir la confidentialité des données et un partage équitable des revenus (, par exemple grâce à des mécanismes de lien-à-gagner vérifiés par blockchain) pour cultiver la fidélité à long terme ? Comment cet avantage de canal se traduit-il en une barrière concurrentielle pour les startups, en particulier dans la distribution multi-plateformes ( telles que X, Telegram et TikTok) ?
A : Lors de la collaboration avec les KOLs/KOCs, nous privilégions des stratégies natives Web3 pour garantir la confidentialité des données et un partage équitable des revenus : toutes les données d'interaction sont vérifiées via la blockchain (, comme l'utilisation de preuves à connaissance nulle pour stocker des informations anonymisées ) afin de prévenir les fuites ; le mécanisme de lien-pour-gagner exécute automatiquement le partage des revenus basé sur des contrats intelligents, garantissant transparence et paiements instantanés (, comme des récompenses en tokens basées sur des indicateurs d'interaction ), ce qui cultive la fidélité à long terme — notre taux de rétention dépasse 85 %. Cet avantage canal se traduit par une barrière concurrentielle pour les startups : dans la distribution multi-plateforme (, comme les tweets en temps réel sur X, les interactions de groupe sur Telegram et les vidéos courtes sur TikTok ), notre réseau forme une "douves", offrant un accès exclusif et des chemins optimisés, aidant les entreprises à contourner les goulets d'étranglement publicitaires traditionnels et à atteindre une croissance à faible coût et haute efficacité. Par exemple, un projet WEB3 a atteint 5 millions d'utilisateurs en 3 semaines grâce à nos canaux KOL/KOC, tandis que les concurrents ont besoin de plusieurs mois.
8. En 2025, avec l'essor des agents IA, la protection des données et le biais algorithmique sont des défis clés. En tant que plateforme Web3 et native de l'IA, comment XerpaAI assure-t-elle la transparence et la décentralisation (comme à travers la vérification blockchain) ? Quelles sont ses considérations concernant l'éthique de l'IA ?
A : La confidentialité des données et le biais algorithmique sont cruciaux. En tant que plateforme native Web3 et IA, nous garantissons la transparence grâce à la vérification blockchain, comme l'utilisation de stockage décentralisé pour protéger les données des utilisateurs et la réalisation d'audits d'équité pour éviter les biais. Nos considérations éthiques en matière d'IA incluent : l'anonymisation de toutes les données d'entraînement des modèles, des mécanismes de désinscription contrôlables par l'utilisateur et des audits réguliers par des tiers pour se conformer aux tendances réglementaires.
9. XerpaAI a récemment obtenu 6 millions de dollars en financement de démarrage, dirigé par UFLY Capital. Comment ce financement sera-t-il utilisé pour l'expansion ? Veuillez partager un cas spécifique, tel que la manière dont il a aidé une startup Web3 à atteindre une croissance à partir de zéro, en soulignant son rôle dans l'acquisition d'utilisateurs et la construction de la communauté.
A : Ce financement de démarrage de 6 millions de dollars sera utilisé pour l'itération du produit, l'expansion internationale (, telle que le recrutement d'équipes à Silicon Valley, Tokyo et Singapour), et l'intégration de l'écosystème. Un cas typique est notre assistance à une startup Web3 : partant de zéro, notre AGA a généré du contenu multilingue, l'a distribué via le réseau KOL, a construit un graphe communautaire, et a finalement acquis 100 000 utilisateurs en un mois, avec une activité communautaire multipliée par 2. Cela souligne notre rôle dans l'acquisition d'utilisateurs et la construction de communautés.
10. En regardant vers l'avenir, comment XerpaAI s'intégrera-t-il dans les tendances plus larges de l'IA, telles que les agents IA personnalisés ou l'investissement automatisé ? Quels sont les prochains plans d'itération technique de l'entreprise ? Quels conseils avez-vous pour les entrepreneurs en IA afin de faire face aux changements dynamiques dans la croissance de Web3 ?
A: Dans le futur, XerpaAI s'intégrera dans la tendance des agents IA personnalisés, tels que des parcours de croissance sur mesure, et explorera des modules d'investissement automatisés. La prochaine itération inclut l'amélioration des capacités multimodales ( telles que la génération de vidéos ) et une intégration plus profonde dans le Web3. Conseil pour les entrepreneurs en IA : concentrez-vous sur les points de douleur tels que l'automatisation de la croissance, adoptez l'IA agentique et établissez des partenariats écosystémiques pour faire face aux changements dynamiques dans le Web3 — par exemple, surveillez les tendances en temps réel et itérez rapidement. Les capacités de service de XerpaAI permettront également aux KOLs/KOCs, permettant à ce groupe d'améliorer leur influence respective avec l'aide de XerpaAI.
11. En tant que CTO, quelle est votre plus grande attente concernant l'intégration de l'IA et du Web3 ? Comment XerpaAI aide-t-il davantage de startups à « se connecter, s'étendre et dominer le marché » ? Enfin, que voudriez-vous dire aux partenaires ou aux utilisateurs potentiels ?
A: En tant que CTO, ma plus grande attente pour l'intégration de l'IA et du Web3 est de réaliser une véritable économie intelligente décentralisée, où des agents IA tels que XerpaAI favorisent une croissance intelligente. XerpaAI aidera davantage de startups à « se connecter, s'étendre et dominer le marché » grâce à notre moteur AGA, offrant un support complet allant du contenu à l'optimisation. Enfin, à nos partenaires et utilisateurs potentiels : rejoignez-nous pour accélérer votre croissance — n'hésitez pas à visiter xerpaai.com pour l'essayer, ou envoyez-nous un message pour discuter d'une coopération!
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À l'intérieur de la vision de XerpaAI : le CTO Bob Ng sur la création du premier agent de croissance IA au monde | Bitcoinist.com
A : L'établissement de XerpaAI est né de l'écosystème UXLINK. Nous avons observé que les startups Web3 font face à des défis significatifs en termes de croissance, tels que le marketing manuel coûteux, des collaborations inefficaces reposant sur des KOLs, et une acquisition d'utilisateurs fragmentée. En tant que premier agent de croissance AI au monde (AGA), notre mission principale est la croissance intelligente, aidant les startups WEB3 à passer d'opérations manuelles à un modèle d'expansion intelligent et autonome. Les points de douleur des modèles de croissance traditionnels incluent : des budgets marketing élevés (les entreprises technologiques mondiales dépensent entre 600 milliards et 1 trillion de dollars américains par an pour la croissance), un appariement KOL subjectif et chronophage, et des difficultés à faire évoluer les interactions communautaires. XerpaAI aborde ces problèmes grâce à la génération de contenu alimentée par l'IA, une distribution intelligente et une optimisation en temps réel. Par exemple, il génère automatiquement du contenu multilingue et le distribue via un réseau de plus de 100K KOCs/KOLs sur des plateformes telles que X, Telegram et TikTok, atteignant une augmentation de 3x des taux de conversion et une réduction des coûts de 70%.
2. Le concept central de XerpaAI est le « moteur de croissance intelligent ». Cela signifie-t-il qu'il peut complètement remplacer les équipes de croissance humaines ? En tenant compte des tendances de l'IA en 2025, telles que le modèle d'agent autonome de l'IA agentique, quelle est votre vision du rôle de XerpaAI dans l'aide aux startups pour passer de l'« expansion manuelle » à la « conduite autonome intelligente » ?
A : Oui, notre concept de base est de construire un « moteur de croissance intelligent » qui peut réduire considérablement la dépendance aux équipes de croissance humaines, mais pas complètement les remplacer — au lieu de cela, il sert d'augmentateur, permettant aux équipes de se concentrer sur la stratégie plutôt que sur l'exécution. En 2025, la montée de l'IA agentique confère aux agents IA une autonomie plus forte, et XerpaAI est une manifestation de cette tendance : il agit comme un guide Sherpa intelligent, gérant de manière autonome l'analyse du comportement des utilisateurs, le déclenchement des incitations et les ajustements de campagne, aidant les startups à passer d'une « expansion manuelle » à une « auto-conduite intelligente ».
3. Quelle est l'architecture technique de XerpaAI ? Comment intègre-t-il des modèles d'IA ( tels que la génération de contenu et l'optimisation en temps réel ) avec des éléments natifs de Web3 ( tels que des mécanismes de lien pour gagner et des graphes sociaux ) pour soutenir la croissance du projet ?
A: L'architecture technique de XerpaAI est un système multi-agents AI hautement modulaire, conçu pour gérer des tâches complexes dans la croissance du Web3, telles que l'acquisition automatisée d'utilisateurs, l'expansion de la communauté et le matching KOL/KOC. Nous avons construit l'ensemble du système en tant que réseau d'agents collaboratifs, où chaque agent se concentre sur des sous-tâches spécifiques mais collabore sans effort grâce à des états partagés et des protocoles de communication ( tels que la vérification des contrats intelligents basée sur la blockchain ). Il s'agit d'une forme de flux de travail agentique multi-agents, où les agents peuvent planifier, exécuter et optimiser de manière autonome des chemins d'action, réalisant ainsi un moteur de croissance intelligent de bout en bout.
Au cœur de l'architecture de XerpaAI se trouve un agent de croissance AGA (AI ) central qui supervise les interactions de plusieurs agents dédiés, formant une structure d'arbre de décision dynamique. Voici une répartition détaillée du point de vue des agents multi-AI :
Composition du réseau d'agents :
– Agent de Planification : C'est le point d'entrée, responsable de la décomposition des objectifs de croissance de haut niveau ( tels que « augmenter les taux de conversion des utilisateurs pour un projet DeFi » ) en sous-tâches exécutables. Il adopte la stratégie de prompt Plan-and-Solve, une méthode avancée de raisonnement zéro-shot qui formule d'abord un plan complet ( par exemple, en divisant les tâches en génération de contenu, correspondance KOL et optimisation des performances ) et ensuite résout chaque sous-tâche étape par étape. Cette méthode résout le problème des étapes manquantes de la chaîne de pensée zéro-shot traditionnelle (CoT), garantissant que l'agent ne saute pas des liens de raisonnement clés. Par exemple, lorsqu'il traite une tâche de marketing viral WEB3, l'agent de planification commencera par planifier :
« Étape 1 : Analyser le public cible ;
Étape 2 : Générer du contenu multimodal ;
Étape 3 : Correspondre aux KOLs spécifiques à la plateforme ;
Étape 4 : Surveiller les retours en temps réel.
– Agent de collecte de données : Responsable de la collecte en temps réel et du prétraitement de données multi-sources provenant de l'écosystème Web3 ( telles que les transactions blockchain, les graphes sociaux, les interactions utilisateurs inter-plateformes ). Les sources de données incluent X, Telegram, les activités on-chain ( telles que les interactions avec des contrats intelligents ), et le graphe social de l'écosystème UXLINK. En tant que couche d'entrée du système multi-agents, l'agent de collecte de données fournit des flux de données structurés en temps réel pour d'autres agents ( de planification, de génération de contenu, de distribution, d'optimisation, d'intégration ), garantissant que les décisions sont basées sur les dernières informations. Par exemple, il extrait des tendances d'interaction de plus de 110K communautés pour que l'agent de planification décompose les tâches.
– Agent de génération de contenu : Se concentre sur la création de contenu multilingue et multimodal ( tel que du texte, des images et des vidéos). Il utilise la méthode de raisonnement en chaîne de pensées sans apprentissage préalable en ajoutant « Pensons étape par étape » pour induire un raisonnement étape par étape, tel que la dérivation de récits personnalisés à partir des données utilisateur sans avoir besoin d'exemples pré-entraînés. Cela permet à l'agent de générer un contenu de haute qualité dans un cadre sans apprentissage préalable, soutenant la distribution multiplateforme ( telle que X, Telegram et TikTok).
– Agent de distribution et de correspondance : Gère la correspondance intelligente et la distribution de contenu au sein du réseau de 100K+ KOL/KOC. Il intègre des éléments natifs de Web3 tels que l'analyse de graphes sociaux et les mécanismes de lien à gagner, utilisant la collaboration multi-agents pour optimiser les chemins — par exemple, décomposant le processus de correspondance via Plan-and-Solve en « planifiant une liste de KOL potentiels, puis résolvant la compatibilité et l'allocation des incitations ».
– Agent d'Optimisation et de Retour d'Information : Surveille les indicateurs de performance ( tels que les taux de conversion et les coûts ) en temps réel et ajuste les stratégies grâce à des boucles d'auto-réflexion. Il utilise Zero-Shot CoT pour analyser les biais de données, tels que le raisonnement étape par étape "Si le taux de conversion est inférieur aux attentes, pourquoi ? Étape 1 : Vérifier la pertinence du contenu ; Étape 2 : Évaluer l'influence des KOL ; Étape 3 : Ajuster les incitations", réalisant ainsi une réduction des coûts de 70 % et un triplement des conversions.
– Agent d'intégration : Relie les composants AI et Web3, garantissant la vérification décentralisée ( telle que la confidentialité des données sur la blockchain ) et le support inter-pistes ( incitations à la liquidité DeFi, construction de communauté SocialFi ).
Mécanisme de collaboration multi-agents :
La communication entre agents est réalisée grâce à un graphe de connaissances partagé basé sur la technologie GraphRAG, permettant l'ingestion et le raisonnement des données en temps réel. Le coordinateur central utilise un algorithme inspiré de la recherche A* pour naviguer dans l'espace d'action, évitant les chemins inefficaces et garantissant une exécution efficace.
Nous avons intégré Plan-and-Solve comme le moteur de raisonnement central pour surmonter les limitations de Zero-Shot CoT ( telles que les erreurs de calcul ou les malentendus sémantiques ). Par exemple, dans un projet SocialFi, l'agent de planification formule d'abord un plan : "Sous-tâche 1 : Identifier les communautés cibles ; Sous-tâche 2 : Générer du contenu interactif ; Sous-tâche 3 : Distribuer et optimiser", puis chaque agent utilise Zero-Shot CoT pour les résoudre étape par étape, évitant ainsi de dépendre d'exemples manuels.
Ce système multi-agents supporte le traitement parallèle et l'apprentissage itératif : si un agent échoue (, comme l'agent de correspondance ne trouvant pas un KOL approprié ), l'agent de feedback déclenche une boucle de réflexion pour replanifier le chemin. Ce design suit les tendances multi-agents, telles que l'enseignement inter-agents et l'optimisation dans des environnements simulés.
Support des souvenirs :
XerpaAI améliore les capacités d'apprentissage et d'adaptation du système multi-agent grâce à un mécanisme de Mémoires ( basé sur le stockage de contexte à long terme ), stockant les tâches historiques, les préférences des utilisateurs et les résultats d'optimisation, similaire à une architecture de "mémoire presque infinie". Cela permet aux agents de réutiliser les connaissances à travers les tâches et d'améliorer continuellement.
Les souvenirs sont stockés dans un graphe de connaissances distribué ( basé sur GraphRAG) combiné avec une base de données vectorielle ( Milvus) pour supporter une récupération efficace. Chaque agent ( planification, génération de contenu, distribution, optimisation, collecte de données) stocke les décisions clés et les résultats dans les souvenirs, tels que « Le matching KOL d’un projet a augmenté les taux de conversion de 3x, et les KOLs à forte interaction devraient être prioritaires ».
En tant que ressource partagée, les Souvenirs favorisent la collaboration entre les agents. L'agent de collecte de données stocke de nouvelles données dans les Souvenirs, l'agent de génération de contenu ajuste ses créations en conséquence, l'agent de distribution optimise la correspondance KOL, et l'agent d'optimisation évalue les performances, formant une boucle adaptative.
Les souvenirs dotent le système de "mémoire", permettant aux agents d'apprendre des schémas historiques et d'optimiser les tâches futures. Par exemple, après un échec de campagne de marketing viral pour un projet WEB3, les souvenirs enregistrent les raisons de l'échec ( telles que des incitations insuffisantes ), et l'agent de planification ajuste le mécanisme d'incitation pour les nouvelles campagnes en conséquence.
L'essence des Souvenirs de XerpaAI est de construire un cerveau externe pour les utilisateurs de XerpaAI, transformant des connaissances fragmentées en souvenirs structurés réutilisables grâce à un stockage hiérarchique, un indexage dynamique et des protocoles MCP.
Dans l'ensemble, cette architecture fait de XerpaAI plus qu'un simple outil, mais un partenaire de croissance adaptatif qui a servi plus de 110K communautés. Grâce à la collaboration de plusieurs agents d'IA, associée à des technologies de prompting avancées telles que Plan-and-Solve et Zero-Shot Chain-of-Thought, nous avons atteint une automatisation efficace et zéro-shot de la croissance Web3. Si vous avez des exemples de tâches spécifiques, je peux démontrer plus en détail comment ces composants sont appliqués.
4. Dans les percées de l'IA de 2025, les petits modèles spécialisés et le calcul du temps d'inférence deviennent des points focaux. XerpaAI a-t-il adopté des technologies similaires pour gérer d'énormes quantités de données ( telles que le matching de plus de 100K KOL et la distribution multiplateforme, y compris X, Telegram et TikTok) ? Comment son moteur d'analyse de données garantit-il un retour d'information en temps réel et une auto-optimisation ?
A : Oui, nous avons adopté de petits modèles spécialisés pour gérer des tâches spécifiques telles que le matching KOL et la distribution multiplateforme. Ces modèles sont optimisés pour les données Web3 afin de réduire le temps d'inférence. Conformément à la tendance de 2025 en matière de calcul du temps d'inférence, notre moteur utilise des algorithmes efficaces pour traiter d'énormes quantités de données, telles que le matching en temps réel de plus de 100K KOLs et la distribution sur X, Telegram et TikTok. Le moteur d'analyse des données garantit l'auto-optimisation grâce à des boucles d'apprentissage machine : collecte des données d'interaction des utilisateurs, application d'un apprentissage par renforcement pour ajuster les stratégies et éviter le surapprentissage.
5. XerpaAI a servi plus de 110K communautés. Comment utilise-t-il l'IA multimodale ( combinant texte, images et données sociales ) pour automatiser l'acquisition d'utilisateurs et l'interaction communautaire ? Comparé aux tendances actuelles de l'IA telles que la mémoire presque infinie et le silicium personnalisé, quelles sont les innovations de XerpaAI en matière de calcul en périphérie ou d'intégration cloud ?
A: XerpaAI utilise l'IA multimodale pour traiter du texte, des images et des données sociales, telles que la génération de contenu amélioré par des images ou l'analyse de graphes sociaux pour automatiser les interactions, et a servi plus de 110K communautés. Comparé aux tendances de 2025 telles que la mémoire quasi infinie, nous avons innové dans l'intégration cloud en utilisant l'informatique distribuée pour traiter des données à grande échelle ; en termes de calcul en périphérie, nous avons optimisé les agents mobiles pour garantir des interactions à faible latence, telles que des réponses en temps réel aux requêtes des utilisateurs dans les groupes Telegram.
6. XerpaAI dispose d'un réseau de plus de 100K KOLs/KOCs. Comment cela sert-il ces groupes d'influenceurs grâce à des outils d'IA ( tels que la génération de contenu personnalisé et l'optimisation des incitations ) pour les aider à améliorer l'efficacité de monétisation et l'interaction communautaire, établissant ainsi un avantage de canal mutuellement bénéfique ? En tenant compte des tendances de l'IA de 2025 telles que les agents personnalisés, comment pensez-vous que cela amplifie la propagation virale des projets Web3 ?
A: Le réseau de plus de 100K KOL/KOC de XerpaAI est le cœur de notre avantage concurrentiel. Grâce à des outils d'IA tels que la génération de contenu personnalisé et l'optimisation des incitations, nous fournissons des services sur mesure à ces influenceurs pour les aider à améliorer leur efficacité de monétisation et leur interaction communautaire. Par exemple, notre moteur AGA utilise l'IA multimodale pour générer du contenu exclusif ( tel que des images, des scripts vidéo ou des publications ciblant des audiences spécifiques ) et maximise leurs revenus grâce à une optimisation des incitations en temps réel ( telle que l'ajustement dynamique des ratios de partage des revenus en fonction des données d'interaction ) — cela peut augmenter l'efficacité de monétisation des KOL de 2 à 3 fois tout en améliorant l'adhésion communautaire, comme les réponses automatisées et les interactions ludifiées. Le résultat est un bénéfice mutuel : les influenceurs gagnent plus d'exposition et de revenus, tandis que nous élargissons nos canaux de distribution grâce à leurs réseaux. Dans les tendances IA de 2025, les agents personnalisés ( tels que les assistants IA personnalisés ) dominent l'économie des influenceurs, et XerpaAI est un pionnier dans cette application — nos agents peuvent apprendre de manière autonome les préférences des KOL et prédire les tendances, amplifiant ainsi la propagation virale des projets Web3. Par exemple, dans une campagne DeFi, grâce aux chaînes de micro-partage des KOCs, une croissance exponentielle des utilisateurs peut être réalisée, avec des taux de conversion augmentant de plus de 5 fois.
7. Lors de la prestation de services aux KOLs/KOCs, quelles stratégies XerpaAI a-t-elle adoptées pour garantir la confidentialité des données et un partage équitable des revenus (, par exemple grâce à des mécanismes de lien-à-gagner vérifiés par blockchain) pour cultiver la fidélité à long terme ? Comment cet avantage de canal se traduit-il en une barrière concurrentielle pour les startups, en particulier dans la distribution multi-plateformes ( telles que X, Telegram et TikTok) ?
A : Lors de la collaboration avec les KOLs/KOCs, nous privilégions des stratégies natives Web3 pour garantir la confidentialité des données et un partage équitable des revenus : toutes les données d'interaction sont vérifiées via la blockchain (, comme l'utilisation de preuves à connaissance nulle pour stocker des informations anonymisées ) afin de prévenir les fuites ; le mécanisme de lien-pour-gagner exécute automatiquement le partage des revenus basé sur des contrats intelligents, garantissant transparence et paiements instantanés (, comme des récompenses en tokens basées sur des indicateurs d'interaction ), ce qui cultive la fidélité à long terme — notre taux de rétention dépasse 85 %. Cet avantage canal se traduit par une barrière concurrentielle pour les startups : dans la distribution multi-plateforme (, comme les tweets en temps réel sur X, les interactions de groupe sur Telegram et les vidéos courtes sur TikTok ), notre réseau forme une "douves", offrant un accès exclusif et des chemins optimisés, aidant les entreprises à contourner les goulets d'étranglement publicitaires traditionnels et à atteindre une croissance à faible coût et haute efficacité. Par exemple, un projet WEB3 a atteint 5 millions d'utilisateurs en 3 semaines grâce à nos canaux KOL/KOC, tandis que les concurrents ont besoin de plusieurs mois.
8. En 2025, avec l'essor des agents IA, la protection des données et le biais algorithmique sont des défis clés. En tant que plateforme Web3 et native de l'IA, comment XerpaAI assure-t-elle la transparence et la décentralisation (comme à travers la vérification blockchain) ? Quelles sont ses considérations concernant l'éthique de l'IA ?
A : La confidentialité des données et le biais algorithmique sont cruciaux. En tant que plateforme native Web3 et IA, nous garantissons la transparence grâce à la vérification blockchain, comme l'utilisation de stockage décentralisé pour protéger les données des utilisateurs et la réalisation d'audits d'équité pour éviter les biais. Nos considérations éthiques en matière d'IA incluent : l'anonymisation de toutes les données d'entraînement des modèles, des mécanismes de désinscription contrôlables par l'utilisateur et des audits réguliers par des tiers pour se conformer aux tendances réglementaires.
9. XerpaAI a récemment obtenu 6 millions de dollars en financement de démarrage, dirigé par UFLY Capital. Comment ce financement sera-t-il utilisé pour l'expansion ? Veuillez partager un cas spécifique, tel que la manière dont il a aidé une startup Web3 à atteindre une croissance à partir de zéro, en soulignant son rôle dans l'acquisition d'utilisateurs et la construction de la communauté.
A : Ce financement de démarrage de 6 millions de dollars sera utilisé pour l'itération du produit, l'expansion internationale (, telle que le recrutement d'équipes à Silicon Valley, Tokyo et Singapour), et l'intégration de l'écosystème. Un cas typique est notre assistance à une startup Web3 : partant de zéro, notre AGA a généré du contenu multilingue, l'a distribué via le réseau KOL, a construit un graphe communautaire, et a finalement acquis 100 000 utilisateurs en un mois, avec une activité communautaire multipliée par 2. Cela souligne notre rôle dans l'acquisition d'utilisateurs et la construction de communautés.
10. En regardant vers l'avenir, comment XerpaAI s'intégrera-t-il dans les tendances plus larges de l'IA, telles que les agents IA personnalisés ou l'investissement automatisé ? Quels sont les prochains plans d'itération technique de l'entreprise ? Quels conseils avez-vous pour les entrepreneurs en IA afin de faire face aux changements dynamiques dans la croissance de Web3 ?
A: Dans le futur, XerpaAI s'intégrera dans la tendance des agents IA personnalisés, tels que des parcours de croissance sur mesure, et explorera des modules d'investissement automatisés. La prochaine itération inclut l'amélioration des capacités multimodales ( telles que la génération de vidéos ) et une intégration plus profonde dans le Web3. Conseil pour les entrepreneurs en IA : concentrez-vous sur les points de douleur tels que l'automatisation de la croissance, adoptez l'IA agentique et établissez des partenariats écosystémiques pour faire face aux changements dynamiques dans le Web3 — par exemple, surveillez les tendances en temps réel et itérez rapidement. Les capacités de service de XerpaAI permettront également aux KOLs/KOCs, permettant à ce groupe d'améliorer leur influence respective avec l'aide de XerpaAI.
11. En tant que CTO, quelle est votre plus grande attente concernant l'intégration de l'IA et du Web3 ? Comment XerpaAI aide-t-il davantage de startups à « se connecter, s'étendre et dominer le marché » ? Enfin, que voudriez-vous dire aux partenaires ou aux utilisateurs potentiels ?
A: En tant que CTO, ma plus grande attente pour l'intégration de l'IA et du Web3 est de réaliser une véritable économie intelligente décentralisée, où des agents IA tels que XerpaAI favorisent une croissance intelligente. XerpaAI aidera davantage de startups à « se connecter, s'étendre et dominer le marché » grâce à notre moteur AGA, offrant un support complet allant du contenu à l'optimisation. Enfin, à nos partenaires et utilisateurs potentiels : rejoignez-nous pour accélérer votre croissance — n'hésitez pas à visiter xerpaai.com pour l'essayer, ou envoyez-nous un message pour discuter d'une coopération!