信頼された編集コンテンツ、業界の主要専門家や経験豊富な編集者によってレビューされています。広告開示**1. XerpaAIの設立背景についてご紹介ください。UXLINKエコシステムの一部として、XerpaAIは「世界初のAI成長エージェント」としてどのように位置付けられ、そのコアミッションは何ですか？Web3分野では、従来の成長モデル(、例えば手動マーケティングやKOLコラボレーション)においてどのような痛点が存在し、XerpaAIはAIを通じてこれらの問題をどのように解決していますか？****A:** XerpaAIの設立はUXLINKエコシステムに由来しています。私たちは、Web3スタートアップが成長に関して重大な課題に直面していることを観察しました。例えば、高コストの手動マーケティング、KOLに依存した非効率的なコラボレーション、断片的なユーザー獲得です。世界初のAI成長エージェント(AGA)として、私たちの核心的な使命はインテリジェントな成長であり、WEB3スタートアップが手動運営からインテリジェントで自己駆動型の拡大モデルに移行するのを支援します。従来の成長モデルの痛点には、高いマーケティング予算(世界のテクノロジー企業は成長に年間6000億から1兆米ドルを費やしています)、主観的で時間のかかるKOLマッチング、コミュニティインタラクションのスケーリングの難しさが含まれます。XerpaAIは、AI駆動のコンテンツ生成、インテリジェントな配信、リアルタイムの最適化を通じてこれらの問題に対処します。例えば、XerpaAIは自動的に多言語コンテンツを生成し、X、Telegram、TikTokなどのプラットフォーム上で10万人以上のKOC/KOLのネットワークを通じて配信し、コンバージョン率を3倍に増加させ、コストを70%削減しました。**2. XerpaAIのコアコンセプトは「インテリジェント成長エンジン」です。これは、人間の成長チームを完全に置き換えることができるという意味ですか？2025年のAIトレンド、例えばエージェントAIの自律エージェントモデルを考慮した場合、スタートアップが「手動拡張」から「インテリジェント自己駆動」への移行を助けるXerpaAIの役割について、どのように考えますか？****A:** はい、私たちのコアコンセプトは、「インテリジェント成長エンジン」を構築することであり、人間の成長チームへの依存を大幅に減少させることができますが、完全に置き換えるわけではありません。代わりに、それは強化者として機能し、チームが実行ではなく戦略に集中できるようにします。2025年には、エージェンティックAIの台頭により、AIエージェントはより強い自律性を持つようになります。XerpaAIはこのトレンドの具現化であり、インテリジェントなシャーマガイドのように機能し、ユーザー行動分析、インセンティブトリガー、キャンペーン調整を自律的に処理し、スタートアップが「手動拡張」から「インテリジェントセルフドライブ」へ移行するのを助けます。**3. XerpaAIの技術アーキテクチャとは何ですか？どのようにして、コンテンツ生成やリアルタイム最適化(などのAIモデルを、リンク報酬メカニズムやソーシャルグラフ)などのWeb3ネイティブ要素と統合して、プロジェクトの成長を支援するのですか？****A:** XerpaAIの技術アーキテクチャは、Web3の成長における複雑なタスクを処理するために設計された高度にモジュール化されたマルチAIエージェントシステムです。自動ユーザー獲得、コミュニティ拡大、KOL/KOCマッチングなどのタスクを扱います。私たちは、すべてのエージェントが特定のサブタスクに集中しながら、共有状態とコミュニケーションプロトコル(を通じてシームレスに協力する、協調エージェントネットワークとしてシステム全体を構築しました。これはマルチエージェントのエージェンティックワークフローの一形態であり、エージェントは自律的に行動計画を立て、実行し、最適化することができ、エンドツーエンドのインテリジェントな成長エンジンを実現します。XerpaAIのアーキテクチャは、その中心に中央AGA )AI成長エージェント(コーディネーターがあり、複数の専用エージェントの相互作用を監視し、動的な意思決定ツリー構造を形成しています。以下は、マルチAIエージェントの視点からの詳細な内訳です:![])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7d3aafb2830fd6adf3101b0cffb9d06f(**エージェントネットワークの構成:** – プランニングエージェント: これはエントリーポイントで、高レベルの成長目標)を「DeFiプロジェクトのユーザーコンバージョン率の向上」(のように実行可能なサブタスクに分解する役割を担っています。これは、計画と解決のプロンプティング戦略を採用しており、先進的なゼロショット推論法で、まず包括的な計画)を策定し、たとえば、タスクをコンテンツ生成、KOLマッチング、パフォーマンス最適化(に分け、その後で各サブタスクをステップバイステップで解決します。この方法は、従来のゼロショット連鎖思考)CoT(の欠落ステップの問題に対処し、エージェントが重要な推論リンクをスキップしないようにします。たとえば、WEB3バイラルマーケティングタスクを扱う際、プランニングエージェントは最初に計画します:「ステップ1：ターゲットオーディエンスを分析する；ステップ2：マルチモーダルコンテンツを生成する；ステップ3：プラットフォーム固有のKOLをマッチングする；ステップ4: リアルタイムフィードバックを監視します。– データ収集エージェント：Web3エコシステム)からのマルチソースデータのリアルタイム収集と前処理を担当します。データソースには、X、Telegram、オンチェーンアクティビティ(（スマートコントラクトの相互作用)など）、およびUXLINKエコシステムのソーシャルグラフが含まれます。マルチエージェントシステムの入力層として、データ収集エージェントは他のエージェント(の計画、コンテンツ生成、配布、最適化、統合)のためにリアルタイムの構造化データストリームを提供し、意思決定が最新の洞察に基づくことを保証します。例えば、計画エージェントがタスクを分解するために、110K以上のコミュニティからの相互作用トレンドを抽出します。– コンテンツ生成エージェント：テキスト、画像、動画などの多言語・多モーダルコンテンツ(の作成に焦点を当てています。「ステップバイステップで考えましょう」というゼロショットチェーン・オブ・ソートのプロンプトを追加することで、ユーザーデータからパーソナライズされたナarrativesを導き出すなどの段階的推論を誘発します。これにより、エージェントはゼロショット設定で高品質なコンテンツを生成し、X、Telegram、TikTok)などのクロスプラットフォーム配信をサポートします。– 配分およびマッチングエージェント：100K以上のKOL/KOCネットワーク内でのインテリジェントマッチングとコンテンツ配分を担当します。ソーシャルグラフ分析やリンクを稼ぐメカニズムなどのWeb3ネイティブ要素を統合し、マルチエージェントコラボレーションを使用して経路を最適化します。たとえば、マッチングプロセスをPlan-and-Solveを通じて「潜在的なKOLのリストを計画し、その後互換性とインセンティブ配分を解決する」ことに分解します。– 最適化およびフィードバックエージェント：パフォーマンス指標(をリアルタイムで監視し、コンバージョン率やコスト)に基づいて戦略を自己反省ループを通じて調整します。Zero-Shot CoTを運用し、データバイアスを分析します。「コンバージョン率が予想より低い場合、なぜ？ ステップ1：コンテンツの関連性を確認; ステップ2：KOLの影響を評価; ステップ3：インセンティブを調整」といった段階的な推論を用い、70％のコスト削減と3倍のコンバージョン増加を達成します。– インテグレーションエージェント：AIとWeb3コンポーネントを接続し、ブロックチェーン上でのデータプライバシー(やクロストラックサポート)、DeFi流動性インセンティブ、SocialFiコミュニティ構築のための分散型検証を確保します(。**マルチエージェント協力メカニズム：**エージェント間のコミュニケーションは、GraphRAG技術に基づく共有ナレッジグラフを介して実現されており、リアルタイムのデータ取り込みと推論が可能です。中央コーディネーターは、A*検索にインスパイアされたアルゴリズムを使用してアクションスペースをナビゲートし、非効率的なパスを回避し、効率的な実行を確保します。私たちは、計算エラーや意味の誤解など、Zero-Shot CoT )の限界を克服するために、Plan-and-Solveをコア推論エンジンとして取り入れました。例えば、SocialFiプロジェクトでは、計画エージェントが最初に計画を策定します：「サブタスク1：ターゲットコミュニティの特定；サブタスク2：インタラクティブコンテンツの生成；サブタスク3：配布と最適化」、その後、各エージェントがZero-Shot CoTを使用してそれらを段階的に解決し、手動の例に依存することを避けます。このマルチエージェントシステムは、並列処理と反復学習をサポートしています：もし1つのエージェントが失敗した場合(（例えば、マッチングエージェントが適切なKOL)を見つけられない場合）、フィードバックエージェントが反省ループをトリガーして経路を再計画します。この設計は、エージェント間の教育やシミュレーション環境における最適化など、マルチエージェントのトレンドに従っています。思い出のサポート:XerpaAIは、長期的なコンテキストストレージに基づくMemoriesメカニズムを通じて、マルチエージェントシステムの学習および適応能力を向上させます(。これは、歴史的なタスク、ユーザーの好み、および最適化結果を保存し、「ほぼ無限のメモリ」アーキテクチャに似ています。これにより、エージェントはタスク間で知識を再利用し、継続的に改善することができます。思い出は、効率的な取得をサポートするために、GraphRAG)とベクトルデータベース(Milvus)を組み合わせた分散知識グラフ(に保存されます。各エージェント)は、計画、コンテンツ生成、配信、最適化、データ収集(において、重要な意思決定と結果を思い出に保存します。例えば、「プロジェクトのKOLマッチングによって転換率が3倍に増加し、高いインタラクションのKOLを優先すべきである」といった内容です。共有リソースとして、Memoriesはエージェント間のコラボレーションを促進します。データ収集エージェントは新しいデータをMemoriesに保存し、コンテンツ生成エージェントはその作成物をそれに応じて調整し、配信エージェントはKOLマッチングを最適化し、最適化エージェントはパフォーマンスを評価し、適応ループを形成します。思い出はシステムに「記憶」を与え、エージェントが歴史的なパターンを学び、今後のタスクを最適化できるようにします。例えば、WEB3プロジェクトの失敗したバイラルマーケティングキャンペーンの後、思い出は、失敗の理由)や不十分なインセンティブ(などを記録し、プランニングエージェントは新しいキャンペーンのためにインセンティブメカニズムを調整します。XerpaAIのMemoriesの本質は、XerpaAIのユーザーのために外部の脳を構築し、断片的な知識を階層的なストレージ、動的インデクシング、MCPプロトコルを通じて再利用可能な構造化メモリに変換することです。全体として、このアーキテクチャはXerpaAIを単なるツール以上のものにし、11万人以上のコミュニティにサービスを提供する適応型成長パートナーにしています。複数のAIエージェントの協力と、Plan-and-SolveやZero-Shot Chain-of-Thoughtなどの高度なプロンプティング技術により、Web3の成長を効率的にゼロショット自動化することに成功しました。具体的なタスクの例があれば、これらのコンポーネントがどのように適用されるかをさらに示すことができます。**4. 2025年のAIのブレイクスルーでは、小規模な専門モデルと推論時間の計算が焦点になっています。XerpaAIは、100K以上のKOLマッチングやX、Telegram、TikTok)を含むクロスプラットフォーム配信など、大量のデータ(を処理するために同様の技術を採用していますか？そのデータ分析エンジンは、リアルタイムのフィードバックと自己最適化をどのように確保していますか？****A:** はい、KOLマッチングやクロスプラットフォーム配信などの特定のタスクを処理するために、小規模な専門モデルを採用しています。これらのモデルは、推論時間を短縮するためにWeb3データに最適化されています。2025年の推論時間計算のトレンドに従って、私たちのエンジンは効率的なアルゴリズムを使用して、100K以上のKOLからのリアルタイムマッチングやX、Telegram、TikTok全体への配信など、大量のデータを処理しています。データ分析エンジンは、ユーザーインタラクションデータを収集し、戦略を調整するために強化学習を適用し、過学習を避けることで自己最適化を保証します。**5. XerpaAIは110K以上のコミュニティにサービスを提供しています。どのようにテキスト、画像、ソーシャルデータ)を組み合わせたマルチモーダルAI(を活用してユーザー獲得とコミュニティインタラクションを自動化しているのですか？無限に近いメモリやカスタムシリコンなどの現在のAIトレンドと比較して、エッジコンピューティングやクラウド統合におけるXerpaAIの革新は何ですか？****A:** XerpaAIは、テキスト、画像、ソーシャルデータを処理するためにマルチモーダルAIを活用しており、画像強化コンテンツの生成やソーシャルグラフの分析を通じてインタラクションを自動化し、110K以上のコミュニティにサービスを提供しています。2025年のトレンドであるほぼ無限のメモリと比較して、私たちは大規模データを処理するために分散コンピューティングを利用したクラウド統合において革新を遂げました。エッジコンピューティングの観点からは、低遅延のインタラクションを保証するためにモバイルエージェントを最適化し、Telegramグループ内のユーザーからの問い合わせにリアルタイムで応答するなどの対応を行っています。**6. XerpaAIは10万人以上のKOL/KOCのネットワークを持っています。どのようにAIツール)を通じて、パーソナライズされたコンテンツ生成やインセンティブ最適化(などの影響力者グループにサービスを提供し、彼らのマネタイズ効率やコミュニティの相互作用を改善し、相互に利益をもたらすチャネルの優位性を確立するのでしょうか？2025年のAIトレンド、例えばパーソナライズされたエージェントを考慮すると、これがWeb3プロジェクトのウイルス的な広がりをどのように増幅すると考えますか？****A:** XerpaAIの100K以上のKOL/KOCネットワークは、私たちのチャネルの強みの核心です。パーソナライズされたコンテンツ生成やインセンティブ最適化などのAIツールを通じて、これらのインフルエンサーに合わせたサービスを提供し、マネタイズ効率とコミュニティのインタラクションを向上させます。例えば、私たちのAGAエンジンはマルチモーダルAIを使用して、特定のオーディエンスをターゲットにした画像やビデオスクリプト、または投稿などの独自のコンテンツ)を生成し、インタラクションデータ(に基づいて収益分配比率を動的に調整するなど、リアルタイムのインセンティブ最適化を通じて収入を最大化します)。これにより、KOLのマネタイズ効率は2〜3倍向上し、自動返信やゲーミフィケーションされたインタラクションなど、コミュニティの定着率も高まります。その結果、相互利益が生まれます：インフルエンサーはより多くの露出と収益を得る一方で、私たちは彼らのネットワークを通じて流通チャネルを拡大します。2025年のAIトレンドでは、カスタムAIアシスタント(のようなパーソナライズされたエージェント)がインフルエンサー経済を支配しており、XerpaAIはこのアプリケーションのパイオニアです。私たちのエージェントはKOLの好みを自律的に学習し、トレンドを予測することで、Web3プロジェクトのウイルス的な広がりを増幅します。例えば、DeFiキャンペーンでは、KOCのマイクロシェアリングチェーンを通じて、指数関数的なユーザー成長が達成でき、コンバージョン率が5倍以上に増加します。**7. KOLやKOCにサービスを提供する際、XerpaAIはデータプライバシーと公正な収益分配を確保するためにどのような戦略を採用していますか(ブロックチェーンで検証されたリンク・トゥ・アーンメカニズムを通じて)長期的なロイヤルティを育むために？このチャネルの利点は、特にX、Telegram、TikTok(などのマルチプラットフォーム流通において、スタートアップにとってどのような競争障壁に変わるのでしょうか？****A:** KOL/KOCにサービスを提供する際、私たちはデータプライバシーと公正な収益分配を確保するためにWeb3ネイティブな戦略を優先しています: すべてのインタラクションデータはブロックチェーン)を通じて検証され、匿名化された情報を保存するためにゼロ知識証明を使用するなど、漏洩を防ぎます; リンクからの収益獲得メカニズムはスマートコントラクトに基づいて自動的に収益分配を実行し、透明性と即時支払いを確保します(、インタラクションメトリクスに基づくトークン報酬)など、長期的なロイヤルティを育成します — 私たちのリテンション率は85%を超えています。このチャネルの利点はスタートアップにとって競争の障壁に変わります: マルチプラットフォーム配信(、Xでのリアルタイムツイート、Telegramでのグループインタラクション、TikTokでのショートビデオ)など、私たちのネットワークは「堀」を形成し、独占的なアクセスと最適化されたパスを提供し、企業が従来の広告のボトルネックを回避し、低コストで高効率な成長を達成するのを助けます。例えば、あるWEB3プロジェクトは、私たちのKOL/KOCチャネルを通じて3週間で500万人のユーザーを獲得しましたが、競合他社は数ヶ月を要しました。**8. 2025年には、AIエージェントの台頭に伴い、データプライバシーとアルゴリズムのバイアスが重要な課題となります。Web3 & AIネイティブプラットフォームとして、XerpaAIは透明性と分散化(をどのように確保していますか？ブロックチェーン検証)などを通じて？AI倫理に関する考慮事項は何ですか？****A:** データプライバシーとアルゴリズムのバイアスは非常に重要です。Web3 & AIネイティブプラットフォームとして、私たちはブロックチェーンによる検証を通じて透明性を確保しています。具体的には、ユーザーデータを保護するために分散型ストレージを使用し、バイアスを避けるために公正性監査を実施しています。私たちのAI倫理的考慮事項には、すべてのモデル訓練データの匿名化、ユーザーが制御可能なオプトアウトメカニズム、そして規制動向に従うための定期的な第三者監査が含まれます。**9. XerpaAIは最近、UFLY Capitalによって主導された600万ドルのシード資金を確保しました。この資金は拡大のためにどのように使用される予定ですか？具体的な事例を共有してください。例えば、どのようにしてWeb3スタートアップがゼロから成長を遂げるのに役立ったのか、そのユーザー獲得やコミュニティ構築における役割を強調してください。****A:** この600万ドルのシード資金は、製品の反復、国際展開(、シリコンバレー、東京、シンガポールでのチーム採用)、そしてエコシステムの統合に使用されます。典型的なケースは、私たちがWeb3スタートアップを支援したことです。ゼロから始まり、私たちのAGAは多言語コンテンツを生成し、KOLネットワークを通じて配布し、コミュニティグラフを構築し、最終的に1ヶ月以内に100,000人のユーザーを獲得し、コミュニティの活動が2倍に増加しました。これは、ユーザー獲得とコミュニティ構築における私たちの役割を強調しています。**10. 将来を見据えて、XerpaAIはパーソナライズされたAIエージェントや自動投資などの広範なAIトレンドにどのように統合されていくのでしょうか？会社の次の技術的なイテレーション計画は何ですか？Web3の成長における動的な変化に対処するためのAI起業家へのアドバイスは何ですか？****A:** 将来的には、XerpaAIはカスタム成長パスなどのパーソナライズされたAIエージェントのトレンドに統合され、自動化された投資モジュールを探求します。次のイテレーションには、動画生成(やより深いWeb3統合などのマルチモーダル機能の強化が含まれます。AI起業家へのアドバイス：成長の自動化などの痛点に焦点を当て、エージェンティックAIを受け入れ、Web3のダイナミックな変化に対処するためにエコシステムパートナーシップを構築してください。例えば、リアルタイムのトレンドを監視し、迅速に反復することです。XerpaAIのサービス能力は、KOLやKOCをも強化し、このグループがXerpaAIの助けを借りてそれぞれの影響力を高めることを可能にします。**11. CTOとして、AIとWeb3の統合に対する最大の期待は何ですか？XerpaAIは、どのようにしてスタートアップが「接続し、拡大し、市場を支配する」手助けをしますか？最後に、潜在的なパートナーやユーザーに何を伝えたいですか？****A:** CTOとして、AIとWeb3の統合に対する私の最大の期待は、AIエージェントであるXerpaAIが知的成長を促進する、真に分散化されたインテリジェント経済を実現することです。XerpaAIは、私たちのAGAエンジンを通じて、より多くのスタートアップが「接続し、拡大し、市場を支配する」手助けをします。コンテンツから最適化までのエンドツーエンドのサポートを提供します。最後に、潜在的なパートナーおよびユーザーに: 成長を加速するために私たちに参加してください — xerpaai.comを訪れて試してみるか、DMで協力について話し合いましょう!![])https://bitcoinist.com/wp-content/uploads/2025/02/safe.png(bitcoinistの**編集プロセス**は、徹底的に調査された正確で偏りのないコンテンツを提供することに中心を置いています。私たちは厳格な情報源基準を維持し、各ページは私たちのトップテクノロジー専門家と経験豊富な編集者のチームによる慎重なレビューを受けます。このプロセスは、私たちの読者にとってコンテンツの整合性、関連性、価値を確保します。
XerpaAIのビジョンの中で：CTOボブ・ンが語る世界初のAI成長エージェントの構築 | Bitcoinist.com
A: XerpaAIの設立はUXLINKエコシステムに由来しています。私たちは、Web3スタートアップが成長に関して重大な課題に直面していることを観察しました。例えば、高コストの手動マーケティング、KOLに依存した非効率的なコラボレーション、断片的なユーザー獲得です。世界初のAI成長エージェント(AGA)として、私たちの核心的な使命はインテリジェントな成長であり、WEB3スタートアップが手動運営からインテリジェントで自己駆動型の拡大モデルに移行するのを支援します。従来の成長モデルの痛点には、高いマーケティング予算(世界のテクノロジー企業は成長に年間6000億から1兆米ドルを費やしています)、主観的で時間のかかるKOLマッチング、コミュニティインタラクションのスケーリングの難しさが含まれます。XerpaAIは、AI駆動のコンテンツ生成、インテリジェントな配信、リアルタイムの最適化を通じてこれらの問題に対処します。例えば、XerpaAIは自動的に多言語コンテンツを生成し、X、Telegram、TikTokなどのプラットフォーム上で10万人以上のKOC/KOLのネットワークを通じて配信し、コンバージョン率を3倍に増加させ、コストを70%削減しました。
2. XerpaAIのコアコンセプトは「インテリジェント成長エンジン」です。これは、人間の成長チームを完全に置き換えることができるという意味ですか？2025年のAIトレンド、例えばエージェントAIの自律エージェントモデルを考慮した場合、スタートアップが「手動拡張」から「インテリジェント自己駆動」への移行を助けるXerpaAIの役割について、どのように考えますか？
A: はい、私たちのコアコンセプトは、「インテリジェント成長エンジン」を構築することであり、人間の成長チームへの依存を大幅に減少させることができますが、完全に置き換えるわけではありません。代わりに、それは強化者として機能し、チームが実行ではなく戦略に集中できるようにします。2025年には、エージェンティックAIの台頭により、AIエージェントはより強い自律性を持つようになります。XerpaAIはこのトレンドの具現化であり、インテリジェントなシャーマガイドのように機能し、ユーザー行動分析、インセンティブトリガー、キャンペーン調整を自律的に処理し、スタートアップが「手動拡張」から「インテリジェントセルフドライブ」へ移行するのを助けます。
3. XerpaAIの技術アーキテクチャとは何ですか？どのようにして、コンテンツ生成やリアルタイム最適化(などのAIモデルを、リンク報酬メカニズムやソーシャルグラフ)などのWeb3ネイティブ要素と統合して、プロジェクトの成長を支援するのですか？
A: XerpaAIの技術アーキテクチャは、Web3の成長における複雑なタスクを処理するために設計された高度にモジュール化されたマルチAIエージェントシステムです。自動ユーザー獲得、コミュニティ拡大、KOL/KOCマッチングなどのタスクを扱います。私たちは、すべてのエージェントが特定のサブタスクに集中しながら、共有状態とコミュニケーションプロトコル(を通じてシームレスに協力する、協調エージェントネットワークとしてシステム全体を構築しました。これはマルチエージェントのエージェンティックワークフローの一形態であり、エージェントは自律的に行動計画を立て、実行し、最適化することができ、エンドツーエンドのインテリジェントな成長エンジンを実現します。
XerpaAIのアーキテクチャは、その中心に中央AGA )AI成長エージェント(コーディネーターがあり、複数の専用エージェントの相互作用を監視し、動的な意思決定ツリー構造を形成しています。以下は、マルチAIエージェントの視点からの詳細な内訳です:
![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7d3aafb2830fd6adf3101b0cffb9d06f.webp(
エージェントネットワークの構成:
– プランニングエージェント: これはエントリーポイントで、高レベルの成長目標)を「DeFiプロジェクトのユーザーコンバージョン率の向上」(のように実行可能なサブタスクに分解する役割を担っています。これは、計画と解決のプロンプティング戦略を採用しており、先進的なゼロショット推論法で、まず包括的な計画)を策定し、たとえば、タスクをコンテンツ生成、KOLマッチング、パフォーマンス最適化(に分け、その後で各サブタスクをステップバイステップで解決します。この方法は、従来のゼロショット連鎖思考)CoT(の欠落ステップの問題に対処し、エージェントが重要な推論リンクをスキップしないようにします。たとえば、WEB3バイラルマーケティングタスクを扱う際、プランニングエージェントは最初に計画します:
「ステップ1：ターゲットオーディエンスを分析する；
ステップ2：マルチモーダルコンテンツを生成する；
ステップ3：プラットフォーム固有のKOLをマッチングする；
ステップ4: リアルタイムフィードバックを監視します。
– データ収集エージェント：Web3エコシステム)からのマルチソースデータのリアルタイム収集と前処理を担当します。データソースには、X、Telegram、オンチェーンアクティビティ(（スマートコントラクトの相互作用)など）、およびUXLINKエコシステムのソーシャルグラフが含まれます。マルチエージェントシステムの入力層として、データ収集エージェントは他のエージェント(の計画、コンテンツ生成、配布、最適化、統合)のためにリアルタイムの構造化データストリームを提供し、意思決定が最新の洞察に基づくことを保証します。例えば、計画エージェントがタスクを分解するために、110K以上のコミュニティからの相互作用トレンドを抽出します。
– コンテンツ生成エージェント：テキスト、画像、動画などの多言語・多モーダルコンテンツ(の作成に焦点を当てています。「ステップバイステップで考えましょう」というゼロショットチェーン・オブ・ソートのプロンプトを追加することで、ユーザーデータからパーソナライズされたナarrativesを導き出すなどの段階的推論を誘発します。これにより、エージェントはゼロショット設定で高品質なコンテンツを生成し、X、Telegram、TikTok)などのクロスプラットフォーム配信をサポートします。
– 配分およびマッチングエージェント：100K以上のKOL/KOCネットワーク内でのインテリジェントマッチングとコンテンツ配分を担当します。ソーシャルグラフ分析やリンクを稼ぐメカニズムなどのWeb3ネイティブ要素を統合し、マルチエージェントコラボレーションを使用して経路を最適化します。たとえば、マッチングプロセスをPlan-and-Solveを通じて「潜在的なKOLのリストを計画し、その後互換性とインセンティブ配分を解決する」ことに分解します。
– 最適化およびフィードバックエージェント：パフォーマンス指標(をリアルタイムで監視し、コンバージョン率やコスト)に基づいて戦略を自己反省ループを通じて調整します。Zero-Shot CoTを運用し、データバイアスを分析します。「コンバージョン率が予想より低い場合、なぜ？ ステップ1：コンテンツの関連性を確認; ステップ2：KOLの影響を評価; ステップ3：インセンティブを調整」といった段階的な推論を用い、70％のコスト削減と3倍のコンバージョン増加を達成します。
– インテグレーションエージェント：AIとWeb3コンポーネントを接続し、ブロックチェーン上でのデータプライバシー(やクロストラックサポート)、DeFi流動性インセンティブ、SocialFiコミュニティ構築のための分散型検証を確保します(。
マルチエージェント協力メカニズム：
エージェント間のコミュニケーションは、GraphRAG技術に基づく共有ナレッジグラフを介して実現されており、リアルタイムのデータ取り込みと推論が可能です。中央コーディネーターは、A*検索にインスパイアされたアルゴリズムを使用してアクションスペースをナビゲートし、非効率的なパスを回避し、効率的な実行を確保します。
私たちは、計算エラーや意味の誤解など、Zero-Shot CoT )の限界を克服するために、Plan-and-Solveをコア推論エンジンとして取り入れました。例えば、SocialFiプロジェクトでは、計画エージェントが最初に計画を策定します：「サブタスク1：ターゲットコミュニティの特定；サブタスク2：インタラクティブコンテンツの生成；サブタスク3：配布と最適化」、その後、各エージェントがZero-Shot CoTを使用してそれらを段階的に解決し、手動の例に依存することを避けます。
このマルチエージェントシステムは、並列処理と反復学習をサポートしています：もし1つのエージェントが失敗した場合(（例えば、マッチングエージェントが適切なKOL)を見つけられない場合）、フィードバックエージェントが反省ループをトリガーして経路を再計画します。この設計は、エージェント間の教育やシミュレーション環境における最適化など、マルチエージェントのトレンドに従っています。
思い出のサポート:
XerpaAIは、長期的なコンテキストストレージに基づくMemoriesメカニズムを通じて、マルチエージェントシステムの学習および適応能力を向上させます(。これは、歴史的なタスク、ユーザーの好み、および最適化結果を保存し、「ほぼ無限のメモリ」アーキテクチャに似ています。これにより、エージェントはタスク間で知識を再利用し、継続的に改善することができます。
思い出は、効率的な取得をサポートするために、GraphRAG)とベクトルデータベース(Milvus)を組み合わせた分散知識グラフ(に保存されます。各エージェント)は、計画、コンテンツ生成、配信、最適化、データ収集(において、重要な意思決定と結果を思い出に保存します。例えば、「プロジェクトのKOLマッチングによって転換率が3倍に増加し、高いインタラクションのKOLを優先すべきである」といった内容です。
共有リソースとして、Memoriesはエージェント間のコラボレーションを促進します。データ収集エージェントは新しいデータをMemoriesに保存し、コンテンツ生成エージェントはその作成物をそれに応じて調整し、配信エージェントはKOLマッチングを最適化し、最適化エージェントはパフォーマンスを評価し、適応ループを形成します。
思い出はシステムに「記憶」を与え、エージェントが歴史的なパターンを学び、今後のタスクを最適化できるようにします。例えば、WEB3プロジェクトの失敗したバイラルマーケティングキャンペーンの後、思い出は、失敗の理由)や不十分なインセンティブ(などを記録し、プランニングエージェントは新しいキャンペーンのためにインセンティブメカニズムを調整します。
XerpaAIのMemoriesの本質は、XerpaAIのユーザーのために外部の脳を構築し、断片的な知識を階層的なストレージ、動的インデクシング、MCPプロトコルを通じて再利用可能な構造化メモリに変換することです。
全体として、このアーキテクチャはXerpaAIを単なるツール以上のものにし、11万人以上のコミュニティにサービスを提供する適応型成長パートナーにしています。複数のAIエージェントの協力と、Plan-and-SolveやZero-Shot Chain-of-Thoughtなどの高度なプロンプティング技術により、Web3の成長を効率的にゼロショット自動化することに成功しました。具体的なタスクの例があれば、これらのコンポーネントがどのように適用されるかをさらに示すことができます。
4. 2025年のAIのブレイクスルーでは、小規模な専門モデルと推論時間の計算が焦点になっています。XerpaAIは、100K以上のKOLマッチングやX、Telegram、TikTok)を含むクロスプラットフォーム配信など、大量のデータ(を処理するために同様の技術を採用していますか？そのデータ分析エンジンは、リアルタイムのフィードバックと自己最適化をどのように確保していますか？
A: はい、KOLマッチングやクロスプラットフォーム配信などの特定のタスクを処理するために、小規模な専門モデルを採用しています。これらのモデルは、推論時間を短縮するためにWeb3データに最適化されています。2025年の推論時間計算のトレンドに従って、私たちのエンジンは効率的なアルゴリズムを使用して、100K以上のKOLからのリアルタイムマッチングやX、Telegram、TikTok全体への配信など、大量のデータを処理しています。データ分析エンジンは、ユーザーインタラクションデータを収集し、戦略を調整するために強化学習を適用し、過学習を避けることで自己最適化を保証します。
5. XerpaAIは110K以上のコミュニティにサービスを提供しています。どのようにテキスト、画像、ソーシャルデータ)を組み合わせたマルチモーダルAI(を活用してユーザー獲得とコミュニティインタラクションを自動化しているのですか？無限に近いメモリやカスタムシリコンなどの現在のAIトレンドと比較して、エッジコンピューティングやクラウド統合におけるXerpaAIの革新は何ですか？
A: XerpaAIは、テキスト、画像、ソーシャルデータを処理するためにマルチモーダルAIを活用しており、画像強化コンテンツの生成やソーシャルグラフの分析を通じてインタラクションを自動化し、110K以上のコミュニティにサービスを提供しています。2025年のトレンドであるほぼ無限のメモリと比較して、私たちは大規模データを処理するために分散コンピューティングを利用したクラウド統合において革新を遂げました。エッジコンピューティングの観点からは、低遅延のインタラクションを保証するためにモバイルエージェントを最適化し、Telegramグループ内のユーザーからの問い合わせにリアルタイムで応答するなどの対応を行っています。
6. XerpaAIは10万人以上のKOL/KOCのネットワークを持っています。どのようにAIツール)を通じて、パーソナライズされたコンテンツ生成やインセンティブ最適化(などの影響力者グループにサービスを提供し、彼らのマネタイズ効率やコミュニティの相互作用を改善し、相互に利益をもたらすチャネルの優位性を確立するのでしょうか？2025年のAIトレンド、例えばパーソナライズされたエージェントを考慮すると、これがWeb3プロジェクトのウイルス的な広がりをどのように増幅すると考えますか？
A: XerpaAIの100K以上のKOL/KOCネットワークは、私たちのチャネルの強みの核心です。パーソナライズされたコンテンツ生成やインセンティブ最適化などのAIツールを通じて、これらのインフルエンサーに合わせたサービスを提供し、マネタイズ効率とコミュニティのインタラクションを向上させます。例えば、私たちのAGAエンジンはマルチモーダルAIを使用して、特定のオーディエンスをターゲットにした画像やビデオスクリプト、または投稿などの独自のコンテンツ)を生成し、インタラクションデータ(に基づいて収益分配比率を動的に調整するなど、リアルタイムのインセンティブ最適化を通じて収入を最大化します)。これにより、KOLのマネタイズ効率は2〜3倍向上し、自動返信やゲーミフィケーションされたインタラクションなど、コミュニティの定着率も高まります。その結果、相互利益が生まれます：インフルエンサーはより多くの露出と収益を得る一方で、私たちは彼らのネットワークを通じて流通チャネルを拡大します。2025年のAIトレンドでは、カスタムAIアシスタント(のようなパーソナライズされたエージェント)がインフルエンサー経済を支配しており、XerpaAIはこのアプリケーションのパイオニアです。私たちのエージェントはKOLの好みを自律的に学習し、トレンドを予測することで、Web3プロジェクトのウイルス的な広がりを増幅します。例えば、DeFiキャンペーンでは、KOCのマイクロシェアリングチェーンを通じて、指数関数的なユーザー成長が達成でき、コンバージョン率が5倍以上に増加します。
7. KOLやKOCにサービスを提供する際、XerpaAIはデータプライバシーと公正な収益分配を確保するためにどのような戦略を採用していますか(ブロックチェーンで検証されたリンク・トゥ・アーンメカニズムを通じて)長期的なロイヤルティを育むために？このチャネルの利点は、特にX、Telegram、TikTok(などのマルチプラットフォーム流通において、スタートアップにとってどのような競争障壁に変わるのでしょうか？
A: KOL/KOCにサービスを提供する際、私たちはデータプライバシーと公正な収益分配を確保するためにWeb3ネイティブな戦略を優先しています: すべてのインタラクションデータはブロックチェーン)を通じて検証され、匿名化された情報を保存するためにゼロ知識証明を使用するなど、漏洩を防ぎます; リンクからの収益獲得メカニズムはスマートコントラクトに基づいて自動的に収益分配を実行し、透明性と即時支払いを確保します(、インタラクションメトリクスに基づくトークン報酬)など、長期的なロイヤルティを育成します — 私たちのリテンション率は85%を超えています。このチャネルの利点はスタートアップにとって競争の障壁に変わります: マルチプラットフォーム配信(、Xでのリアルタイムツイート、Telegramでのグループインタラクション、TikTokでのショートビデオ)など、私たちのネットワークは「堀」を形成し、独占的なアクセスと最適化されたパスを提供し、企業が従来の広告のボトルネックを回避し、低コストで高効率な成長を達成するのを助けます。例えば、あるWEB3プロジェクトは、私たちのKOL/KOCチャネルを通じて3週間で500万人のユーザーを獲得しましたが、競合他社は数ヶ月を要しました。
8. 2025年には、AIエージェントの台頭に伴い、データプライバシーとアルゴリズムのバイアスが重要な課題となります。Web3 & AIネイティブプラットフォームとして、XerpaAIは透明性と分散化(をどのように確保していますか？ブロックチェーン検証)などを通じて？AI倫理に関する考慮事項は何ですか？
A: データプライバシーとアルゴリズムのバイアスは非常に重要です。Web3 & AIネイティブプラットフォームとして、私たちはブロックチェーンによる検証を通じて透明性を確保しています。具体的には、ユーザーデータを保護するために分散型ストレージを使用し、バイアスを避けるために公正性監査を実施しています。私たちのAI倫理的考慮事項には、すべてのモデル訓練データの匿名化、ユーザーが制御可能なオプトアウトメカニズム、そして規制動向に従うための定期的な第三者監査が含まれます。
9. XerpaAIは最近、UFLY Capitalによって主導された600万ドルのシード資金を確保しました。この資金は拡大のためにどのように使用される予定ですか？具体的な事例を共有してください。例えば、どのようにしてWeb3スタートアップがゼロから成長を遂げるのに役立ったのか、そのユーザー獲得やコミュニティ構築における役割を強調してください。
A: この600万ドルのシード資金は、製品の反復、国際展開(、シリコンバレー、東京、シンガポールでのチーム採用)、そしてエコシステムの統合に使用されます。典型的なケースは、私たちがWeb3スタートアップを支援したことです。ゼロから始まり、私たちのAGAは多言語コンテンツを生成し、KOLネットワークを通じて配布し、コミュニティグラフを構築し、最終的に1ヶ月以内に100,000人のユーザーを獲得し、コミュニティの活動が2倍に増加しました。これは、ユーザー獲得とコミュニティ構築における私たちの役割を強調しています。
10. 将来を見据えて、XerpaAIはパーソナライズされたAIエージェントや自動投資などの広範なAIトレンドにどのように統合されていくのでしょうか？会社の次の技術的なイテレーション計画は何ですか？Web3の成長における動的な変化に対処するためのAI起業家へのアドバイスは何ですか？
A: 将来的には、XerpaAIはカスタム成長パスなどのパーソナライズされたAIエージェントのトレンドに統合され、自動化された投資モジュールを探求します。次のイテレーションには、動画生成(やより深いWeb3統合などのマルチモーダル機能の強化が含まれます。AI起業家へのアドバイス：成長の自動化などの痛点に焦点を当て、エージェンティックAIを受け入れ、Web3のダイナミックな変化に対処するためにエコシステムパートナーシップを構築してください。例えば、リアルタイムのトレンドを監視し、迅速に反復することです。XerpaAIのサービス能力は、KOLやKOCをも強化し、このグループがXerpaAIの助けを借りてそれぞれの影響力を高めることを可能にします。
11. CTOとして、AIとWeb3の統合に対する最大の期待は何ですか？XerpaAIは、どのようにしてスタートアップが「接続し、拡大し、市場を支配する」手助けをしますか？最後に、潜在的なパートナーやユーザーに何を伝えたいですか？
A: CTOとして、AIとWeb3の統合に対する私の最大の期待は、AIエージェントであるXerpaAIが知的成長を促進する、真に分散化されたインテリジェント経済を実現することです。XerpaAIは、私たちのAGAエンジンを通じて、より多くのスタートアップが「接続し、拡大し、市場を支配する」手助けをします。コンテンツから最適化までのエンドツーエンドのサポートを提供します。最後に、潜在的なパートナーおよびユーザーに: 成長を加速するために私たちに参加してください — xerpaai.comを訪れて試してみるか、DMで協力について話し合いましょう!
![])https://bitcoinist.com/wp-content/uploads/2025/02/safe.png( bitcoinistの編集プロセスは、徹底的に調査された正確で偏りのないコンテンツを提供することに中心を置いています。私たちは厳格な情報源基準を維持し、各ページは私たちのトップテクノロジー専門家と経験豊富な編集者のチームによる慎重なレビューを受けます。このプロセスは、私たちの読者にとってコンテンツの整合性、関連性、価値を確保します。