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1. Por favor, presenta el contexto de la fundación de XerpaAI. Como parte del ecosistema UXLINK, ¿cómo se posiciona XerpaAI como el "primer Agente de Crecimiento AI del mundo", y cuál es su misión principal? En el campo de Web3, ¿qué puntos de dolor existen en los modelos de crecimiento tradicionales ( como el marketing manual y las colaboraciones con KOL ), y cómo resuelve XerpaAI estos problemas a través de la inteligencia artificial?
A: El establecimiento de XerpaAI se originó en el ecosistema UXLINK. Observamos que las startups de Web3 enfrentan desafíos significativos en términos de crecimiento, como el alto costo del marketing manual, colaboraciones ineficaces que dependen de KOLs y la adquisición fragmentada de usuarios. Como el primer Agente de Crecimiento AI (AGA) del mundo, nuestra misión principal es el crecimiento inteligente, ayudando a las startups de WEB3 a pasar de operaciones manuales a un modelo de expansión inteligente y autodirigido. Los puntos de dolor de los modelos de crecimiento tradicionales incluyen: altos presupuestos de marketing (las empresas tecnológicas globales gastan entre 600 mil millones y 1 billón de dólares anuales en crecimiento), emparejamiento de KOL subjetivo y que consume tiempo, y dificultad para escalar las interacciones comunitarias. XerpaAI aborda estos problemas a través de la generación de contenido impulsada por AI, distribución inteligente y optimización en tiempo real. Por ejemplo, genera automáticamente contenido multilingüe y lo distribuye a través de una red de más de 100K KOCs/KOLs en plataformas como X, Telegram y TikTok, logrando un aumento del 3x en las tasas de conversión y una reducción del 70% en costos.
2. El concepto central de XerpaAI es el "motor de crecimiento inteligente". ¿Significa esto que puede reemplazar completamente a los equipos de crecimiento humanos? Teniendo en cuenta las tendencias de IA de 2025, como el modelo de agente autónomo de la IA agentic, ¿cómo ves el papel de XerpaAI en ayudar a las startups a hacer la transición de "expansión manual" a "autoconducción inteligente"?
A: Sí, nuestro concepto fundamental es construir un "motor de crecimiento inteligente" que pueda reducir significativamente la dependencia de los equipos de crecimiento humano, pero no reemplazarlos por completo; en cambio, sirve como un potenciador, permitiendo a los equipos concentrarse en la estrategia en lugar de la ejecución. En 2025, el auge de la IA agente otorga a los agentes de IA una mayor autonomía, y XerpaAI es una manifestación de esta tendencia: actúa como un guía Sherpa inteligente, manejando de manera autónoma el análisis del comportamiento del usuario, el activado de incentivos y los ajustes de campañas, ayudando a las startups a pasar de la "expansión manual" a la "autoconducción inteligente".
3. ¿Cuál es la arquitectura técnica de XerpaAI? ¿Cómo integra modelos de IA ( como generación de contenido y optimización en tiempo real ) con elementos nativos de Web3 ( como mecanismos de enlace para ganar y gráficos sociales ) para apoyar el crecimiento del proyecto?
A: La arquitectura técnica de XerpaAI es un sistema altamente modular de múltiples Agentes de IA diseñado para manejar tareas complejas en el crecimiento de Web3, como la adquisición automatizada de usuarios, la expansión de la comunidad y la coincidencia de KOL/KOC. Hemos construido todo el sistema como una red de agentes colaborativos, donde cada agente se centra en subtareas específicas pero colabora sin problemas a través de estados compartidos y protocolos de comunicación ( como la verificación de contratos inteligentes basada en blockchain ). Esta es una forma de flujos de trabajo agenticos de múltiples agentes, donde los agentes pueden planificar, ejecutar y optimizar caminos de acción de manera autónoma, logrando así un motor de crecimiento inteligente de extremo a extremo.
En su núcleo, la arquitectura de XerpaAI gira en torno a un coordinador central de AGA (AI Growth Agent) que supervisa las interacciones de múltiples agentes dedicados, formando una estructura de árbol de decisiones dinámica. A continuación, se presenta un desglose detallado desde la perspectiva de múltiples Agentes de IA:
Composición de la red de agentes:
– Agente de Planificación: Este es el punto de entrada, responsable de descomponer metas de crecimiento de alto nivel ( como “aumentar las tasas de conversión de usuarios para un proyecto DeFi”) en subtareas ejecutables. Adopta la estrategia de prompting Plan-and-Solve, un método avanzado de razonamiento de cero disparos que primero formula un plan integral (por ejemplo, dividiendo las tareas en generación de contenido, emparejamiento de KOL y optimización del rendimiento) y luego resuelve cada subtarea paso a paso. Este método aborda el problema de los pasos faltantes del tradicional Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), asegurando que el agente no omita los vínculos clave del razonamiento. Por ejemplo, al manejar una tarea de marketing viral de WEB3, el agente de planificación primero planificará:
"Paso 1: Analizar el público objetivo; "
Paso 2: Generar contenido multimodal;
Paso 3: Coincidir KOLs específicos de la plataforma;
Paso 4: Monitorear la retroalimentación en tiempo real.
– Agente de Recolección de Datos: Responsable de la recolección en tiempo real y el preprocesamiento de datos de múltiples fuentes del ecosistema Web3 (, como transacciones de blockchain, gráficos sociales, interacciones de usuarios entre plataformas ). Las fuentes de datos incluyen X, Telegram, actividades en cadena (, como interacciones de contratos inteligentes ), y el gráfico social del ecosistema UXLINK. Como la capa de entrada del sistema multiagente, el agente de recolección de datos proporciona flujos de datos estructurados en tiempo real para otros agentes ( en planificación, generación de contenido, distribución, optimización, integración), asegurando que las decisiones se basen en los últimos conocimientos. Por ejemplo, extrae tendencias de interacción de más de 110K comunidades para que el agente de planificación descomponga tareas.
– Agente de Generación de Contenidos: Se centra en crear contenido multilingüe y multimodal ( como texto, imágenes y videos). Utiliza el prompting de Cadena de Pensamiento en Cero Ejemplos al añadir "Pensemos paso a paso" para inducir razonamiento paso a paso, como derivar narrativas personalizadas de los datos del usuario sin necesidad de ejemplos preentrenados. Esto permite al agente generar contenido de alta calidad en un entorno de cero ejemplos, apoyando la distribución en múltiples plataformas ( como X, Telegram y TikTok).
– Agente de Distribución y Coincidencia: Maneja la coincidencia inteligente y la distribución de contenido dentro de la red de más de 100K KOL/KOC. Integra elementos nativos de Web3 como el análisis de grafos sociales y mecanismos de vinculación para ganar, utilizando la colaboración de múltiples agentes para optimizar los caminos; por ejemplo, descomponiendo el proceso de coincidencia a través de Planificar y Resolver en "planificar una lista de KOLs potenciales, y luego resolver la compatibilidad y la asignación de incentivos".
– Agente de Optimización & Retroalimentación: Monitorea los indicadores de rendimiento ( como las tasas de conversión y los costos) en tiempo real y ajusta las estrategias a través de bucles de autorreflexión. Utiliza Zero-Shot CoT para analizar sesgos en los datos, como el razonamiento paso a paso "Si la tasa de conversión es más baja de lo esperado, ¿por qué? Paso 1: Verificar la relevancia del contenido; Paso 2: Evaluar la influencia de KOL; Paso 3: Ajustar incentivos", logrando así una reducción de costos del 70% y un aumento de 3x en las conversiones.
– Agente de Integración: Conecta componentes de IA y Web3, asegurando verificación descentralizada ( como la privacidad de datos en la blockchain ) y soporte cruzado ( incentivos de liquidez DeFi, construcción de comunidades SocialFi ).
Mecanismo de colaboración multiagente:
La comunicación entre agentes se logra a través de un grafo de conocimiento compartido basado en la tecnología GraphRAG, lo que permite la ingestión y el razonamiento de datos en tiempo real. El coordinador central utiliza un algoritmo inspirado en la búsqueda A* para naviGar el espacio de acciones, evitando caminos ineficientes y asegurando una ejecución eficiente.
Hemos incorporado Plan-and-Solve como el motor de razonamiento central para superar las limitaciones de Zero-Shot CoT ( como errores de cálculo o malentendidos semánticos ). Por ejemplo, en un proyecto de SocialFi, el agente de planificación primero formula un plan: “Subtarea 1: Identificar comunidades objetivo; Subtarea 2: Generar contenido interactivo; Subtarea 3: Distribuir y optimizar”, y luego cada agente utiliza Zero-Shot CoT para resolverlas paso a paso, evitando depender de ejemplos manuales.
Este sistema multi-agente admite procesamiento paralelo y aprendizaje iterativo: si un agente falla ( como el agente de emparejamiento que no encuentra un KOL adecuado ), el agente de retroalimentación activa un bucle de reflexión para replantear el camino. Este diseño sigue las tendencias de multi-agentes, como la enseñanza entre agentes y la optimización en entornos simulados.
Soporte de recuerdos:
XerpaAI mejora las capacidades de aprendizaje y adaptación del sistema multiagente a través de un mecanismo de Memorias ( basado en el almacenamiento de contexto a largo plazo), almacenando tareas históricas, preferencias de usuario y resultados de optimización, similar a una arquitectura de "memoria casi infinita". Esto permite a los agentes reutilizar el conocimiento a través de tareas y mejorar continuamente.
Los recuerdos se almacenan en un grafo de conocimiento distribuido ( basado en GraphRAG) combinado con una base de datos vectorial ( Milvus) para apoyar la recuperación eficiente. Cada agente ( planificación, generación de contenido, distribución, optimización, recolección de datos) almacena decisiones clave y resultados en Recuerdos, como “El emparejamiento de KOL de un proyecto aumentó las tasas de conversión en 3x, y se deben priorizar los KOLs de alta interacción.”
Como recurso compartido, Memories promueven la colaboración entre agentes. El agente de recolección de datos almacena nuevos datos en Memories, el agente de generación de contenido ajusta sus creaciones en consecuencia, el agente de distribución optimiza la coincidencia de KOL y el agente de optimización evalúa el rendimiento, formando un bucle adaptativo.
Los recuerdos dotan al sistema de "memoria", permitiendo a los agentes aprender patrones históricos y optimizar tareas futuras. Por ejemplo, después de una campaña de marketing viral fallida para un proyecto WEB3, los recuerdos registran las razones del fracaso (, como incentivos insuficientes ), y el agente de planificación ajusta el mecanismo de incentivos para las nuevas campañas en consecuencia.
La esencia de las Memorias de XerpaAI es construir un cerebro externo para los usuarios de XerpaAI, transformando el conocimiento fragmentado en recuerdos estructurados reutilizables a través del almacenamiento jerárquico, la indexación dinámica y los protocolos MCP.
En general, esta arquitectura convierte a XerpaAI en algo más que una herramienta, sino en un socio de crecimiento adaptativo que ha servido a más de 110K comunidades. A través de la colaboración de múltiples Agentes de IA, junto con tecnologías de promoción avanzadas como Plan-and-Solve y Zero-Shot Chain-of-Thought, hemos logrado una automatización eficiente y sin disparos del crecimiento de Web3. Si tienes ejemplos de tareas específicas, puedo demostrar más a fondo cómo se aplican estos componentes.
4. En los avances de IA de 2025, los modelos especializados pequeños y la computación de tiempo de inferencia se están convirtiendo en puntos focales. ¿Ha adoptado XerpaAI tecnologías similares para manejar grandes cantidades de datos ( como la coincidencia de más de 100K KOL y la distribución multiplataforma, incluyendo X, Telegram y TikTok)? ¿Cómo asegura su motor de análisis de datos retroalimentación en tiempo real y autooptimización?
A: Sí, hemos adoptado pequeños modelos especializados para manejar tareas específicas como el emparejamiento de KOL y la distribución en múltiples plataformas. Estos modelos están optimizados para datos de Web3 para reducir el tiempo de inferencia. En línea con la tendencia de 2025 del cálculo del tiempo de inferencia, nuestro motor utiliza algoritmos eficientes para procesar enormes cantidades de datos, como el emparejamiento en tiempo real de más de 100K KOLs y la distribución a través de X, Telegram y TikTok. El motor de análisis de datos asegura la autooptimización a través de bucles de aprendizaje automático: recopilando datos de interacción de los usuarios, aplicando aprendizaje por refuerzo para ajustar estrategias y evitando el sobreajuste.
5. XerpaAI ha servido a más de 110K comunidades. ¿Cómo utiliza la IA multimodal ( combinando texto, imágenes y datos sociales ) para automatizar la adquisición de usuarios y la interacción con la comunidad? En comparación con las tendencias actuales de IA, como la memoria casi infinita y el silicio personalizado, ¿cuáles son las innovaciones de XerpaAI en computación en el borde o integración en la nube?
A: XerpaAI utiliza IA multimodal para procesar texto, imágenes y datos sociales, como generar contenido mejorado por imágenes o analizar gráficos sociales para automatizar interacciones, y ha servido a más de 110K comunidades. En comparación con las tendencias de 2025, como la memoria casi infinita, hemos innovado en la integración en la nube utilizando computación distribuida para procesar datos a gran escala; en términos de computación en el borde, hemos optimizado agentes móviles para garantizar interacciones de baja latencia, como respuestas en tiempo real a consultas de usuarios en grupos de Telegram.
6. XerpaAI tiene una red de más de 100K KOLs/KOCs. ¿Cómo sirve a estos grupos de influencers a través de herramientas de IA ( como la generación de contenido personalizado y la optimización de incentivos ) para ayudarles a mejorar la eficiencia de monetización y la interacción comunitaria, estableciendo así una ventaja de canal mutuamente beneficiosa? Teniendo en cuenta las tendencias de IA de 2025, como los agentes personalizados, ¿cómo crees que esto amplificará la difusión viral de los proyectos Web3?
A: La red de más de 100K KOL/KOC de XerpaAI es el núcleo de nuestra ventaja canal. A través de herramientas de IA como la generación de contenido personalizado y la optimización de incentivos, proporcionamos servicios a medida a estos influencers para ayudarles a mejorar la eficiencia de monetización y la interacción comunitaria. Por ejemplo, nuestro motor AGA utiliza IA multimodal para generar contenido exclusivo ( como imágenes, guiones de video o publicaciones dirigidas a audiencias específicas ) y maximiza sus ingresos a través de la optimización de incentivos en tiempo real ( como el ajuste dinámico de las proporciones de reparto de ingresos en función de los datos de interacción ) — esto puede aumentar la eficiencia de monetización de los KOL en 2-3 veces mientras se mejora la adherencia a la comunidad, como respuestas automatizadas e interacciones gamificadas. El resultado es un beneficio mutuo: los influencers ganan más exposición e ingresos, mientras que nosotros expandimos nuestros canales de distribución a través de sus redes. En las tendencias de IA de 2025, los agentes personalizados ( como asistentes de IA personalizados ) están dominando la economía de influencers, y XerpaAI es un pionero en esta aplicación — nuestros agentes pueden aprender de manera autónoma las preferencias de los KOL y predecir tendencias, amplificando así la difusión viral de los proyectos Web3. Por ejemplo, en una campaña DeFi, a través de las cadenas de micro-compartición de los KOC, se puede lograr un crecimiento exponencial de usuarios, con tasas de conversión que aumentan más de 5 veces.
7. Al servir a KOLs/KOCs, ¿qué estrategias ha adoptado XerpaAI para garantizar la privacidad de los datos y una distribución justa de los ingresos ( a través de mecanismos de enlace-a-ganar verificados por blockchain) para cultivar la lealtad a largo plazo? ¿Cómo se traduce esta ventaja de canal en una barrera competitiva para las startups, especialmente en la distribución multi-plataforma ( como X, Telegram y TikTok)?
A: Al servir a KOLs/KOCs, priorizamos estrategias nativas de Web3 para garantizar la privacidad de los datos y una distribución justa de ingresos: todos los datos de interacción se verifican a través de la blockchain (, como el uso de pruebas de conocimiento cero para almacenar información anonimizada ) para prevenir filtraciones; el mecanismo de enlace para ganar ejecuta automáticamente la distribución de ingresos basada en contratos inteligentes, garantizando transparencia y pagos instantáneos (, como recompensas en tokens basadas en métricas de interacción ), lo que cultiva la lealtad a largo plazo: nuestra tasa de retención supera el 85%. Esta ventaja de canal se traduce en una barrera competitiva para las startups: en la distribución en múltiples plataformas (, como tweets en tiempo real en X, interacciones grupales en Telegram y videos cortos en TikTok ), nuestra red forma una "trinchera", proporcionando acceso exclusivo y caminos optimizados, ayudando a las empresas a evitar cuellos de botella publicitarios tradicionales y lograr un crecimiento de bajo costo y alta eficiencia. Por ejemplo, un proyecto WEB3 cubrió 5 millones de usuarios en 3 semanas a través de nuestros canales KOL/KOC, mientras que los competidores necesitaron varios meses.
8. En 2025, con el auge de los agentes de IA, la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico son desafíos clave. Como una plataforma nativa de Web3 y IA, ¿cómo garantiza XerpaAI la transparencia y la descentralización ( como a través de la verificación en blockchain)? ¿Cuáles son sus consideraciones respecto a la ética de la IA?
A: La privacidad de los datos y el sesgo algorítmico son cruciales. Como una plataforma nativa de Web3 y IA, garantizamos la transparencia a través de la verificación en blockchain, como el uso de almacenamiento descentralizado para proteger los datos de los usuarios y la realización de auditorías de equidad para evitar sesgos. Nuestras consideraciones éticas de IA incluyen: la anonimización de todos los datos de entrenamiento del modelo, mecanismos de exclusión controlables por el usuario y auditorías regulares de terceros para cumplir con las tendencias regulatorias.
9. XerpaAI recientemente aseguró $6 millones en financiación inicial, liderada por UFLY Capital. ¿Cómo se utilizará esta financiación para la expansión? Por favor, comparte un caso específico, como ayudó a una startup de Web3 a lograr crecimiento desde cero, destacando su papel en la adquisición de usuarios y la construcción de comunidad.
A: Este financiamiento inicial de $6 millones se utilizará para la iteración del producto, la expansión internacional ( como el reclutamiento de personal en Silicon Valley, Tokio y Singapur), y la integración del ecosistema. Un caso típico es nuestra asistencia a una startup de Web3: comenzando desde cero, nuestra AGA generó contenido multilingüe, lo distribuyó a través de la red KOL, construyó un gráfico comunitario y, en última instancia, adquirió 100,000 usuarios en un mes, con la actividad comunitaria aumentando 2 veces. Esto destaca nuestro papel en la adquisición de usuarios y la construcción de comunidades.
10. Mirando hacia el futuro, ¿cómo se integrará XerpaAI en las tendencias más amplias de IA, como los agentes de IA personalizados o la inversión automatizada? ¿Cuáles son los próximos planes de iteración técnica de la empresa? ¿Qué consejo tienes para los emprendedores de IA para hacer frente a los cambios dinámicos en el crecimiento de Web3?
A: En el futuro, XerpaAI se integrará en la tendencia de agentes de IA personalizados, como caminos de crecimiento personalizados, y explorará módulos de inversión automatizados. La próxima iteración incluye mejorar las capacidades multimodales (como la generación de video) y una integración más profunda con Web3. Consejo para emprendedores de IA: enfóquense en los puntos de dolor, como la automatización del crecimiento, abracen la IA agente y construyan asociaciones en el ecosistema para enfrentar los cambios dinámicos en Web3 — por ejemplo, monitorear tendencias en tiempo real y iterar rápidamente. Las capacidades de servicio de XerpaAI también empoderarán a los KOLs/KOCs, permitiendo que este grupo mejore su respectiva influencia con la ayuda de XerpaAI.
11. Como CTO, ¿cuál es su mayor expectativa para la integración de IA y Web3? ¿Cómo ayuda XerpaAI a más startups a "conectarse, expandirse y dominar el mercado"? Finalmente, ¿qué le gustaría decir a posibles socios o usuarios?
A: Como CTO, mi mayor expectativa para la integración de AI y Web3 es realizar una economía inteligente verdaderamente descentralizada, donde agentes de AI como XerpaAI impulsen el crecimiento inteligente. XerpaAI ayudará a más startups a "conectarse, expandirse y dominar el mercado" a través de nuestro motor AGA, proporcionando soporte de principio a fin, desde contenido hasta optimización. Finalmente, a posibles socios y usuarios: únanse a nosotros para acelerar su crecimiento — ¡bienvenidos a visitar xerpaai.com para probarlo, o envíenos un DM para discutir cooperación!
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Dentro de la visión de XerpaAI: CTO Bob Ng sobre la construcción del primer agente de crecimiento de IA del mundo | Bitcoinist.com
A: El establecimiento de XerpaAI se originó en el ecosistema UXLINK. Observamos que las startups de Web3 enfrentan desafíos significativos en términos de crecimiento, como el alto costo del marketing manual, colaboraciones ineficaces que dependen de KOLs y la adquisición fragmentada de usuarios. Como el primer Agente de Crecimiento AI (AGA) del mundo, nuestra misión principal es el crecimiento inteligente, ayudando a las startups de WEB3 a pasar de operaciones manuales a un modelo de expansión inteligente y autodirigido. Los puntos de dolor de los modelos de crecimiento tradicionales incluyen: altos presupuestos de marketing (las empresas tecnológicas globales gastan entre 600 mil millones y 1 billón de dólares anuales en crecimiento), emparejamiento de KOL subjetivo y que consume tiempo, y dificultad para escalar las interacciones comunitarias. XerpaAI aborda estos problemas a través de la generación de contenido impulsada por AI, distribución inteligente y optimización en tiempo real. Por ejemplo, genera automáticamente contenido multilingüe y lo distribuye a través de una red de más de 100K KOCs/KOLs en plataformas como X, Telegram y TikTok, logrando un aumento del 3x en las tasas de conversión y una reducción del 70% en costos.
2. El concepto central de XerpaAI es el "motor de crecimiento inteligente". ¿Significa esto que puede reemplazar completamente a los equipos de crecimiento humanos? Teniendo en cuenta las tendencias de IA de 2025, como el modelo de agente autónomo de la IA agentic, ¿cómo ves el papel de XerpaAI en ayudar a las startups a hacer la transición de "expansión manual" a "autoconducción inteligente"?
A: Sí, nuestro concepto fundamental es construir un "motor de crecimiento inteligente" que pueda reducir significativamente la dependencia de los equipos de crecimiento humano, pero no reemplazarlos por completo; en cambio, sirve como un potenciador, permitiendo a los equipos concentrarse en la estrategia en lugar de la ejecución. En 2025, el auge de la IA agente otorga a los agentes de IA una mayor autonomía, y XerpaAI es una manifestación de esta tendencia: actúa como un guía Sherpa inteligente, manejando de manera autónoma el análisis del comportamiento del usuario, el activado de incentivos y los ajustes de campañas, ayudando a las startups a pasar de la "expansión manual" a la "autoconducción inteligente".
3. ¿Cuál es la arquitectura técnica de XerpaAI? ¿Cómo integra modelos de IA ( como generación de contenido y optimización en tiempo real ) con elementos nativos de Web3 ( como mecanismos de enlace para ganar y gráficos sociales ) para apoyar el crecimiento del proyecto?
A: La arquitectura técnica de XerpaAI es un sistema altamente modular de múltiples Agentes de IA diseñado para manejar tareas complejas en el crecimiento de Web3, como la adquisición automatizada de usuarios, la expansión de la comunidad y la coincidencia de KOL/KOC. Hemos construido todo el sistema como una red de agentes colaborativos, donde cada agente se centra en subtareas específicas pero colabora sin problemas a través de estados compartidos y protocolos de comunicación ( como la verificación de contratos inteligentes basada en blockchain ). Esta es una forma de flujos de trabajo agenticos de múltiples agentes, donde los agentes pueden planificar, ejecutar y optimizar caminos de acción de manera autónoma, logrando así un motor de crecimiento inteligente de extremo a extremo.
En su núcleo, la arquitectura de XerpaAI gira en torno a un coordinador central de AGA (AI Growth Agent) que supervisa las interacciones de múltiples agentes dedicados, formando una estructura de árbol de decisiones dinámica. A continuación, se presenta un desglose detallado desde la perspectiva de múltiples Agentes de IA:
Composición de la red de agentes:
– Agente de Planificación: Este es el punto de entrada, responsable de descomponer metas de crecimiento de alto nivel ( como “aumentar las tasas de conversión de usuarios para un proyecto DeFi”) en subtareas ejecutables. Adopta la estrategia de prompting Plan-and-Solve, un método avanzado de razonamiento de cero disparos que primero formula un plan integral (por ejemplo, dividiendo las tareas en generación de contenido, emparejamiento de KOL y optimización del rendimiento) y luego resuelve cada subtarea paso a paso. Este método aborda el problema de los pasos faltantes del tradicional Zero-Shot Chain-of-Thought (CoT), asegurando que el agente no omita los vínculos clave del razonamiento. Por ejemplo, al manejar una tarea de marketing viral de WEB3, el agente de planificación primero planificará:
"Paso 1: Analizar el público objetivo; "
Paso 2: Generar contenido multimodal;
Paso 3: Coincidir KOLs específicos de la plataforma;
Paso 4: Monitorear la retroalimentación en tiempo real.
– Agente de Recolección de Datos: Responsable de la recolección en tiempo real y el preprocesamiento de datos de múltiples fuentes del ecosistema Web3 (, como transacciones de blockchain, gráficos sociales, interacciones de usuarios entre plataformas ). Las fuentes de datos incluyen X, Telegram, actividades en cadena (, como interacciones de contratos inteligentes ), y el gráfico social del ecosistema UXLINK. Como la capa de entrada del sistema multiagente, el agente de recolección de datos proporciona flujos de datos estructurados en tiempo real para otros agentes ( en planificación, generación de contenido, distribución, optimización, integración), asegurando que las decisiones se basen en los últimos conocimientos. Por ejemplo, extrae tendencias de interacción de más de 110K comunidades para que el agente de planificación descomponga tareas.
– Agente de Generación de Contenidos: Se centra en crear contenido multilingüe y multimodal ( como texto, imágenes y videos). Utiliza el prompting de Cadena de Pensamiento en Cero Ejemplos al añadir "Pensemos paso a paso" para inducir razonamiento paso a paso, como derivar narrativas personalizadas de los datos del usuario sin necesidad de ejemplos preentrenados. Esto permite al agente generar contenido de alta calidad en un entorno de cero ejemplos, apoyando la distribución en múltiples plataformas ( como X, Telegram y TikTok).
– Agente de Distribución y Coincidencia: Maneja la coincidencia inteligente y la distribución de contenido dentro de la red de más de 100K KOL/KOC. Integra elementos nativos de Web3 como el análisis de grafos sociales y mecanismos de vinculación para ganar, utilizando la colaboración de múltiples agentes para optimizar los caminos; por ejemplo, descomponiendo el proceso de coincidencia a través de Planificar y Resolver en "planificar una lista de KOLs potenciales, y luego resolver la compatibilidad y la asignación de incentivos".
– Agente de Optimización & Retroalimentación: Monitorea los indicadores de rendimiento ( como las tasas de conversión y los costos) en tiempo real y ajusta las estrategias a través de bucles de autorreflexión. Utiliza Zero-Shot CoT para analizar sesgos en los datos, como el razonamiento paso a paso "Si la tasa de conversión es más baja de lo esperado, ¿por qué? Paso 1: Verificar la relevancia del contenido; Paso 2: Evaluar la influencia de KOL; Paso 3: Ajustar incentivos", logrando así una reducción de costos del 70% y un aumento de 3x en las conversiones.
– Agente de Integración: Conecta componentes de IA y Web3, asegurando verificación descentralizada ( como la privacidad de datos en la blockchain ) y soporte cruzado ( incentivos de liquidez DeFi, construcción de comunidades SocialFi ).
Mecanismo de colaboración multiagente:
La comunicación entre agentes se logra a través de un grafo de conocimiento compartido basado en la tecnología GraphRAG, lo que permite la ingestión y el razonamiento de datos en tiempo real. El coordinador central utiliza un algoritmo inspirado en la búsqueda A* para naviGar el espacio de acciones, evitando caminos ineficientes y asegurando una ejecución eficiente.
Hemos incorporado Plan-and-Solve como el motor de razonamiento central para superar las limitaciones de Zero-Shot CoT ( como errores de cálculo o malentendidos semánticos ). Por ejemplo, en un proyecto de SocialFi, el agente de planificación primero formula un plan: “Subtarea 1: Identificar comunidades objetivo; Subtarea 2: Generar contenido interactivo; Subtarea 3: Distribuir y optimizar”, y luego cada agente utiliza Zero-Shot CoT para resolverlas paso a paso, evitando depender de ejemplos manuales.
Este sistema multi-agente admite procesamiento paralelo y aprendizaje iterativo: si un agente falla ( como el agente de emparejamiento que no encuentra un KOL adecuado ), el agente de retroalimentación activa un bucle de reflexión para replantear el camino. Este diseño sigue las tendencias de multi-agentes, como la enseñanza entre agentes y la optimización en entornos simulados.
Soporte de recuerdos:
XerpaAI mejora las capacidades de aprendizaje y adaptación del sistema multiagente a través de un mecanismo de Memorias ( basado en el almacenamiento de contexto a largo plazo), almacenando tareas históricas, preferencias de usuario y resultados de optimización, similar a una arquitectura de "memoria casi infinita". Esto permite a los agentes reutilizar el conocimiento a través de tareas y mejorar continuamente.
Los recuerdos se almacenan en un grafo de conocimiento distribuido ( basado en GraphRAG) combinado con una base de datos vectorial ( Milvus) para apoyar la recuperación eficiente. Cada agente ( planificación, generación de contenido, distribución, optimización, recolección de datos) almacena decisiones clave y resultados en Recuerdos, como “El emparejamiento de KOL de un proyecto aumentó las tasas de conversión en 3x, y se deben priorizar los KOLs de alta interacción.”
Como recurso compartido, Memories promueven la colaboración entre agentes. El agente de recolección de datos almacena nuevos datos en Memories, el agente de generación de contenido ajusta sus creaciones en consecuencia, el agente de distribución optimiza la coincidencia de KOL y el agente de optimización evalúa el rendimiento, formando un bucle adaptativo.
Los recuerdos dotan al sistema de "memoria", permitiendo a los agentes aprender patrones históricos y optimizar tareas futuras. Por ejemplo, después de una campaña de marketing viral fallida para un proyecto WEB3, los recuerdos registran las razones del fracaso (, como incentivos insuficientes ), y el agente de planificación ajusta el mecanismo de incentivos para las nuevas campañas en consecuencia.
La esencia de las Memorias de XerpaAI es construir un cerebro externo para los usuarios de XerpaAI, transformando el conocimiento fragmentado en recuerdos estructurados reutilizables a través del almacenamiento jerárquico, la indexación dinámica y los protocolos MCP.
En general, esta arquitectura convierte a XerpaAI en algo más que una herramienta, sino en un socio de crecimiento adaptativo que ha servido a más de 110K comunidades. A través de la colaboración de múltiples Agentes de IA, junto con tecnologías de promoción avanzadas como Plan-and-Solve y Zero-Shot Chain-of-Thought, hemos logrado una automatización eficiente y sin disparos del crecimiento de Web3. Si tienes ejemplos de tareas específicas, puedo demostrar más a fondo cómo se aplican estos componentes.
4. En los avances de IA de 2025, los modelos especializados pequeños y la computación de tiempo de inferencia se están convirtiendo en puntos focales. ¿Ha adoptado XerpaAI tecnologías similares para manejar grandes cantidades de datos ( como la coincidencia de más de 100K KOL y la distribución multiplataforma, incluyendo X, Telegram y TikTok)? ¿Cómo asegura su motor de análisis de datos retroalimentación en tiempo real y autooptimización?
A: Sí, hemos adoptado pequeños modelos especializados para manejar tareas específicas como el emparejamiento de KOL y la distribución en múltiples plataformas. Estos modelos están optimizados para datos de Web3 para reducir el tiempo de inferencia. En línea con la tendencia de 2025 del cálculo del tiempo de inferencia, nuestro motor utiliza algoritmos eficientes para procesar enormes cantidades de datos, como el emparejamiento en tiempo real de más de 100K KOLs y la distribución a través de X, Telegram y TikTok. El motor de análisis de datos asegura la autooptimización a través de bucles de aprendizaje automático: recopilando datos de interacción de los usuarios, aplicando aprendizaje por refuerzo para ajustar estrategias y evitando el sobreajuste.
5. XerpaAI ha servido a más de 110K comunidades. ¿Cómo utiliza la IA multimodal ( combinando texto, imágenes y datos sociales ) para automatizar la adquisición de usuarios y la interacción con la comunidad? En comparación con las tendencias actuales de IA, como la memoria casi infinita y el silicio personalizado, ¿cuáles son las innovaciones de XerpaAI en computación en el borde o integración en la nube?
A: XerpaAI utiliza IA multimodal para procesar texto, imágenes y datos sociales, como generar contenido mejorado por imágenes o analizar gráficos sociales para automatizar interacciones, y ha servido a más de 110K comunidades. En comparación con las tendencias de 2025, como la memoria casi infinita, hemos innovado en la integración en la nube utilizando computación distribuida para procesar datos a gran escala; en términos de computación en el borde, hemos optimizado agentes móviles para garantizar interacciones de baja latencia, como respuestas en tiempo real a consultas de usuarios en grupos de Telegram.
6. XerpaAI tiene una red de más de 100K KOLs/KOCs. ¿Cómo sirve a estos grupos de influencers a través de herramientas de IA ( como la generación de contenido personalizado y la optimización de incentivos ) para ayudarles a mejorar la eficiencia de monetización y la interacción comunitaria, estableciendo así una ventaja de canal mutuamente beneficiosa? Teniendo en cuenta las tendencias de IA de 2025, como los agentes personalizados, ¿cómo crees que esto amplificará la difusión viral de los proyectos Web3?
A: La red de más de 100K KOL/KOC de XerpaAI es el núcleo de nuestra ventaja canal. A través de herramientas de IA como la generación de contenido personalizado y la optimización de incentivos, proporcionamos servicios a medida a estos influencers para ayudarles a mejorar la eficiencia de monetización y la interacción comunitaria. Por ejemplo, nuestro motor AGA utiliza IA multimodal para generar contenido exclusivo ( como imágenes, guiones de video o publicaciones dirigidas a audiencias específicas ) y maximiza sus ingresos a través de la optimización de incentivos en tiempo real ( como el ajuste dinámico de las proporciones de reparto de ingresos en función de los datos de interacción ) — esto puede aumentar la eficiencia de monetización de los KOL en 2-3 veces mientras se mejora la adherencia a la comunidad, como respuestas automatizadas e interacciones gamificadas. El resultado es un beneficio mutuo: los influencers ganan más exposición e ingresos, mientras que nosotros expandimos nuestros canales de distribución a través de sus redes. En las tendencias de IA de 2025, los agentes personalizados ( como asistentes de IA personalizados ) están dominando la economía de influencers, y XerpaAI es un pionero en esta aplicación — nuestros agentes pueden aprender de manera autónoma las preferencias de los KOL y predecir tendencias, amplificando así la difusión viral de los proyectos Web3. Por ejemplo, en una campaña DeFi, a través de las cadenas de micro-compartición de los KOC, se puede lograr un crecimiento exponencial de usuarios, con tasas de conversión que aumentan más de 5 veces.
7. Al servir a KOLs/KOCs, ¿qué estrategias ha adoptado XerpaAI para garantizar la privacidad de los datos y una distribución justa de los ingresos ( a través de mecanismos de enlace-a-ganar verificados por blockchain) para cultivar la lealtad a largo plazo? ¿Cómo se traduce esta ventaja de canal en una barrera competitiva para las startups, especialmente en la distribución multi-plataforma ( como X, Telegram y TikTok)?
A: Al servir a KOLs/KOCs, priorizamos estrategias nativas de Web3 para garantizar la privacidad de los datos y una distribución justa de ingresos: todos los datos de interacción se verifican a través de la blockchain (, como el uso de pruebas de conocimiento cero para almacenar información anonimizada ) para prevenir filtraciones; el mecanismo de enlace para ganar ejecuta automáticamente la distribución de ingresos basada en contratos inteligentes, garantizando transparencia y pagos instantáneos (, como recompensas en tokens basadas en métricas de interacción ), lo que cultiva la lealtad a largo plazo: nuestra tasa de retención supera el 85%. Esta ventaja de canal se traduce en una barrera competitiva para las startups: en la distribución en múltiples plataformas (, como tweets en tiempo real en X, interacciones grupales en Telegram y videos cortos en TikTok ), nuestra red forma una "trinchera", proporcionando acceso exclusivo y caminos optimizados, ayudando a las empresas a evitar cuellos de botella publicitarios tradicionales y lograr un crecimiento de bajo costo y alta eficiencia. Por ejemplo, un proyecto WEB3 cubrió 5 millones de usuarios en 3 semanas a través de nuestros canales KOL/KOC, mientras que los competidores necesitaron varios meses.
8. En 2025, con el auge de los agentes de IA, la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico son desafíos clave. Como una plataforma nativa de Web3 y IA, ¿cómo garantiza XerpaAI la transparencia y la descentralización ( como a través de la verificación en blockchain)? ¿Cuáles son sus consideraciones respecto a la ética de la IA?
A: La privacidad de los datos y el sesgo algorítmico son cruciales. Como una plataforma nativa de Web3 y IA, garantizamos la transparencia a través de la verificación en blockchain, como el uso de almacenamiento descentralizado para proteger los datos de los usuarios y la realización de auditorías de equidad para evitar sesgos. Nuestras consideraciones éticas de IA incluyen: la anonimización de todos los datos de entrenamiento del modelo, mecanismos de exclusión controlables por el usuario y auditorías regulares de terceros para cumplir con las tendencias regulatorias.
9. XerpaAI recientemente aseguró $6 millones en financiación inicial, liderada por UFLY Capital. ¿Cómo se utilizará esta financiación para la expansión? Por favor, comparte un caso específico, como ayudó a una startup de Web3 a lograr crecimiento desde cero, destacando su papel en la adquisición de usuarios y la construcción de comunidad.
A: Este financiamiento inicial de $6 millones se utilizará para la iteración del producto, la expansión internacional ( como el reclutamiento de personal en Silicon Valley, Tokio y Singapur), y la integración del ecosistema. Un caso típico es nuestra asistencia a una startup de Web3: comenzando desde cero, nuestra AGA generó contenido multilingüe, lo distribuyó a través de la red KOL, construyó un gráfico comunitario y, en última instancia, adquirió 100,000 usuarios en un mes, con la actividad comunitaria aumentando 2 veces. Esto destaca nuestro papel en la adquisición de usuarios y la construcción de comunidades.
10. Mirando hacia el futuro, ¿cómo se integrará XerpaAI en las tendencias más amplias de IA, como los agentes de IA personalizados o la inversión automatizada? ¿Cuáles son los próximos planes de iteración técnica de la empresa? ¿Qué consejo tienes para los emprendedores de IA para hacer frente a los cambios dinámicos en el crecimiento de Web3?
A: En el futuro, XerpaAI se integrará en la tendencia de agentes de IA personalizados, como caminos de crecimiento personalizados, y explorará módulos de inversión automatizados. La próxima iteración incluye mejorar las capacidades multimodales (como la generación de video) y una integración más profunda con Web3. Consejo para emprendedores de IA: enfóquense en los puntos de dolor, como la automatización del crecimiento, abracen la IA agente y construyan asociaciones en el ecosistema para enfrentar los cambios dinámicos en Web3 — por ejemplo, monitorear tendencias en tiempo real y iterar rápidamente. Las capacidades de servicio de XerpaAI también empoderarán a los KOLs/KOCs, permitiendo que este grupo mejore su respectiva influencia con la ayuda de XerpaAI.
11. Como CTO, ¿cuál es su mayor expectativa para la integración de IA y Web3? ¿Cómo ayuda XerpaAI a más startups a "conectarse, expandirse y dominar el mercado"? Finalmente, ¿qué le gustaría decir a posibles socios o usuarios?
A: Como CTO, mi mayor expectativa para la integración de AI y Web3 es realizar una economía inteligente verdaderamente descentralizada, donde agentes de AI como XerpaAI impulsen el crecimiento inteligente. XerpaAI ayudará a más startups a "conectarse, expandirse y dominar el mercado" a través de nuestro motor AGA, proporcionando soporte de principio a fin, desde contenido hasta optimización. Finalmente, a posibles socios y usuarios: únanse a nosotros para acelerar su crecimiento — ¡bienvenidos a visitar xerpaai.com para probarlo, o envíenos un DM para discutir cooperación!