Dialog mit XerpaAI BOB: Wie kann man die Wachstumsumgebung von Web3 mit künstlichen Intelligenz-Agenten neu gestalten und die Marketingschwierigkeiten überwinden?
Die Vorstellungskraft von Web3 wird allmählich entfaltet.
Am 25. und 26. August fand im The Prince Park Tower in Tokio, Japan, ein bedeutendes Event im asiatischen Web3-Bereich statt: die WebX Tokyo Summit. Als eine der größten Web3-Konferenzen Asiens stand die diesjährige WebX unter dem Motto „Connecting the Nodes, Beyond the Screen“. Tausende Unternehmen aus der ganzen Welt, über hundert Aussteller und zahlreiche Branchengrößen versammelten sich, um über führende Themen wie Blockchain-Technologie, die Regulierung digitaler Vermögenswerte und die Ökosysteminnovation zu diskutieren.
An der Veranstaltung erklärte in seiner Rede der japanische Premierminister Shigeru Ishiba, dass Web3 und KI-Technologie „der Kern der nächsten industriellen Revolution“ seien und hob die Entwicklung von Web3 auf die Ebene einer nationalen Strategie.
Bei dieser Veranstaltung trat XerpaAI erstmals auf und präsentierte das weltweit erste „AI Growth Agent (AGA)“ mit dem Ziel, die zentralen Probleme bei der Wachstumsförderung von Web3-Projekten auf intelligente Weise zu lösen.
Der Hintergrund für die Entstehung dieses Produkts liegt in den zentralen Problemen von Web3-Start-ups: Wachstum. Für Web3-Start-ups sind die hohen Marketingkosten, die schwierige Skalierbarkeit der Community-Management, die fragmentierte Benutzerreichweite und das traditionelle Promotionsmodell, das stark auf Menschenkraft und Key Opinion Leaders (KOL) angewiesen ist, seit langem Hemmnisse für ihre Wachstumsgeschwindigkeit.
XerpaAI, als ein wichtiger Bestandteil des UXLINK-Ökosystems, nutzte diese Gelegenheit, um eine von Künstlicher Intelligenz angetriebene Plattform für intelligentes Wachstum zu entwickeln. Sie übernimmt die Wachstumswege von Web3-Projekten auf automatische, intelligente und datengesteuerte Weise neu.
Als Beobachter der aufstrebenden Branche führte 36kr auch vor Ort ein ausführliches Interview mit Bob, dem CTO von XerpaAI, durch. Dabei wurde über die technologischen Konzepte und die Vision für das Ökosystem gesprochen. Bob teilte nicht nur mit, wie XerpaAI mithilfe von KI-Technologie Klein- und Mittelunternehmen bei Kostensenkung und Effizienzsteigerung unterstützt, sondern auch darüber, wie ein echter KI-Agent, der Web3, Community und Wachstum versteht, in der Zeit des Aufstiegs von Agentic AI im Jahr 2025 Projekte zum Erfolg begleiten kann.
Nachfolgend finden Sie die geschnittene Transkription des Interviews von 36kr:
36kr: Bitte stellen Sie zunächst den Gründungshintergrund von XerpaAI vor. Als Teil des UXLINK-Ökosystems, wie definieren Sie das „weltweit erste AI Growth Agent“? Was ist seine Kernaufgabe? Darüber hinaus, welche Probleme gibt es bei den traditionellen Wachstumsstrategien im Web3-Bereich? Wie bietet XerpaAI mithilfe von KI neue Lösungen an?
BOB: XerpaAI entstand im UXLINK-Ökosystem. Ursprünglich war es auf die realen Schwierigkeiten von Web3-Start-ups in der Wachstumsphase zurückzuführen - wie teures und ineffizientes manuelles Marketing, die starke Abhängigkeit von KOLs bei schwieriger Quantifizierung der Ergebnisse und die fragmentierte Benutzergewinnung über verschiedene Plattformen hinweg.
Als erstes AI Growth Agent (AGA) haben wir eine klare Position: Wir wollen der intelligente Wachstumspartner für Projekte sein. Unsere Mission ist es, Teams von der wiederholten Ausführung von Aufgaben zu befreien und sie auf ein intelligenteres, automatisiertes und skalierbares Wachstumsmodell umzustellen.
Die traditionellen Methoden zur Wachstumsförderung erfordern oft hohe Budgets. Nur die Technologiebranche gibt jedes Jahr Milliarden von Dollar für die Benutzergewinnung aus, und die Ergebnisse sind unterschiedlich. Die Zusammenarbeit mit KOLs basiert oft auf Erfahrung und fehlt an Datenunterstützung. XerpaAI erzeugt mithilfe von KI hochwertigen Inhalt, verteilt ihn automatisch auf Plattformen wie X, Telegram und TikTok und schickt ihn über ein Netzwerk von über 100.000 Key Opinion Consumers (KOC) und KOLs präzise aus. So kann es die Konversionsrate von Projekten um das Dreifache steigern und gleichzeitig die Kosten um über 70 % senken.
36kr: XerpaAI betont einen „intelligenten Wachstumsmotor“. Bedeutet das, dass in Zukunft menschliche Teams vollständig ersetzt werden können? Angesichts der KI-Entwicklungsrichtung im Jahr 2025, insbesondere der Reife der autonomen Agententechnologie, wie unterstützt XerpaAI Start-ups bei der Transformation von „manuell“ zu „automatisch“?
BOB: Unser Kerngedanke ist die Schaffung eines „intelligenten Wachstumsmotors“. Dies soll nicht die Rolle von Menschen ersetzen, sondern als starker Helfer dienen, damit Teams sich stärker auf die Strategie konzentrieren können. Ähnlich wie ein intelligenter Führer kann XerpaAI Aufgaben wie die Analyse von Benutzerverhalten, die Verteilung von Anreizen und die Anpassung von Promotionsstrategien autonom erledigen, während Menschen sich um die langfristige Produkt- und Ökosystementwicklung kümmern können. Nach 2025 wird die KI-Autonomie immer reifer werden, und XerpaAI entwickelt sich auch in diese Richtung - um das Wachstum wirklich „selbsttätig“ zu machen.
36kr: Wie verbinden Sie KI-Technologie mit Web3-Elementen? Können Sie kurz erklären, wie XerpaAI funktioniert?
BOB: Die technologische Architektur von XerpaAI ist ein hochgradig modularer System von mehreren KI-Agenten, der speziell für die Bearbeitung komplexer Aufgaben bei der Wachstumsförderung von Web3 konzipiert ist, wie beispielsweise die automatische Benutzergewinnung, die Community-Erweiterung und die KOL/KOC-Passung. Wir haben das gesamte System als ein Netzwerk von kooperierenden Agenten aufgebaut, wobei jeder Agent sich auf eine bestimmte Teilaufgabe konzentriert und über einen gemeinsamen Zustand und Kommunikationsprotokolle (wie die Verifizierung durch Blockchain-basierte Smart Contracts) nahtlos zusammenarbeitet. Dies ist ein intelligenter Arbeitsablauf mit mehreren Agenten (agentic workflows), bei dem die einzelnen Agenten autonom Pläne erstellen, Aufgaben ausführen und Pfade optimieren können, um so einen intelligenten Wachstumsmotor von Anfang bis Ende zu realisieren.
Foto: Unternehmen
Konkret dreht sich die Architektur von XerpaAI um einen zentralen AGA (AI Growth Agent)-Koordinator, der die Interaktion mehrerer spezialisierter Agenten überwacht und eine dynamische Entscheidungsstruktur bildet. Das Agentennetzwerk umfasst:
Planungsagent (Planning Agent): Als Einstiegspunkt zerlegt er die übergeordneten Wachstumsziele (z. B. „Steigerung der Benutzerkonversionsrate eines bestimmten DeFi-Projekts“) in ausführbare Teilaufgaben. Er verwendet die „Plan-and-Solve“-Prompt-Strategie, eine fortschrittliche Methode zur Null-Sample-Inferenz, die es ermöglicht, umfassende Pläne systematisch zu entwickeln und Schritt für Schritt Aufgaben wie die Inhaltserstellung, die KOL-Passung und die Leistungsoberfläche zu lösen, um sicherzustellen, dass keine wichtigen Schritte ausgelassen werden.
Datenaufnahmeagent (Data Collection Agent): Sammelt und verarbeitet in Echtzeit multiquellen Daten aus dem Web3-Ökosystem, einschließlich Blockchain-Transaktionen, sozialen Netzwerken und plattformübergreifenden Benutzerinteraktionen, um anderen Agenten Echtzeit- und strukturierte Dateninput zu liefern.
Inhaltserstellungsagent (Content Generation Agent): Konzentriert sich auf die Erstellung von mehrsprachigem und multimodalen Inhalten (Text, Bilder, Videos usw.). Mithilfe der „Zero-Shot Chain-of-Thought“-Prompt-Methode kann er Schritt-für-Schritt schließen und so hochwertige Inhalte ohne voreingestellte Trainingsbeispiele produzieren.
Verteilungs- und Passungsagent (Distribution & Matching Agent): Verantwortlich für die intelligente Passung und die Inhaltsverteilung. Er integriert Web3-eigene Elemente wie die Analyse sozialer Netzwerke und das link-to-earn-Mechanismus und optimiert den Aufgabenausführungsweg durch die Zusammenarbeit mehrerer Agenten.
Optimierungs- und Rückmeldungsagent (Optimization & Feedback Agent): Überwacht in Echtzeit Schlüsselindikatoren wie die Konversionsrate und die Kosten und passt die Strategie kontinuierlich über eine Selbstreflexionsschleife an, um die Effektivität deutlich zu verbessern und die Kosten zu kontrollieren.
Integrationsagent (Integration Agent): Als Brücke zwischen KI und Web3-Komponenten unterstützt er die dezentrale Verifizierung und passt sich den Anforderungen verschiedener Branchen an, wie z. B. die Liquiditätsanreize in der DeFi und die Community-Gestaltung in der SocialFi.
Die Kommunikation zwischen den Agenten erfolgt über ein gemeinsames Wissensgraph basierend auf der GraphRAG-Technologie, das die Echtzeit-Datenaufnahme und -inferenz unterstützt. Das System hat auch einen „Memories“-Mechanismus, der historische Aufgaben, Benutzerpräferenzen und Optimierungsergebnisse über einen langen Zeitraum speichert, damit die Agenten kontinuierlich lernen und sich verbessern können. Wenn beispielsweise eine Promotionskampagne aufgrund unzureichender Anreize nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt, wird der Grund dafür im System gespeichert, und die Anreizmechanismen werden in zukünftigen Strategien automatisch angepasst.
Insgesamt hat XerpaAI durch die effiziente Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten und die Anwendung fortschrittlicher Prompt-Techniken die Automatisierung und Intelligenz von Web3-Wachstumsaufgaben erreicht und derzeit über 110.000 Communities bedient.
36kr: Im Jahr 2025 rücken kleine spezialisierte Modelle und die Berechnung der Inferenzzeit in den Fokus. Nutzt XerpaAI ähnliche Technologien zur Verarbeitung von Massendaten? Wie gewährleistet sein Datenanalyse-Engine die Echtzeitrückmeldung und die Selbstoptimierung?
BOB: Ja, XerpaAI nutzt weitgehend kleine spezialisierte Modelle, um bestimmte Aufgaben effizient zu bearbeiten, wie z. B. die KOL-Passung und die plattformübergreifende Inhaltsverteilung. Diese Modelle sind auf Web3-Datentypen optimiert und können die Inferenzzeit bei gleichbleibender Genauigkeit erheblich reduzieren, um den Anforderungen an Echtzeitfähigkeit in bestimmten S，zenarien gerecht zu werden.
Angesichts der Entwicklungstrends der Inferenzzeitberechnung im Jahr 2025 nutzt unsere Engine effiziente Algorithmen zur Verarbeitung großer Datenmengen. Beispielsweise kann das System in Echtzeit die besten KOLs aus über 100.000 Kandidaten auswählen und die Verteilung auf Plattformen wie X, Telegram und TikTok koordinieren. Die Datenanalyse-Engine optimiert sich selbst über einen kontinuierlichen maschinellen Lernzyklus: Sie sammelt Benutzerinteraktionsdaten und wendet Techniken des verstärkenden Lernens an, um die Verteilungsstrategie und die Inhaltserstellung dynamisch anzupassen, um Überanpassung zu vermeiden und gleichzeitig die Promotionswirkung zu verbessern und sich an die Veränderungen verschiedener Communities anzupassen.
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36kr: XerpaAI hat bereits über 110.000 Communities bedient. Wie nutzen Sie multimodale KI, um die Benutzergewinnung und die Community-Interaktion zu automatisieren?
BOB: Wir analysieren mithilfe von multimodaler KI Text, Bilder und sogar Videos und generieren automatisch Promotionsmaterialien, die für Benutzer auf verschiedenen Plattformen und in verschiedenen Sprachen geeignet sind. Beispielsweise kann das System in Echtzeit Interaktionsthemen basierend auf den aktuellen Diskussionsthemen in der Community erstellen oder individuelle Inhalte für KOLs gestalten. All dies basiert auf einer starken Datenverarbeitungsfähigkeit, die es uns ermöglicht, auf Plattformen wie Telegram und X massenhafte Interaktionen zu realisieren und gleichzeitig die Relevanz und Attraktivität der Inhalte aufrechtzuerhalten.
36kr: XerpaAI hat über 100.000 KOL- und KOC-Ressourcen. Wie helfen Sie diesen Inhaltserstellern mithilfe von KI, ihre Einflussnahme und die Effizienz bei der Umsetzung von Wert zu steigern?
BOB: Jeder Influencer erhält individuelle Unterstützung von XerpaAI. Das System kann basierend auf der Profilanalyse ihrer Follower automatisch passendere Inhaltsvorschläge erstellen und die Anreizstrategie dynamisch anpassen, um das Einkommen zu erhöhen. Wenn beispielsweise ein KOL ein DeFi-Projekt beworben, bietet die KI nicht nur Texte, sondern auch den besten Veröffentlichungszeitpunkt und Interaktionsstrategien. So steigt die Effizienz bei der Umsetzung von Wert, und die Influencer sind eher bereit, langfristig zusammenzuarbeiten. Gleichzeitig erhalten die Projektbetreiber dadurch authentischere und breitere Verteilungswege.
36kr: Wie gewährleisten Sie während der Zusammenarbeit die Datenschutz von KOLs und Benutzern? Wie stellen Sie die Fairness und Transparenz des Anreizmechanismus sicher?
BOB: Wir verwenden Blockchain und Smart Contracts für die automatische Ausführung und Verifizierung von Anreizen. Jede Aufteilung ist transparent und unveränderlich. Im Hinblick auf die Daten wird der Datenschutz durch Technologien wie dezentrale Speicherung und Zero-Knowledge-Proof gewährleistet. All dies ermöglicht es uns, effizient zu operieren und gleichzeitig ein Vertrauensverhältnis mit KOLs und Benutzern aufzubauen.
36kr: XerpaAI hat gerade eine Samenfinanzierung in Höhe von 6 Millionen US-Dollar erhalten. Was sind die nächsten Entwicklungpläne? Können Sie ein Beispiel geben, wie Sie einem Web3-Start-up beim Wachstum von Null helfen?
BOB: Dieses Kapital wird für die Produktentwicklung, die Teamvergrößerung und die globale Markteintrittsstrategie verwendet. Früher haben wir einem jungen Web3-Social-Projekt geholfen, indem wir KI-generierte Inhalte erstellt und präzise KOLs für die Verbreitung ausgewählt haben. Innerhalb eines Monats wurde eine Community von 100.000 Mitgliedern aufgebaut, und die Aktivität stieg um das Doppelte. Dabei wurden alle Schritte von der Inhaltserstellung bis zur Verteilung, von der Benutzeransprache bis hin zu den Anreizen von XerpaAI automatisch durchgeführt.
