Güvenilir Editoryal içerik, önde gelen sektör uzmanları ve deneyimli editörler tarafından incelenmiştir. Reklam Açıklaması
1. XerpaAI'nin kuruluş arka planını tanıtın lütfen. UXLINK ekosisteminin bir parçası olarak, XerpaAI kendisini "dünyanın ilk AI Büyüme Ajanı" olarak nasıl konumlandırıyor ve temel misyonu nedir? Web3 alanında, manuel pazarlama ve KOL iş birlikleri gibi geleneksel büyüme modellerinde hangi acı noktalar mevcuttur ( ve XerpaAI bu sorunları AI aracılığıyla nasıl çözmektedir?
A: XerpaAI'nin kuruluşu UXLINK ekosisteminden kaynaklanmaktadır. Web3 girişimlerinin büyüme konusunda önemli zorluklarla karşılaştığını gözlemledik; bunlar arasında yüksek maliyetli manuel pazarlama, KOL'lere dayanan verimsiz iş birlikleri ve parçalanmış kullanıcı edinimi bulunmaktadır. Dünyanın ilk AI Büyüme Ajanı )AGA( olarak, ana misyonumuz akıllı büyüme sağlamaktır; WEB3 girişimlerinin manuel operasyonlardan, akıllı ve kendi kendine yönelen bir genişleme modeline geçmesine yardımcı olmaktır. Geleneksel büyüme modellerinin acı noktaları şunlardır: yüksek pazarlama bütçeleri )küresel teknoloji şirketleri büyüme için yıllık 600 milyar ile 1 trilyon ABD doları harcıyor(, öznel ve zaman alıcı KOL eşleştirmesi ve topluluk etkileşimlerini ölçeklendirmede zorluk. XerpaAI, AI destekli içerik üretimi, akıllı dağıtım ve gerçek zamanlı optimizasyon yoluyla bu sorunları çözmektedir. Örneğin, otomatik olarak çok dilli içerik üretir ve bunu X, Telegram ve TikTok gibi platformlarda 100K'dan fazla KOC/KOL ağı aracılığıyla dağıtarak, dönüşüm oranlarında %300 artış ve maliyetlerde %70 azalma sağlamaktadır.
2. XerpaAI'nin ana konsepti "zeki büyüme motoru"dur. Bu, insan büyüme ekiplerinin tamamen yerini alabileceği anlamına mı geliyor? 2025 AI eğilimleri, örneğin ajans AI'nın otonom ajan modeli göz önüne alındığında, XerpaAI'nin startupların "manuel genişleme"den "zeki oto sürüş"e geçişine yardımcı olma rolünü nasıl değerlendiriyorsunuz?
A: Evet, temel konseptimiz, insan büyüme ekiplerine olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltan ancak tamamen değiştirmeyen bir "akıllı büyüme motoru" inşa etmektir; bunun yerine, ekiplerin yürütme yerine stratejiye odaklanmalarını sağlayan bir güçlendirici olarak hizmet eder. 2025'te, ajans AI'nın yükselişi, AI ajanlarına daha güçlü bir özerklik kazandırır ve XerpaAI bu trendin bir tezahürüdür: kullanıcı davranış analizi, teşvik tetikleme ve kampanya ayarlamalarını otonom olarak yöneterek akıllı bir Sherpa rehberi gibi hareket eder ve girişimlerin "manuel genişlemeden" "akıllı kendi kendine sürüşe" geçmesine yardımcı olur.
3. XerpaAI’nin teknik mimarisi nedir? İçerik üretimi ve gerçek zamanlı optimizasyon) gibi AI modellerini nasıl entegre ediyor( ve proje büyümesini desteklemek için bağlantı kazanma mekanizmaları ve sosyal grafikler) gibi Web3 yerel unsurlarıyla nasıl birleştiriyor?
A: XerpaAI’nin teknik mimarisi, otomatik kullanıcı edinimi, topluluk genişletme ve KOL/KOC eşleştirme gibi Web3 büyümesinde karmaşık görevleri yönetmek için tasarlanmış yüksek derecede modüler çoklu-AI Ajanları sistemidir. Tüm sistemi, her bir ajanın belirli alt görevlere odaklandığı ancak paylaşılan durumlar ve iletişim protokolleri ( gibi blockchain tabanlı akıllı sözleşme doğrulaması aracılığıyla sorunsuz bir şekilde işbirliği yaptığı bir işbirlikçi ajan ağı olarak inşa ettik. Bu, ajanların özerk bir şekilde planlayabildiği, uygulayabildiği ve eylem yollarını optimize edebildiği çoklu-ajan ajans iş akışlarının bir biçimidir; böylece uçtan uca akıllı bir büyüme motoru elde edilir.
XerpaAI'nın mimarisi esas olarak, birden fazla özel ajanların etkileşimlerini denetleyen merkezi bir AGA )AI Büyüme Ajanı( koordinatörü etrafında dönmektedir ve dinamik bir karar ağacı yapısı oluşturmaktadır. Aşağıda çoklu AI Ajanları perspektifinden detaylı bir analiz bulunmaktadır:
– Planlama Ajanı: Bu, yüksek seviyeli büyüme hedeflerini ) "bir DeFi projesi için kullanıcı dönüşüm oranlarını artırmak" gibi, yürütülebilir alt görevlere ayrımaktan sorumlu olan giriş noktasıdır. Planla ve Çöz stratejisini benimser, bu, önce kapsamlı bir plan ( oluşturmayı, örneğin görevleri içerik oluşturma, KOL eşleştirme ve performans optimizasyonuna ayırmayı ve ardından her alt görevi adım adım çözmeyi hedefleyen gelişmiş bir sıfırdan düşünme yöntemidir. Bu yöntem, geleneksel Sıfırdan Düşünce Zinciri )CoT('nin eksik adımlar sorununu ele alır ve ajanın ana akıl yürütme bağlantılarını atlamasını sağlamaz. Örneğin, bir WEB3 viral pazarlama görevini ele alırken, planlama ajanı önce plan yapacaktır:
“Adım 1: Hedef kitleyi analiz et;
Adım 2: Çok modlu içerik oluşturun;
Adım 3: Platforma özgü KOL'leri eşleştir;
Adım 4: Gerçek zamanlı geri bildirimleri izleyin.
– Veri Toplama Ajanı: Web3 ekosisteminden çok kaynaklı verilerin gerçek zamanlı toplanması ve ön işlenmesinden sorumludur ); bunlar arasında blok zinciri işlemleri, sosyal grafikler, çapraz platform kullanıcı etkileşimleri ( yer alır. Veri kaynakları arasında X, Telegram, akıllı sözleşme etkileşimleri ) gibi zincir üstü aktiviteler ( ve UXLINK ekosisteminin sosyal grafiği bulunmaktadır. Çok ajanlı sistemin giriş katmanı olarak, veri toplama ajanı diğer ajanslar için gerçek zamanlı, yapılandırılmış veri akışları sağlar ); bu da planlama, içerik üretimi, dağıtım, optimizasyon, entegrasyon ( gibi kararların en son içgörülere dayalı olmasını garanti eder. Örneğin, 110K'dan fazla topluluktan etkileşim eğilimlerini çıkararak planlama ajanının görevleri ayrıştırmasına yardımcı olur.
– İçerik Üretim Ajanı: Metin, görseller ve videolar gibi çok dilli, çok modlu içerik ) oluşturma üzerine odaklanır. Kullanıcı verilerinden önceden eğitilmiş örneklere ihtiyaç duymadan kişiselleştirilmiş anlatılar türetmek gibi adım adım akıl yürütmeyi sağlamak için “Adım adım düşünelim” ekleyerek Sıfır Atış Zincir Düşünce yönlendirmesini kullanır. Bu, ajanın sıfır atış ayarında yüksek kaliteli içerik üretmesine olanak tanır ve X, Telegram ve TikTok ( gibi çoklu platform dağıtımını destekler.
– Dağıtım ve Eşleştirme Ajanı: 100K+ KOL/KOC ağında akıllı eşleştirme ve içerik dağıtımını yönetir. Sosyal grafik analizi ve link-to-earn mekanizmaları gibi Web3 yerel unsurlarını entegre eder, çoklu ajan işbirliği kullanarak yolları optimize eder - örneğin, eşleştirme sürecini Planla ve Çöz şeklinde parçalayarak "potansiyel KOL'lerin bir listesini planlamak, ardından uyumluluğu ve teşvik dağıtımını çözmek".
– Optimizasyon & Geri Bildirim Ajanı: Performans göstergelerini ) dönüşüm oranları ve maliyetler( gibi gerçek zamanlı olarak izler ve kendini yansıtma döngüleri aracılığıyla stratejileri ayarlar. Veri yanlılıklarını analiz etmek için Zero-Shot CoT'u kullanır, örneğin adım adım akıl yürütme “Dönüşüm oranı beklenenden düşükse, neden? Adım 1: İçerik alaka düzeyini kontrol et; Adım 2: KOL etkisini değerlendir; Adım 3: Teşvikleri ayarla”, böylece %70 maliyet azaltımı ve 3 kat artış dönüşüm oranı sağlanır.
– Entegrasyon Ajanı: AI ve Web3 bileşenlerini birleştirir, merkeziyetsiz doğrulama sağlarken )blok zincirinde veri gizliliği gibi (ve çapraz izleme desteği )DeFi likidite teşvikleri, SocialFi topluluk oluşturma (.
Çoklu ajan işbirliği mekanizması:
Ajan iletişimi, gerçek zamanlı veri alma ve akıl yürütmeye olanak tanıyan GraphRAG teknolojisine dayalı paylaşılan bir bilgi grafiği aracılığıyla sağlanır. Merkezi koordinatör, eylem alanında gezinmek için A* arama esinlenmeli bir algoritma kullanarak verimsiz yolları önler ve verimli yürütmeyi garanti eder.
Plan-and-Solve'ı, hesaplama hataları veya anlamsal yanlış anlamalar gibi Zero-Shot CoT ) sınırlamalarını aşmak için temel akıl yürütme motoru olarak entegre ettik (. Örneğin, bir SocialFi projesinde, planlama ajanı önce bir plan oluşturur: "Alt görev 1: Hedef toplulukları belirle; Alt görev 2: Etkileşimli içerik oluştur; Alt görev 3: Dağıt ve optimize et", ardından her ajan bunları adım adım çözmek için Zero-Shot CoT'u kullanarak manuel örneklere bağımlılığı önler.
Bu çoklu ajan sistemi, paralel işlemeyi ve yinelemeli öğrenmeyi destekler: bir ajan başarısız olursa ), örneğin eşleşme ajanı uygun bir KOL( bulamazsa, geri bildirim ajanı bir yansıma döngüsünü tetikler ve yolu yeniden planlar. Bu tasarım, simüle edilmiş ortamlarda ajanlar arası öğretim ve optimizasyon gibi çoklu ajan trendlerini takip eder.
Anılar desteği:
XerpaAI, çoklu ajan sisteminin öğrenme ve uyum sağlama yeteneklerini, uzun vadeli bağlam depolama üzerine kurulmuş bir Hafızalar mekanizması ) aracılığıyla geliştirmektedir. Bu mekanizma, tarihsel görevleri, kullanıcı tercihlerini ve optimizasyon sonuçlarını depolayarak, "neredeyse sonsuz hafıza" mimarisine benzer bir yapı sunar. Bu, ajanların görevler arasında bilgiyi yeniden kullanabilmesini ve sürekli olarak gelişimini sağlar.
Anılar, GraphRAG( ile birleşen bir vektör veritabanı )Milvus( temelinde dağıtılmış bir bilgi grafiğinde ) saklanmaktadır ve bu da verimli geri alımı destekler. Her bir ajan ( planlama, içerik oluşturma, dağıtım, optimizasyon, veri toplama), Anılar'a önemli kararları ve sonuçları kaydeder, örneğin "Bir projenin KOL eşleştirmesi dönüşüm oranlarını 3 kat artırdı ve yüksek etkileşimli KOL'ler önceliklendirilmelidir".
Bir paylaşılan kaynak olarak, Anılar, ajanlar arasında işbirliğini teşvik eder. Veri toplama ajanı, yeni verileri Anılar'da saklar, içerik üretim ajanı, yaratımlarını buna göre ayarlarken, dağıtım ajanı KOL eşleştirmesini optimize eder ve optimizasyon ajanı performansı değerlendirir, böylece adaptif bir döngü oluşur.
Anılar sistemi "hafıza" ile donatır, ajanların tarihsel kalıpları öğrenmelerine ve gelecekteki görevleri optimize etmelerine olanak tanır. Örneğin, bir WEB3 projesi için başarısız bir viral pazarlama kampanyasından sonra, Anılar başarısızlık nedenlerini ( yetersiz teşvikler ) gibi kaydeder ve planlama ajanı yeni kampanyalar için teşvik mekanizmasını buna göre ayarlar.
XerpaAI'nin Anılarının özü, XerpaAI kullanıcıları için bir dış beyin inşa etmek, parçalı bilgiyi hiyerarşik depolama, dinamik dizinleme ve MCP protokolleri aracılığıyla yeniden kullanılabilir yapısal anılara dönüştürmektir.
Genel olarak, bu mimari XerpaAI'yi sadece bir araç değil, 110K'dan fazla topluluğa hizmet eden uyumlu bir büyüme ortağı haline getiriyor. Çoklu AI Ajanslarının işbirliği ve Planla ve Çöz, Sıfır-Vuruş Düşünce Zinciri gibi gelişmiş yönlendirme teknolojileri ile Web3 büyümesinin verimli, sıfır-vuruş otomasyonunu başardık. Belirli görev örnekleriniz varsa, bu bileşenlerin nasıl uygulandığını daha fazla gösterebilirim.
4. 2025 AI atılımlarında, küçük özel modeller ve çıkarım zamanı hesaplama odak noktası haline geliyor. XerpaAI, X, Telegram ve TikTok( gibi 100K+ KOL eşleştirme ve çoklu platform dağıtımı gibi büyük veri yığınlarını ele almak için benzer teknolojileri benimsedi mi? Veri analizi motoru gerçek zamanlı geri bildirim ve kendini optimize etme nasıl sağlıyor?
A: Evet, KOL eşleştirme ve çapraz platform dağıtımı gibi belirli görevleri yerine getirmek için küçük özel modeller benimsedik. Bu modeller, çıkarım süresini azaltmak için Web3 verileri için optimize edilmiştir. 2025 çıkarım süresi hesaplama trendine paralel olarak, motorumuz büyük veri yığınlarını işlemek için verimli algoritmalar kullanıyor; örneğin, 100K'dan fazla KOL'dan gerçek zamanlı eşleştirme ve X, Telegram ve TikTok üzerinden dağıtım. Veri analizi motoru, kullanıcı etkileşim verilerini toplayarak, stratejileri ayarlamak için pekiştirme öğrenimi uygulayarak ve aşırı uyumdan kaçınarak kendi kendini optimize etmeyi sağlar.
5. XerpaAI, 110K'dan fazla topluluğa hizmet vermiştir. Metin, resimler ve sosyal verileri ) birleştirerek kullanıcı edinimini ve topluluk etkileşimini otomatikleştirmek için nasıl çok modlu AI kullanıyor? Mevcut AI trendleriyle, örneğin sınıra yakın sonsuz bellek ve özel silikon ile karşılaştırıldığında, XerpaAI'nin kenar bilişim veya bulut entegrasyonundaki yenilikleri nelerdir?
A: XerpaAI, metin, görüntü ve sosyal verileri işlemek için çok modlu AI kullanıyor, örneğin görüntü destekli içerik üretmek veya etkileşimleri otomatikleştirmek için sosyal grafikler analiz etmek gibi ve 110K'dan fazla topluluğa hizmet vermiştir. 2025 trendleriyle karşılaştırıldığında, neredeyse sonsuz bellek gibi, büyük ölçekli verileri işlemek için dağıtık hesaplama kullanarak bulut entegrasyonunda yenilik yaptık; kenar hesaplama açısından, mobil ajanları optimize ederek düşük gecikmeli etkileşimleri sağladık, örneğin Telegram gruplarında kullanıcı sorgularına anlık yanıtlar gibi.
6. XerpaAI, 100K'dan fazla KOL/KOC'a sahip bir ağa sahiptir. Bu influencer gruplarına, kişiselleştirilmiş içerik üretimi ve teşvik optimizasyonu gibi AI araçları ( aracılığıyla nasıl hizmet ediyor? Onların para kazanma verimliliğini ve topluluk etkileşimini artırmalarına yardımcı olarak karşılıklı fayda sağlayan bir kanal avantajı kurmayı nasıl sağlıyor? 2025 AI trendleri arasında kişiselleştirilmiş ajanlar gibi unsurlar dikkate alındığında, bunun Web3 projelerinin viral yayılmasını nasıl artıracağını düşünüyorsunuz?
A: XerpaAI’nin 100K+ KOL/KOC ağı, kanal avantajımızın çekirdeğidir. Kişiselleştirilmiş içerik üretimi ve teşvik optimizasyonu gibi AI araçları aracılığıyla, bu influencerlara özel hizmetler sunarak monetizasyon verimliliğini ve topluluk etkileşimini artırmalarına yardımcı oluyoruz. Örneğin, AGA motorumuz, belirli hedef kitlelere yönelik görüntüler, video senaryoları veya gönderiler gibi özel içerikler ) oluşturmak için çok modlu AI kullanıyor ve etkileşim verilerine dayanarak dinamik olarak gelir paylaşım oranlarını ayarlamak gibi gerçek zamanlı teşvik optimizasyonu ( ile gelirlerini maksimize ediyor — bu, KOL’lerin monetizasyon verimliliğini 2-3 kat artırabilirken, otomatik yanıtlar ve oyunlaştırılmış etkileşimler gibi topluluk bağlılığını da artırmaktadır. Sonuç, karşılıklı faydadır: influencerlar daha fazla görünürlük ve gelir kazanırken, biz de dağıtım kanallarımızı onların ağları aracılığıyla genişletiyoruz. 2025 AI trendlerinde, özel ajanlar ), özel AI asistanları ( gibi, influencer ekonomisini domine ediyor ve XerpaAI bu uygulamanın öncüsü — ajanlarımız, KOL tercihlerini özerk olarak öğrenebilir ve trendleri tahmin edebilir, böylece Web3 projelerinin viral yayılmasını artırır. Örneğin, bir DeFi kampanyasında, KOC’lerin mikro-paylaşım zincirleri aracılığıyla, üstel bir kullanıcı büyümesi elde edilebilir ve dönüşüm oranları %5’ten fazla artış gösterebilir.
7. KOL'lere/KOC'lere hizmet ederken, XerpaAI veri gizliliğini ve adil gelir paylaşımını sağlamak için hangi stratejileri benimsemiştir ) blok zinciri onaylı kazanç mekanizmaları gibi( uzun vadeli bağlılık oluşturmak için? Bu kanal avantajı, özellikle X, Telegram ve TikTok gibi çoklu platform dağıtımında girişimler için nasıl bir rekabet engeline dönüşüyor )?
A: KOL'lar/KOC'lar hizmet verirken, veri gizliliğini ve adil gelir paylaşımını sağlamak için Web3 yerel stratejilerine öncelik veriyoruz: tüm etkileşim verileri, sızıntıyı önlemek için anonimleştirilmiş bilgileri depolamak için sıfır bilgi kanıtları kullanmak gibi blok zinciri ( aracılığıyla doğrulanır; bağlantıdan kazanma mekanizması, akıllı sözleşmelere dayalı olarak gelir paylaşımını otomatik olarak gerçekleştirir, şeffaflık ve anlık ödemeleri ) sağlar, etkileşim metriklerine dayalı token ödülleri ( gibi, uzun vadeli sadakat oluşturur - tutma oranımız %85'i aşıyor. Bu kanal avantajı, girişimler için rekabetçi bir engel haline geliyor: çoklu platform dağıtımında ), X'teki gerçek zamanlı tweetler, Telegram'daki grup etkileşimleri ve TikTok'taki kısa videolar gibi, ağımız bir "sazlık" oluşturuyor, özel erişim ve optimize edilmiş yollar sunarak işletmelerin geleneksel reklam darboğazlarını aşmasına ve düşük maliyetli, yüksek verimli bir büyüme sağlamasına yardımcı oluyor. Örneğin, bir WEB3 projesi KOL/KOC kanallarımız aracılığıyla 3 haftada 5 milyon kullanıcıya ulaştı, oysa rakiplerin birkaç aya ihtiyacı vardı.
8. 2025'te, AI ajanlarının yükselmesiyle birlikte, veri gizliliği ve algoritmik önyargı önemli zorluklardır. Web3 ve AI merkezli bir platform olarak, XerpaAI, blockchain doğrulaması gibi yöntemlerle şeffaflığı ve merkeziyetsizliği nasıl sağlar (? AI etiği ile ilgili dikkate aldığı hususlar nelerdir?
A: Veri gizliliği ve algoritmik önyargı kritik öneme sahiptir. Web3 ve AI-tabanlı bir platform olarak, kullanıcı verilerini korumak için merkeziyetsiz depolama kullanmak ve önyargıyı önlemek için adalet denetimleri yapmak gibi blockchain doğrulaması ile şeffaflık sağlıyoruz. AI etik hususlarımız şunları içerir: tüm model eğitim verilerinin anonimleştirilmesi, kullanıcı kontrolünde çıkış mekanizmaları ve düzenleyici eğilimlere uymak için düzenli üçüncü taraf denetimleri.
9. XerpaAI yakın zamanda UFLY Capital liderliğinde 6 milyon dolarlık tohum finansmanı sağladı. Bu finansman genişleme için nasıl kullanılacak? Lütfen, bir Web3 girişiminin sıfırdan büyümesine nasıl yardımcı olduğu gibi spesifik bir durumu paylaşın ve kullanıcı edinimi ile topluluk oluşturmadaki rolünü vurgulayın.
A: Bu 6 milyon dolarlık tohum yatırımı, ürün iterasyonu, uluslararası genişleme ), ekip alımı gibi Silicon Valley, Tokyo ve Singapur( ve ekosistem entegrasyonu için kullanılacaktır. Tipik bir vaka, bir Web3 girişimine yardımımızdır: sıfırdan başlayarak, AGA'mız çok dilli içerik üretti, bunu KOL ağı aracılığıyla dağıttı, bir topluluk grafiği oluşturdu ve nihayetinde bir ay içinde 100.000 kullanıcı kazandı, topluluk etkinliği 2 kat arttı. Bu, kullanıcı kazanımındaki ve topluluk oluşturmadaki rolümüzü vurgulamaktadır.
10. Geleceğe bakarak, XerpaAI, kişiselleştirilmiş AI ajanları veya otomatik yatırım gibi daha geniş AI trendlerine nasıl entegre olacak? Şirketin bir sonraki teknik iterasyon planları nelerdir? Web3 büyümesindeki dinamik değişikliklerle başa çıkmak için AI girişimcilerine ne gibi tavsiyeleriniz var?
A: Gelecekte, XerpaAI, özel AI ajanları trendine entegre olacak, örneğin özel büyüme yolları gibi ve otomatik yatırım modüllerini keşfedecek. Bir sonraki versiyon, video üretimi gibi çok modlu yeteneklerin ) ve daha derin Web3 entegrasyonunun geliştirilmesini içerecek. AI girişimcilerine tavsiye: büyüme otomasyonu gibi acı noktalarına odaklanın, ajans AI'yi benimseyin ve Web3'teki dinamik değişimlerle başa çıkmak için ekosistem ortaklıkları kurun — örneğin, gerçek zamanlı trendleri izleyin ve hızlı bir şekilde yineleyin. XerpaAI'nin hizmet yetenekleri, KOL'leri/KOC'ları da güçlendirecek ve bu grubun XerpaAI'nin yardımıyla kendi etki alanlarını artırmalarını sağlayacak.
11. CTO olarak, AI ve Web3 entegrasyonunda en büyük beklentiniz nedir? XerpaAI, daha fazla startup'ın "bağlanmasına, genişlemesine ve pazarda hakim olmasına" nasıl yardımcı oluyor? Son olarak, potansiyel ortaklara veya kullanıcılara ne söylemek istersiniz?
A: CTO olarak, AI ve Web3 entegrasyonu için en büyük beklentim, AI Ajanslarının (XerpaAI gibi) akıllı büyümeyi yönlendirdiği gerçekten merkeziyetsiz bir akıllı ekonomi gerçekleştirmektir. XerpaAI, daha fazla girişimin “bağlanmasına, genişlemesine ve pazarı domine etmesine” yardımcı olacak, AGA motorumuz aracılığıyla içerikten optimizasyona kadar uçtan uca destek sağlayacaktır. Son olarak, potansiyel ortaklar ve kullanıcılar için: büyümenizi hızlandırmak için bize katılın - xerpaai.com'u ziyaret ederek denemek için hoş geldiniz veya işbirliğini tartışmak için bize DM atın!
Editoryal Süreç bitcoinist için titizlikle araştırılmış, doğru ve tarafsız içerik sunmaya odaklanmıştır. Sıkı kaynak standartlarını koruyoruz ve her sayfa, en iyi teknoloji uzmanları ve deneyimli editörlerden oluşan ekibimiz tarafından titiz bir incelemeden geçmektedir. Bu süreç, içeriklerimizin okuyucularımız için bütünlüğünü, alaka düzeyini ve değerini sağlamaktadır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
XerpaAI'nin Vizyonu: CTO Bob Ng, Dünyanın İlk AI Büyüme Ajanını İnşa Etme Üzerine | Bitcoinist.com
A: XerpaAI'nin kuruluşu UXLINK ekosisteminden kaynaklanmaktadır. Web3 girişimlerinin büyüme konusunda önemli zorluklarla karşılaştığını gözlemledik; bunlar arasında yüksek maliyetli manuel pazarlama, KOL'lere dayanan verimsiz iş birlikleri ve parçalanmış kullanıcı edinimi bulunmaktadır. Dünyanın ilk AI Büyüme Ajanı )AGA( olarak, ana misyonumuz akıllı büyüme sağlamaktır; WEB3 girişimlerinin manuel operasyonlardan, akıllı ve kendi kendine yönelen bir genişleme modeline geçmesine yardımcı olmaktır. Geleneksel büyüme modellerinin acı noktaları şunlardır: yüksek pazarlama bütçeleri )küresel teknoloji şirketleri büyüme için yıllık 600 milyar ile 1 trilyon ABD doları harcıyor(, öznel ve zaman alıcı KOL eşleştirmesi ve topluluk etkileşimlerini ölçeklendirmede zorluk. XerpaAI, AI destekli içerik üretimi, akıllı dağıtım ve gerçek zamanlı optimizasyon yoluyla bu sorunları çözmektedir. Örneğin, otomatik olarak çok dilli içerik üretir ve bunu X, Telegram ve TikTok gibi platformlarda 100K'dan fazla KOC/KOL ağı aracılığıyla dağıtarak, dönüşüm oranlarında %300 artış ve maliyetlerde %70 azalma sağlamaktadır.
2. XerpaAI'nin ana konsepti "zeki büyüme motoru"dur. Bu, insan büyüme ekiplerinin tamamen yerini alabileceği anlamına mı geliyor? 2025 AI eğilimleri, örneğin ajans AI'nın otonom ajan modeli göz önüne alındığında, XerpaAI'nin startupların "manuel genişleme"den "zeki oto sürüş"e geçişine yardımcı olma rolünü nasıl değerlendiriyorsunuz?
A: Evet, temel konseptimiz, insan büyüme ekiplerine olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltan ancak tamamen değiştirmeyen bir "akıllı büyüme motoru" inşa etmektir; bunun yerine, ekiplerin yürütme yerine stratejiye odaklanmalarını sağlayan bir güçlendirici olarak hizmet eder. 2025'te, ajans AI'nın yükselişi, AI ajanlarına daha güçlü bir özerklik kazandırır ve XerpaAI bu trendin bir tezahürüdür: kullanıcı davranış analizi, teşvik tetikleme ve kampanya ayarlamalarını otonom olarak yöneterek akıllı bir Sherpa rehberi gibi hareket eder ve girişimlerin "manuel genişlemeden" "akıllı kendi kendine sürüşe" geçmesine yardımcı olur.
3. XerpaAI’nin teknik mimarisi nedir? İçerik üretimi ve gerçek zamanlı optimizasyon) gibi AI modellerini nasıl entegre ediyor( ve proje büyümesini desteklemek için bağlantı kazanma mekanizmaları ve sosyal grafikler) gibi Web3 yerel unsurlarıyla nasıl birleştiriyor?
A: XerpaAI’nin teknik mimarisi, otomatik kullanıcı edinimi, topluluk genişletme ve KOL/KOC eşleştirme gibi Web3 büyümesinde karmaşık görevleri yönetmek için tasarlanmış yüksek derecede modüler çoklu-AI Ajanları sistemidir. Tüm sistemi, her bir ajanın belirli alt görevlere odaklandığı ancak paylaşılan durumlar ve iletişim protokolleri ( gibi blockchain tabanlı akıllı sözleşme doğrulaması aracılığıyla sorunsuz bir şekilde işbirliği yaptığı bir işbirlikçi ajan ağı olarak inşa ettik. Bu, ajanların özerk bir şekilde planlayabildiği, uygulayabildiği ve eylem yollarını optimize edebildiği çoklu-ajan ajans iş akışlarının bir biçimidir; böylece uçtan uca akıllı bir büyüme motoru elde edilir.
XerpaAI'nın mimarisi esas olarak, birden fazla özel ajanların etkileşimlerini denetleyen merkezi bir AGA )AI Büyüme Ajanı( koordinatörü etrafında dönmektedir ve dinamik bir karar ağacı yapısı oluşturmaktadır. Aşağıda çoklu AI Ajanları perspektifinden detaylı bir analiz bulunmaktadır:
![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7d3aafb2830fd6adf3101b0cffb9d06f.webp(
Ajan ağı bileşimi:
– Planlama Ajanı: Bu, yüksek seviyeli büyüme hedeflerini ) "bir DeFi projesi için kullanıcı dönüşüm oranlarını artırmak" gibi, yürütülebilir alt görevlere ayrımaktan sorumlu olan giriş noktasıdır. Planla ve Çöz stratejisini benimser, bu, önce kapsamlı bir plan ( oluşturmayı, örneğin görevleri içerik oluşturma, KOL eşleştirme ve performans optimizasyonuna ayırmayı ve ardından her alt görevi adım adım çözmeyi hedefleyen gelişmiş bir sıfırdan düşünme yöntemidir. Bu yöntem, geleneksel Sıfırdan Düşünce Zinciri )CoT('nin eksik adımlar sorununu ele alır ve ajanın ana akıl yürütme bağlantılarını atlamasını sağlamaz. Örneğin, bir WEB3 viral pazarlama görevini ele alırken, planlama ajanı önce plan yapacaktır:
“Adım 1: Hedef kitleyi analiz et;
Adım 2: Çok modlu içerik oluşturun;
Adım 3: Platforma özgü KOL'leri eşleştir;
Adım 4: Gerçek zamanlı geri bildirimleri izleyin.
– Veri Toplama Ajanı: Web3 ekosisteminden çok kaynaklı verilerin gerçek zamanlı toplanması ve ön işlenmesinden sorumludur ); bunlar arasında blok zinciri işlemleri, sosyal grafikler, çapraz platform kullanıcı etkileşimleri ( yer alır. Veri kaynakları arasında X, Telegram, akıllı sözleşme etkileşimleri ) gibi zincir üstü aktiviteler ( ve UXLINK ekosisteminin sosyal grafiği bulunmaktadır. Çok ajanlı sistemin giriş katmanı olarak, veri toplama ajanı diğer ajanslar için gerçek zamanlı, yapılandırılmış veri akışları sağlar ); bu da planlama, içerik üretimi, dağıtım, optimizasyon, entegrasyon ( gibi kararların en son içgörülere dayalı olmasını garanti eder. Örneğin, 110K'dan fazla topluluktan etkileşim eğilimlerini çıkararak planlama ajanının görevleri ayrıştırmasına yardımcı olur.
– İçerik Üretim Ajanı: Metin, görseller ve videolar gibi çok dilli, çok modlu içerik ) oluşturma üzerine odaklanır. Kullanıcı verilerinden önceden eğitilmiş örneklere ihtiyaç duymadan kişiselleştirilmiş anlatılar türetmek gibi adım adım akıl yürütmeyi sağlamak için “Adım adım düşünelim” ekleyerek Sıfır Atış Zincir Düşünce yönlendirmesini kullanır. Bu, ajanın sıfır atış ayarında yüksek kaliteli içerik üretmesine olanak tanır ve X, Telegram ve TikTok ( gibi çoklu platform dağıtımını destekler.
– Dağıtım ve Eşleştirme Ajanı: 100K+ KOL/KOC ağında akıllı eşleştirme ve içerik dağıtımını yönetir. Sosyal grafik analizi ve link-to-earn mekanizmaları gibi Web3 yerel unsurlarını entegre eder, çoklu ajan işbirliği kullanarak yolları optimize eder - örneğin, eşleştirme sürecini Planla ve Çöz şeklinde parçalayarak "potansiyel KOL'lerin bir listesini planlamak, ardından uyumluluğu ve teşvik dağıtımını çözmek".
– Optimizasyon & Geri Bildirim Ajanı: Performans göstergelerini ) dönüşüm oranları ve maliyetler( gibi gerçek zamanlı olarak izler ve kendini yansıtma döngüleri aracılığıyla stratejileri ayarlar. Veri yanlılıklarını analiz etmek için Zero-Shot CoT'u kullanır, örneğin adım adım akıl yürütme “Dönüşüm oranı beklenenden düşükse, neden? Adım 1: İçerik alaka düzeyini kontrol et; Adım 2: KOL etkisini değerlendir; Adım 3: Teşvikleri ayarla”, böylece %70 maliyet azaltımı ve 3 kat artış dönüşüm oranı sağlanır.
– Entegrasyon Ajanı: AI ve Web3 bileşenlerini birleştirir, merkeziyetsiz doğrulama sağlarken )blok zincirinde veri gizliliği gibi (ve çapraz izleme desteği )DeFi likidite teşvikleri, SocialFi topluluk oluşturma (.
Çoklu ajan işbirliği mekanizması:
Ajan iletişimi, gerçek zamanlı veri alma ve akıl yürütmeye olanak tanıyan GraphRAG teknolojisine dayalı paylaşılan bir bilgi grafiği aracılığıyla sağlanır. Merkezi koordinatör, eylem alanında gezinmek için A* arama esinlenmeli bir algoritma kullanarak verimsiz yolları önler ve verimli yürütmeyi garanti eder.
Plan-and-Solve'ı, hesaplama hataları veya anlamsal yanlış anlamalar gibi Zero-Shot CoT ) sınırlamalarını aşmak için temel akıl yürütme motoru olarak entegre ettik (. Örneğin, bir SocialFi projesinde, planlama ajanı önce bir plan oluşturur: "Alt görev 1: Hedef toplulukları belirle; Alt görev 2: Etkileşimli içerik oluştur; Alt görev 3: Dağıt ve optimize et", ardından her ajan bunları adım adım çözmek için Zero-Shot CoT'u kullanarak manuel örneklere bağımlılığı önler.
Bu çoklu ajan sistemi, paralel işlemeyi ve yinelemeli öğrenmeyi destekler: bir ajan başarısız olursa ), örneğin eşleşme ajanı uygun bir KOL( bulamazsa, geri bildirim ajanı bir yansıma döngüsünü tetikler ve yolu yeniden planlar. Bu tasarım, simüle edilmiş ortamlarda ajanlar arası öğretim ve optimizasyon gibi çoklu ajan trendlerini takip eder.
Anılar desteği:
XerpaAI, çoklu ajan sisteminin öğrenme ve uyum sağlama yeteneklerini, uzun vadeli bağlam depolama üzerine kurulmuş bir Hafızalar mekanizması ) aracılığıyla geliştirmektedir. Bu mekanizma, tarihsel görevleri, kullanıcı tercihlerini ve optimizasyon sonuçlarını depolayarak, "neredeyse sonsuz hafıza" mimarisine benzer bir yapı sunar. Bu, ajanların görevler arasında bilgiyi yeniden kullanabilmesini ve sürekli olarak gelişimini sağlar.
Anılar, GraphRAG( ile birleşen bir vektör veritabanı )Milvus( temelinde dağıtılmış bir bilgi grafiğinde ) saklanmaktadır ve bu da verimli geri alımı destekler. Her bir ajan ( planlama, içerik oluşturma, dağıtım, optimizasyon, veri toplama), Anılar'a önemli kararları ve sonuçları kaydeder, örneğin "Bir projenin KOL eşleştirmesi dönüşüm oranlarını 3 kat artırdı ve yüksek etkileşimli KOL'ler önceliklendirilmelidir".
Bir paylaşılan kaynak olarak, Anılar, ajanlar arasında işbirliğini teşvik eder. Veri toplama ajanı, yeni verileri Anılar'da saklar, içerik üretim ajanı, yaratımlarını buna göre ayarlarken, dağıtım ajanı KOL eşleştirmesini optimize eder ve optimizasyon ajanı performansı değerlendirir, böylece adaptif bir döngü oluşur.
Anılar sistemi "hafıza" ile donatır, ajanların tarihsel kalıpları öğrenmelerine ve gelecekteki görevleri optimize etmelerine olanak tanır. Örneğin, bir WEB3 projesi için başarısız bir viral pazarlama kampanyasından sonra, Anılar başarısızlık nedenlerini ( yetersiz teşvikler ) gibi kaydeder ve planlama ajanı yeni kampanyalar için teşvik mekanizmasını buna göre ayarlar.
XerpaAI'nin Anılarının özü, XerpaAI kullanıcıları için bir dış beyin inşa etmek, parçalı bilgiyi hiyerarşik depolama, dinamik dizinleme ve MCP protokolleri aracılığıyla yeniden kullanılabilir yapısal anılara dönüştürmektir.
Genel olarak, bu mimari XerpaAI'yi sadece bir araç değil, 110K'dan fazla topluluğa hizmet eden uyumlu bir büyüme ortağı haline getiriyor. Çoklu AI Ajanslarının işbirliği ve Planla ve Çöz, Sıfır-Vuruş Düşünce Zinciri gibi gelişmiş yönlendirme teknolojileri ile Web3 büyümesinin verimli, sıfır-vuruş otomasyonunu başardık. Belirli görev örnekleriniz varsa, bu bileşenlerin nasıl uygulandığını daha fazla gösterebilirim.
4. 2025 AI atılımlarında, küçük özel modeller ve çıkarım zamanı hesaplama odak noktası haline geliyor. XerpaAI, X, Telegram ve TikTok( gibi 100K+ KOL eşleştirme ve çoklu platform dağıtımı gibi büyük veri yığınlarını ele almak için benzer teknolojileri benimsedi mi? Veri analizi motoru gerçek zamanlı geri bildirim ve kendini optimize etme nasıl sağlıyor?
A: Evet, KOL eşleştirme ve çapraz platform dağıtımı gibi belirli görevleri yerine getirmek için küçük özel modeller benimsedik. Bu modeller, çıkarım süresini azaltmak için Web3 verileri için optimize edilmiştir. 2025 çıkarım süresi hesaplama trendine paralel olarak, motorumuz büyük veri yığınlarını işlemek için verimli algoritmalar kullanıyor; örneğin, 100K'dan fazla KOL'dan gerçek zamanlı eşleştirme ve X, Telegram ve TikTok üzerinden dağıtım. Veri analizi motoru, kullanıcı etkileşim verilerini toplayarak, stratejileri ayarlamak için pekiştirme öğrenimi uygulayarak ve aşırı uyumdan kaçınarak kendi kendini optimize etmeyi sağlar.
5. XerpaAI, 110K'dan fazla topluluğa hizmet vermiştir. Metin, resimler ve sosyal verileri ) birleştirerek kullanıcı edinimini ve topluluk etkileşimini otomatikleştirmek için nasıl çok modlu AI kullanıyor? Mevcut AI trendleriyle, örneğin sınıra yakın sonsuz bellek ve özel silikon ile karşılaştırıldığında, XerpaAI'nin kenar bilişim veya bulut entegrasyonundaki yenilikleri nelerdir?
A: XerpaAI, metin, görüntü ve sosyal verileri işlemek için çok modlu AI kullanıyor, örneğin görüntü destekli içerik üretmek veya etkileşimleri otomatikleştirmek için sosyal grafikler analiz etmek gibi ve 110K'dan fazla topluluğa hizmet vermiştir. 2025 trendleriyle karşılaştırıldığında, neredeyse sonsuz bellek gibi, büyük ölçekli verileri işlemek için dağıtık hesaplama kullanarak bulut entegrasyonunda yenilik yaptık; kenar hesaplama açısından, mobil ajanları optimize ederek düşük gecikmeli etkileşimleri sağladık, örneğin Telegram gruplarında kullanıcı sorgularına anlık yanıtlar gibi.
6. XerpaAI, 100K'dan fazla KOL/KOC'a sahip bir ağa sahiptir. Bu influencer gruplarına, kişiselleştirilmiş içerik üretimi ve teşvik optimizasyonu gibi AI araçları ( aracılığıyla nasıl hizmet ediyor? Onların para kazanma verimliliğini ve topluluk etkileşimini artırmalarına yardımcı olarak karşılıklı fayda sağlayan bir kanal avantajı kurmayı nasıl sağlıyor? 2025 AI trendleri arasında kişiselleştirilmiş ajanlar gibi unsurlar dikkate alındığında, bunun Web3 projelerinin viral yayılmasını nasıl artıracağını düşünüyorsunuz?
A: XerpaAI’nin 100K+ KOL/KOC ağı, kanal avantajımızın çekirdeğidir. Kişiselleştirilmiş içerik üretimi ve teşvik optimizasyonu gibi AI araçları aracılığıyla, bu influencerlara özel hizmetler sunarak monetizasyon verimliliğini ve topluluk etkileşimini artırmalarına yardımcı oluyoruz. Örneğin, AGA motorumuz, belirli hedef kitlelere yönelik görüntüler, video senaryoları veya gönderiler gibi özel içerikler ) oluşturmak için çok modlu AI kullanıyor ve etkileşim verilerine dayanarak dinamik olarak gelir paylaşım oranlarını ayarlamak gibi gerçek zamanlı teşvik optimizasyonu ( ile gelirlerini maksimize ediyor — bu, KOL’lerin monetizasyon verimliliğini 2-3 kat artırabilirken, otomatik yanıtlar ve oyunlaştırılmış etkileşimler gibi topluluk bağlılığını da artırmaktadır. Sonuç, karşılıklı faydadır: influencerlar daha fazla görünürlük ve gelir kazanırken, biz de dağıtım kanallarımızı onların ağları aracılığıyla genişletiyoruz. 2025 AI trendlerinde, özel ajanlar ), özel AI asistanları ( gibi, influencer ekonomisini domine ediyor ve XerpaAI bu uygulamanın öncüsü — ajanlarımız, KOL tercihlerini özerk olarak öğrenebilir ve trendleri tahmin edebilir, böylece Web3 projelerinin viral yayılmasını artırır. Örneğin, bir DeFi kampanyasında, KOC’lerin mikro-paylaşım zincirleri aracılığıyla, üstel bir kullanıcı büyümesi elde edilebilir ve dönüşüm oranları %5’ten fazla artış gösterebilir.
7. KOL'lere/KOC'lere hizmet ederken, XerpaAI veri gizliliğini ve adil gelir paylaşımını sağlamak için hangi stratejileri benimsemiştir ) blok zinciri onaylı kazanç mekanizmaları gibi( uzun vadeli bağlılık oluşturmak için? Bu kanal avantajı, özellikle X, Telegram ve TikTok gibi çoklu platform dağıtımında girişimler için nasıl bir rekabet engeline dönüşüyor )?
A: KOL'lar/KOC'lar hizmet verirken, veri gizliliğini ve adil gelir paylaşımını sağlamak için Web3 yerel stratejilerine öncelik veriyoruz: tüm etkileşim verileri, sızıntıyı önlemek için anonimleştirilmiş bilgileri depolamak için sıfır bilgi kanıtları kullanmak gibi blok zinciri ( aracılığıyla doğrulanır; bağlantıdan kazanma mekanizması, akıllı sözleşmelere dayalı olarak gelir paylaşımını otomatik olarak gerçekleştirir, şeffaflık ve anlık ödemeleri ) sağlar, etkileşim metriklerine dayalı token ödülleri ( gibi, uzun vadeli sadakat oluşturur - tutma oranımız %85'i aşıyor. Bu kanal avantajı, girişimler için rekabetçi bir engel haline geliyor: çoklu platform dağıtımında ), X'teki gerçek zamanlı tweetler, Telegram'daki grup etkileşimleri ve TikTok'taki kısa videolar gibi, ağımız bir "sazlık" oluşturuyor, özel erişim ve optimize edilmiş yollar sunarak işletmelerin geleneksel reklam darboğazlarını aşmasına ve düşük maliyetli, yüksek verimli bir büyüme sağlamasına yardımcı oluyor. Örneğin, bir WEB3 projesi KOL/KOC kanallarımız aracılığıyla 3 haftada 5 milyon kullanıcıya ulaştı, oysa rakiplerin birkaç aya ihtiyacı vardı.
8. 2025'te, AI ajanlarının yükselmesiyle birlikte, veri gizliliği ve algoritmik önyargı önemli zorluklardır. Web3 ve AI merkezli bir platform olarak, XerpaAI, blockchain doğrulaması gibi yöntemlerle şeffaflığı ve merkeziyetsizliği nasıl sağlar (? AI etiği ile ilgili dikkate aldığı hususlar nelerdir?
A: Veri gizliliği ve algoritmik önyargı kritik öneme sahiptir. Web3 ve AI-tabanlı bir platform olarak, kullanıcı verilerini korumak için merkeziyetsiz depolama kullanmak ve önyargıyı önlemek için adalet denetimleri yapmak gibi blockchain doğrulaması ile şeffaflık sağlıyoruz. AI etik hususlarımız şunları içerir: tüm model eğitim verilerinin anonimleştirilmesi, kullanıcı kontrolünde çıkış mekanizmaları ve düzenleyici eğilimlere uymak için düzenli üçüncü taraf denetimleri.
9. XerpaAI yakın zamanda UFLY Capital liderliğinde 6 milyon dolarlık tohum finansmanı sağladı. Bu finansman genişleme için nasıl kullanılacak? Lütfen, bir Web3 girişiminin sıfırdan büyümesine nasıl yardımcı olduğu gibi spesifik bir durumu paylaşın ve kullanıcı edinimi ile topluluk oluşturmadaki rolünü vurgulayın.
A: Bu 6 milyon dolarlık tohum yatırımı, ürün iterasyonu, uluslararası genişleme ), ekip alımı gibi Silicon Valley, Tokyo ve Singapur( ve ekosistem entegrasyonu için kullanılacaktır. Tipik bir vaka, bir Web3 girişimine yardımımızdır: sıfırdan başlayarak, AGA'mız çok dilli içerik üretti, bunu KOL ağı aracılığıyla dağıttı, bir topluluk grafiği oluşturdu ve nihayetinde bir ay içinde 100.000 kullanıcı kazandı, topluluk etkinliği 2 kat arttı. Bu, kullanıcı kazanımındaki ve topluluk oluşturmadaki rolümüzü vurgulamaktadır.
10. Geleceğe bakarak, XerpaAI, kişiselleştirilmiş AI ajanları veya otomatik yatırım gibi daha geniş AI trendlerine nasıl entegre olacak? Şirketin bir sonraki teknik iterasyon planları nelerdir? Web3 büyümesindeki dinamik değişikliklerle başa çıkmak için AI girişimcilerine ne gibi tavsiyeleriniz var?
A: Gelecekte, XerpaAI, özel AI ajanları trendine entegre olacak, örneğin özel büyüme yolları gibi ve otomatik yatırım modüllerini keşfedecek. Bir sonraki versiyon, video üretimi gibi çok modlu yeteneklerin ) ve daha derin Web3 entegrasyonunun geliştirilmesini içerecek. AI girişimcilerine tavsiye: büyüme otomasyonu gibi acı noktalarına odaklanın, ajans AI'yi benimseyin ve Web3'teki dinamik değişimlerle başa çıkmak için ekosistem ortaklıkları kurun — örneğin, gerçek zamanlı trendleri izleyin ve hızlı bir şekilde yineleyin. XerpaAI'nin hizmet yetenekleri, KOL'leri/KOC'ları da güçlendirecek ve bu grubun XerpaAI'nin yardımıyla kendi etki alanlarını artırmalarını sağlayacak.
11. CTO olarak, AI ve Web3 entegrasyonunda en büyük beklentiniz nedir? XerpaAI, daha fazla startup'ın "bağlanmasına, genişlemesine ve pazarda hakim olmasına" nasıl yardımcı oluyor? Son olarak, potansiyel ortaklara veya kullanıcılara ne söylemek istersiniz?
A: CTO olarak, AI ve Web3 entegrasyonu için en büyük beklentim, AI Ajanslarının (XerpaAI gibi) akıllı büyümeyi yönlendirdiği gerçekten merkeziyetsiz bir akıllı ekonomi gerçekleştirmektir. XerpaAI, daha fazla girişimin “bağlanmasına, genişlemesine ve pazarı domine etmesine” yardımcı olacak, AGA motorumuz aracılığıyla içerikten optimizasyona kadar uçtan uca destek sağlayacaktır. Son olarak, potansiyel ortaklar ve kullanıcılar için: büyümenizi hızlandırmak için bize katılın - xerpaai.com'u ziyaret ederek denemek için hoş geldiniz veya işbirliğini tartışmak için bize DM atın!