KI Agent Entwicklung für praktische Web3-Workflows

Welche Web3-Aufgaben eignen sich für einen KI-Agenten?

Ein guter Anwendungsfall für einen KI-Agenten ist eine wiederholbare Aufgabe mit einer klaren Eingabe, einem nützlichen Ergebnis und einem bekannten Punkt für die menschliche Überprüfung. Ziel ist es nicht, jede Entscheidung zu automatisieren. Es geht darum, manuelle Arbeit in einem Prozess zu reduzieren, den Ihr Team bereits versteht.

Häufige Ausgangspunkte sind Support-Triage, Recherchezusammenfassungen, Content-Operationen, Community-Unterstützung und On-Chain-Monitoring. Der richtige Umfang hängt von den verfügbaren Informationen, den Aktionen, die der Agent ausführen darf, und den Kosten einer falschen Antwort ab.

Halten Sie vor der Entwicklung fest:

• Wer initiiert die Aufgabe und welche Informationen kommen damit?
• Was soll der Agent produzieren oder tun, und was gilt als vollständiges Ergebnis?
• Welche Fälle sollten direkt an ein Teammitglied weitergeleitet werden?
• Welche Tools oder Aufzeichnungen kann der Agent nutzen, und wer besitzt sie?

Ein Support-Assistent könnte beispielsweise eingehende Fragen gruppieren, genehmigte Antworten abrufen und einen Entwurf zur Überprüfung vorbereiten. Das ist ein besser testbarer Auftrag als die Bitte um einen Agenten, der „den Support übernimmt“. Wenn der Workflow von einem kundenorientierten Produkt abhängt, können wir den Auftrag auf die dApp-Entwicklung abstimmen. Für einen breiteren Produktumfang beginnen Sie mit der Web3-Entwicklung.

Wie prägen Tools und Workflows den Agenten?

Der Workflow bestimmt, welche Tools ein Agent benötigt und welche Aktionen er ausführen darf. Wir bilden jeden Schritt von der Eingabe bis zum Ergebnis ab und verbinden dann nur die Dienste und Datenquellen, die für diese Arbeit erforderlich sind.

Eine praktische Workflow-Karte identifiziert den Auslöser, die in jeder Phase benötigten Informationen, jede Aktion, die der Agent ausführen kann, und den Punkt, an dem eine Person genehmigt oder übernimmt. Dies erleichtert das Erkennen von fehlendem Zugriff, unklaren Zuständigkeiten oder Schritten, die manuell bleiben sollten. Es gibt Ihrem Team auch eine konkrete Möglichkeit, den vorgeschlagenen Umfang vor der Implementierung zu überprüfen.

Integrationen können Aufgaben wie das Abrufen von Projektinformationen, das Erstellen eines Berichts oder das Weiterleiten einer Support-Anfrage unterstützen. Die spezifischen Verbindungen hängen von den Tools ab, die Sie bereits verwenden, und den Berechtigungen, die sie freigeben. Wir dokumentieren, was gelesen wird, was geändert werden kann und wie Ausnahmen gemeldet werden, anstatt jede Integration als uneingeschränkten Zugriff zu behandeln.

Für einen Workflow, der Vertragsdaten berührt, stimmen Sie die Rolle des Agenten mit der Smart-Contract-Entwicklung ab. Wenn eine Telegram-Erfahrung Teil der Aufgabe ist, können wir definieren, wie der Agent die Arbeit an die Telegram-Bot- und Mini-App-Entwicklung übergibt. Der Punkt ist, den Agenten an den tatsächlichen Betriebspfad des Produkts anzupassen, anstatt ein separates System hinzuzufügen, das die Mitarbeiter umgehen müssen.

Welches Wissen und welche Leitplanken sollte der Agent nutzen?

Ein Agent sollte einen bewussten Satz von Projektwissen verwenden, mit Grenzen, die seine Rolle für das Team verständlich machen. Wir identifizieren das benötigte Material, wie dieses Material gepflegt wird und welche Anfragen es ablehnen oder an eine Person weiterleiten muss.

Wissen kann genehmigte Support-Anleitungen, Produktdokumentationen, interne Prozessnotizen oder strukturierte Projektinformationen umfassen. Die nützliche Frage ist nicht, wie viel Material verbunden werden kann, sondern ob der Agent aktuelle, relevante Informationen für die Aufgabe finden kann. Weisen Sie einen Verantwortlichen für Quellenaktualisierungen zu und entfernen Sie Material, das nicht verwendet werden sollte. Wenn Informationen unterschiedliche Zugriffsregeln haben, definieren Sie diese vor der Integration.

Leitplanken sind Teil des Workflows, nicht eine letzte Formulierungsebene. Wir legen erlaubte Aktionen, sensible Situationen, Eskalationswege und fest, was der Agent tun soll, wenn Beweise fehlen. Für die Community-Unterstützung kann der Agent beispielsweise eine Antwort zur Überprüfung vorbereiten, anstatt sie unabhängig zu veröffentlichen. Für die Recherche kann er ein belegtes Ergebnis von einer unbeantworteten Frage unterscheiden.

Sie können sich vorbereiten, indem Sie aktuelle Referenzdokumente sammeln, für jede Quelle einen Entscheidungsträger identifizieren und Beispiele für Routine- und schwierige Anfragen auflisten. Wenn der Agent ein Produkt über eine öffentliche Schnittstelle erklären muss, halten Sie seine Antworten an die Materialien der Web3-Website- und Landingpage-Entwicklung des Projekts angepasst. Das reduziert widersprüchliche Beschreibungen über Kanäle hinweg.

Wie testen wir einen KI-Agenten vor der Bereitstellung?

Wir testen einen Agenten anhand von Beispielen der Arbeit, die er erledigen soll, einschließlich gewöhnlicher Anfragen, unvollständiger Eingaben und Fälle, die eine Person erfordern. Das Ergebnis ist eine klare Sicht darauf, was funktioniert, wo der Agent strengere Anweisungen benötigt und wann er aufhören sollte, anstatt zu raten.

Wir vereinbaren mit Ihrem Team einen Satz repräsentativer Aufgaben und definieren für jede, wie ein brauchbares Ergebnis aussieht. Die Evaluierung kann abdecken, ob der Agent die richtigen Informationen gefunden, den erlaubten Workflow befolgt, ein nützliches Ergebnis produziert und die richtigen Fälle eskaliert hat. Die Kriterien sollten widerspiegeln, wie Ihr Team das Ergebnis verwenden wird, nicht eine abstrakte Punktzahl.

Überprüfen Sie vor dem Start:

• Ob die Beispiele die aktuellen Projektabläufe widerspiegeln
• Wie der Agent reagiert, wenn ein Tool oder eine Quelle nicht verfügbar ist
• Ob ein Mensch seine Arbeit überprüfen und korrigieren kann
• Wer ungelöste Fälle erhält und wie sie verfolgt werden

Die Bereitstellung umfasst die vereinbarten Integrationen, eine Überprüfung des konfigurierten Workflows und Übergabenotizen für die Personen, die ihn betreiben. Wir erklären, wo Wissen aktualisiert wird, wie Ergebnisse überprüft werden und was zu prüfen ist, wenn eine Aufgabe eskaliert wird. Das Tracking kann Ihrem Team dann helfen, wiederkehrende Fehlermuster zu identifizieren und zu entscheiden, ob Anweisungen, Quellen oder der Workflow-Umfang aktualisiert werden müssen. Dies gibt Ihnen eine praktische Grundlage für die Wartung des Agenten nach der Lieferung.

Wo sollte die menschliche Aufsicht bei einem KI-Agenten bleiben?

Menschliche Aufsicht ist überall dort erforderlich, wo eine fehlerhafte Aktion Benutzer, Gelder, Zugriff oder Projektkommunikation beeinträchtigen könnte. Wir entwerfen den Agenten so, dass er definierte Arbeiten erledigt, und machen es einer Person leicht, zu überprüfen, zu genehmigen oder zu übernehmen.

Für das Support-Triage kann dies bedeuten, kontospezifische oder mehrdeutige Anfragen zu eskalieren. Für Content-Operationen kann es bedeuten, einen Entwurf vorzubereiten, während ein Teammitglied Fakten und Ton vor der Veröffentlichung überprüft. Für das On-Chain-Monitoring kann der Agent ein konfiguriertes Ereignis zur Überprüfung anzeigen, während Ihr Team entscheidet, welche Antwort angemessen ist. Schreiben Sie die Übergabebedingung in den Workflow, damit die Mitarbeiter nicht ableiten müssen, wann ein Agent seine Grenze erreicht hat.

Ein On-Chain-Monitoring-Agent kann nur mit den Daten arbeiten, die seine konfigurierten Quellen und Netzwerkverbindungen bereitstellen; er kann keinen Explorer, RPC-Anbieter oder eine Drittanbieter-API zwingen, fehlende oder verzögerte Informationen zu liefern. Wir liefern die vereinbarten Integrationen und das getestete Rückfallverhalten, während die Verfügbarkeit und Genauigkeit dieser externen Quellen außerhalb der Kontrolle des Agenten bleiben.

Identifizieren Sie während der Scoping-Phase die Aktionen, die immer eine Genehmigung erfordern, und die Fälle, die niemals automatisch bearbeitet werden sollten. Wir klären auch, wer für den laufenden Zugriff, Quellenaktualisierungen und die Eskalationsprüfung verantwortlich ist. Diese Entscheidungen schützen die Betriebskontrolle, während der Agent dennoch nützliche Arbeit vom Tisch des Teams nehmen kann.

Wie passt die KI Agent Entwicklung in ein Web3-Produkt?

Die KI Agent Entwicklung funktioniert am besten als Teil eines definierten Produkt- oder Betriebs-Workflows mit klarer Verantwortung für seine Tools, Daten und menschlichen Übergaben. Wir planen den Agenten zusammen mit den Systemen, die er nutzen muss, und dem Team, das auf seine Ergebnisse angewiesen sein wird.

Ein kompaktes Projekt kann sich auf eine Aufgabe konzentrieren, wie das Erstellen von Recherchezusammenfassungen aus genehmigten Quellen. Ein breiterer Aufbau kann mehrere Workflow-Phasen verbinden, eine Projektwissensdatenbank pflegen und das Tracking nach der Bereitstellung unterstützen. Während der ersten Überprüfung prüft CoinMarketing Pro die Aufgabendefinition, verfügbare Systeme, Datenberechtigungen und Beispielfälle mit Ihrem Team. Diese Überprüfung wird zur Grundlage für einen vereinbarten Umfang und Lieferplan, anstatt der Annahme, dass jede mögliche Fähigkeit in die erste Version gehört.

Der Agent kann neben einer kundenorientierten dApp, einem Telegram-Workflow oder einem internen Betriebstool sitzen. Identifizieren Sie, welches System die Quelle der Wahrheit ist, wer Änderungen genehmigen kann und wo Mitarbeiter Übergaben erwarten. Wenn das Projekt verbundene Produktarbeit benötigt, stimmen Sie den Plan mit der dApp-Entwicklung, der Telegram-Bot- und Mini-App-Entwicklung oder der Smart-Contract-Entwicklung ab, je nach Bedarf.

Senden Sie uns zunächst eine kurze Beschreibung eines Workflows, der verwendeten Tools und einiger Beispiele für Routine- und schwierige Fälle. Wir werden die Aufgabe mit Ihrem Team überprüfen, die menschlichen Kontrollpunkte klären und einen abgestimmten Entwicklungsplan zur Diskussion zurückgeben.

Preise

Startpreise in USD. Individuelle Pakete und Mengenrabatte auf Anfrage. Zahlung in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON oder Ihrem Projekt-Token.

So funktioniert's

1. Aufgabe beschreibenTeilen Sie den Workflow, seine Benutzer, die aktuellen Tools und wie ein nützliches Ergebnis aussieht. Fügen Sie Beispiele für Routineanfragen und Ausnahmen hinzu.
2. Umfang vereinbarenWir bestätigen die Rolle des Agenten, den Datenzugriff, die erlaubten Aktionen, die menschlichen Übergaben und was außerhalb der ersten Lieferung liegt.
3. Workflow erstellenWir verbinden die vereinbarten Tools und das Wissen und konfigurieren dann Anweisungen und Leitplanken rund um die reale Aufgabe.
4. Mit Beispielen evaluierenIhr Team überprüft repräsentative Ergebnisse und Ausnahmen. Wir passen den Workflow an, wo er die vereinbarten Kriterien nicht erfüllt.
5. Bereitstellen und übergebenWir stellen den abgestimmten Agenten bereit und erklären, wie seine Arbeit überprüft, Quellen gepflegt und Eskalationen behandelt werden.