Pengembangan AI agent untuk alur kerja Web3 yang praktis

Tugas Web3 mana yang cocok untuk AI agent?

Kasus penggunaan AI agent yang baik adalah tugas berulang dengan input yang jelas, hasil yang berguna, dan titik yang diketahui untuk tinjauan manusia. Tujuannya bukan untuk mengotomatiskan setiap keputusan. Tujuannya adalah untuk mengurangi pekerjaan manual dalam proses yang sudah dipahami tim Anda.

Titik awal yang umum termasuk triase dukungan, ringkasan riset, operasi konten, bantuan komunitas, dan monitoring on-chain. Ruang lingkup yang tepat tergantung pada informasi yang tersedia, tindakan yang boleh dilakukan agent, dan biaya dari respons yang salah.

Sebelum pengembangan, tuliskan:

• Siapa yang memulai tugas, dan informasi apa yang menyertainya?
• Apa yang harus diproduksi atau dilakukan agent, dan apa yang dianggap sebagai hasil yang lengkap?
• Kasus mana yang harus langsung diteruskan ke anggota tim?
• Alat atau catatan apa yang dapat digunakan agent, dan siapa pemiliknya?

Misalnya, asisten dukungan dapat mengelompokkan pertanyaan yang masuk, mengambil jawaban yang disetujui, dan menyiapkan draf untuk ditinjau. Itu adalah brief yang lebih teruji daripada meminta agent yang "menangani dukungan." Jika alur kerja bergantung pada produk yang berhadapan dengan pengguna, kami dapat menyelaraskan brief dengan pengembangan dApp. Untuk ruang lingkup produk yang lebih luas, mulailah dengan pengembangan Web3.

Bagaimana alat dan alur kerja membentuk agent?

Alur kerja menentukan alat apa yang dibutuhkan agent dan tindakan apa yang boleh dilakukannya. Kami memetakan setiap langkah dari input hingga hasil, lalu menghubungkan hanya layanan dan sumber data yang diperlukan untuk menyelesaikan pekerjaan tersebut.

Peta alur kerja yang praktis mengidentifikasi pemicu, informasi yang dibutuhkan di setiap tahap, tindakan apa pun yang dapat diambil agent, dan titik di mana seseorang menyetujui atau mengambil alih. Ini memudahkan untuk menemukan akses yang hilang, kepemilikan yang tidak jelas, atau langkah yang harus tetap manual. Ini juga memberi tim Anda cara konkret untuk meninjau ruang lingkup yang diusulkan sebelum implementasi.

Integrasi dapat mendukung tugas seperti mengambil informasi proyek, menyiapkan laporan, atau merutekan permintaan dukungan. Koneksi spesifik tergantung pada alat yang sudah Anda gunakan dan izin yang mereka ekspos. Kami mendokumentasikan apa yang dibaca, apa yang dapat diubah, dan bagaimana pengecualian dimunculkan, bukan memperlakukan setiap integrasi sebagai akses tanpa batas.

Untuk alur kerja yang menyentuh data kontrak, koordinasikan peran agent dengan pengembangan kontrak pintar. Jika pengalaman Telegram adalah bagian dari tugas, kami dapat menentukan bagaimana agent menyerahkan pekerjaan ke pengembangan bot Telegram dan mini app. Intinya adalah membuat agent sesuai dengan jalur operasi nyata produk, bukan menambahkan sistem terpisah yang harus dihindari staf.

Pengetahuan dan guardrail apa yang harus digunakan agent?

Agent harus menggunakan seperangkat pengetahuan proyek yang disengaja, dengan batasan yang membuat perannya dapat dipahami oleh tim. Kami mengidentifikasi materi yang dibutuhkan, bagaimana materi itu dipelihara, dan permintaan mana yang harus ditolak atau diteruskan ke seseorang.

Pengetahuan dapat mencakup panduan dukungan yang disetujui, dokumentasi produk, catatan proses internal, atau informasi proyek terstruktur. Pertanyaan yang berguna bukanlah berapa banyak materi yang dapat dihubungkan; tetapi apakah agent dapat menemukan informasi terkini dan relevan untuk tugas tersebut. Tetapkan pemilik untuk pembaruan sumber dan hapus materi yang tidak boleh digunakan. Jika informasi memiliki aturan akses yang berbeda, tentukan itu sebelum integrasi.

Guardrail adalah bagian dari alur kerja, bukan lapisan redaksi akhir. Kami menentukan tindakan yang diizinkan, situasi sensitif, jalur eskalasi, dan apa yang harus dilakukan agent ketika bukti tidak ada. Untuk bantuan komunitas, misalnya, agent dapat menyiapkan respons untuk ditinjau daripada mempublikasikannya secara mandiri. Untuk riset, agent dapat membedakan temuan yang bersumber dari pertanyaan yang belum terjawab.

Anda dapat mempersiapkannya dengan mengumpulkan dokumen referensi saat ini, mengidentifikasi pengambil keputusan untuk setiap sumber, dan membuat daftar contoh permintaan rutin dan sulit. Jika agent perlu menjelaskan produk melalui antarmuka publik, jaga agar jawabannya selaras dengan materi pengembangan situs web dan landing page Web3. Ini mengurangi deskripsi yang bertentangan di berbagai saluran.

Bagaimana cara menguji AI agent sebelum deployment?

Kami menguji agent terhadap contoh pekerjaan yang dimaksudkan untuk dilakukan, termasuk permintaan biasa, input yang tidak lengkap, dan kasus yang membutuhkan seseorang. Hasilnya adalah gambaran yang jelas tentang apa yang berhasil, di mana agent membutuhkan instruksi yang lebih ketat, dan kapan harus berhenti daripada menebak.

Kami menyepakati serangkaian tugas representatif dengan tim Anda dan menentukan seperti apa hasil yang dapat digunakan untuk masing-masing tugas. Evaluasi dapat mencakup apakah agent menemukan informasi yang tepat, mengikuti alur kerja yang diizinkan, menghasilkan output yang berguna, dan mengeskalasi kasus yang tepat. Kriteria harus mencerminkan bagaimana tim Anda akan menggunakan hasilnya, bukan skor abstrak.

Sebelum peluncuran, tinjau:

• Apakah contoh mencerminkan operasi proyek saat ini
• Bagaimana agent merespons ketika alat atau sumber tidak tersedia
• Apakah manusia dapat memeriksa dan mengoreksi pekerjaannya
• Siapa yang menerima kasus yang belum terselesaikan dan bagaimana kasus tersebut dilacak

Deployment mencakup integrasi yang disepakati, tinjauan alur kerja yang dikonfigurasi, dan catatan serah terima untuk orang yang mengoperasikannya. Kami menjelaskan di mana memperbarui pengetahuan, bagaimana meninjau output, dan apa yang harus diperiksa ketika tugas dieskalasi. Monitoring kemudian dapat membantu tim Anda mengidentifikasi pola kegagalan yang berulang dan memutuskan apakah akan memperbarui instruksi, sumber, atau ruang lingkup alur kerja. Ini memberi Anda dasar praktis untuk memelihara agent setelah pengiriman.

Di mana pengawasan manusia harus tetap ada dalam AI agent?

Pengawasan manusia diperlukan di mana pun tindakan yang salah dapat memengaruhi pengguna, dana, akses, atau komunikasi proyek. Kami merancang agent untuk menangani pekerjaan yang terdefinisi dan memudahkan seseorang untuk meninjau, menyetujui, atau mengambil alih.

Untuk triase dukungan, itu mungkin berarti mengeskalasi permintaan spesifik akun atau ambigu. Untuk operasi konten, itu mungkin berarti menyiapkan draf sementara anggota tim memeriksa fakta dan nada sebelum publikasi. Untuk monitoring on-chain, agent dapat memunculkan peristiwa yang dikonfigurasi untuk ditinjau, sementara tim Anda memutuskan respons yang tepat. Tulis kondisi serah terima ke dalam alur kerja sehingga staf tidak perlu menyimpulkan kapan agent telah mencapai batasnya.

Agent monitoring on-chain hanya dapat bekerja dengan data yang diekspos oleh sumber dan koneksi jaringan yang dikonfigurasi; ia tidak dapat membuat explorer, penyedia RPC, atau API pihak ketiga memasok informasi yang hilang atau tertunda. Kami mengirimkan integrasi yang disepakati dan perilaku fallback yang diuji, sementara ketersediaan dan keakuratan sumber eksternal tersebut tetap di luar kendali agent.

Selama penentuan ruang lingkup, identifikasi tindakan yang harus selalu memerlukan persetujuan dan kasus yang tidak boleh ditangani secara otomatis. Kami juga memperjelas siapa yang memiliki akses berkelanjutan, pembaruan sumber, dan tinjauan eskalasi. Keputusan ini melindungi kendali operasional sambil tetap membiarkan agent mengambil pekerjaan yang berguna dari piring tim.

Bagaimana pengembangan AI agent cocok dengan produk Web3?

Pengembangan AI agent bekerja paling baik sebagai bagian dari produk atau alur kerja operasi yang terdefinisi, dengan kepemilikan yang jelas untuk alat, data, dan serah terima manusianya. Kami menentukan ruang lingkup agent bersama sistem yang harus digunakannya dan tim yang akan mengandalkan outputnya.

Proyek yang ringkas dapat berfokus pada satu pekerjaan, seperti menyusun ringkasan riset dari sumber yang disetujui. Bangunan yang lebih luas dapat menghubungkan beberapa tahap alur kerja, memelihara basis pengetahuan proyek, dan mendukung monitoring setelah deployment. Selama tinjauan awal, CoinMarketing Pro memeriksa definisi tugas, sistem yang tersedia, izin data, dan contoh kasus dengan tim Anda. Tinjauan itu menjadi dasar untuk ruang lingkup dan rencana pengiriman yang disepakati, bukan asumsi bahwa setiap kemampuan yang mungkin termasuk dalam rilis pertama.

Agent dapat berada di samping dApp yang berhadapan dengan pelanggan, alur kerja Telegram, atau alat operasi internal. Identifikasi sistem mana yang merupakan sumber kebenaran, siapa yang dapat menyetujui perubahan, dan di mana staf berharap melihat serah terima. Ketika proyek membutuhkan pekerjaan produk yang terhubung, selaraskan rencana dengan pengembangan dApp, pengembangan bot Telegram dan mini app, atau pengembangan kontrak pintar, sesuai kebutuhan.

Untuk memulai, kirimkan kepada kami deskripsi singkat tentang satu alur kerja, alat yang digunakannya, dan beberapa contoh kasus rutin dan sulit. Kami akan meninjau tugas dengan tim Anda, memperjelas titik pemeriksaan manusia, dan mengembalikan rencana pengembangan yang telah ditentukan ruang lingkupnya untuk didiskusikan.

Harga

Harga mulai dalam USD. Paket kustom dan diskon volume tersedia. Pembayaran via USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON, atau token proyek Anda.

Cara kerja

1. Jelaskan tugasBagikan alur kerja, penggunanya, alat saat ini, dan seperti apa hasil yang berguna. Sertakan contoh permintaan rutin dan pengecualian.
2. Setujui ruang lingkupKami mengonfirmasi peran agent, akses data, tindakan yang diizinkan, serah terima manusia, dan apa yang berada di luar pengiriman pertama.
3. Bangun alur kerjaKami menghubungkan alat dan pengetahuan yang disetujui, lalu mengonfigurasi instruksi dan guardrail di sekitar tugas nyata.
4. Evaluasi dengan contohTim Anda meninjau output representatif dan pengecualian. Kami menyesuaikan alur kerja jika tidak memenuhi kriteria yang disepakati.
5. Deploy dan serah terimaKami men-deploy agent yang telah ditentukan ruang lingkupnya dan menjelaskan cara meninjau pekerjaannya, memelihara sumber, dan menangani eskalasi.