Sviluppo agenti AI per flussi di lavoro Web3 pratici

Quali attività Web3 sono adatte a un agente AI?

Un buon caso d'uso per un agente AI è un'attività ripetibile con un input chiaro, un risultato utile e un punto noto per la revisione umana. L'obiettivo non è automatizzare ogni decisione. È ridurre il lavoro manuale in un processo che il tuo team già conosce.

I punti di partenza comuni includono triage del supporto, sintesi di ricerca, operazioni sui contenuti, assistenza alla community e monitoraggio on-chain. L'ambito giusto dipende dalle informazioni disponibili, dalle azioni che l'agente può intraprendere e dal costo di una risposta errata.

Prima dello sviluppo, scrivi:

• Chi avvia l'attività e quali informazioni arrivano con essa?
• Cosa dovrebbe produrre o fare l'agente e cosa conta come risultato completo?
• Quali casi dovrebbero andare direttamente a un membro del team?
• Quali strumenti o registri può usare l'agente e chi ne è responsabile?

Ad esempio, un assistente di supporto potrebbe raggruppare le domande in arrivo, recuperare risposte approvate e preparare una bozza per la revisione. Questo è un brief più testabile che chiedere a un agente di "gestire il supporto". Se il flusso di lavoro dipende da un prodotto rivolto all'utente, possiamo allineare il brief con lo sviluppo di dApp. Per un ambito di prodotto più ampio, inizia con lo sviluppo Web3.

In che modo strumenti e flussi di lavoro modellano l'agente?

Il flusso di lavoro determina di quali strumenti ha bisogno un agente e quali azioni può intraprendere. Mappiamo ogni passaggio dall'input al risultato, quindi colleghiamo solo i servizi e le fonti di dati necessari per completare quel lavoro.

Una mappa pratica del flusso di lavoro identifica il trigger, le informazioni necessarie in ogni fase, qualsiasi azione che l'agente può intraprendere e il punto in cui una persona approva o subentra. Questo rende più facile individuare accessi mancanti, responsabilità poco chiare o passaggi che dovrebbero rimanere manuali. Dà anche al tuo team un modo concreto per rivedere l'ambito proposto prima dell'implementazione.

Le integrazioni possono supportare attività come il recupero di informazioni di progetto, la preparazione di un report o l'inoltro di una richiesta di supporto. Le connessioni specifiche dipendono dagli strumenti che già usi e dalle autorizzazioni che espongono. Documentiamo cosa viene letto, cosa può essere modificato e come vengono segnalate le eccezioni, invece di trattare ogni integrazione come un accesso illimitato.

Per un flusso di lavoro che tocca i dati dei contratti, coordina il ruolo dell'agente con lo sviluppo di smart contract. Se un'esperienza Telegram fa parte dell'attività, possiamo definire come l'agente passa il lavoro allo sviluppo di bot e mini app Telegram. Il punto è far sì che l'agente si adatti al percorso operativo reale del prodotto, non aggiungere un sistema separato che il personale deve aggirare.

Quali conoscenze e guardrail dovrebbe usare l'agente?

Un agente dovrebbe utilizzare un insieme deliberato di conoscenze di progetto, con confini che rendano il suo ruolo comprensibile al team. Identifichiamo il materiale di cui ha bisogno, come viene mantenuto quel materiale e quali richieste deve rifiutare o passare a una persona.

La conoscenza può includere guide di supporto approvate, documentazione di prodotto, note di processo interne o informazioni strutturate di progetto. La domanda utile non è quanto materiale può essere collegato; è se l'agente può trovare informazioni aggiornate e pertinenti per l'attività. Assegna un responsabile per gli aggiornamenti delle fonti e rimuovi il materiale che non dovrebbe essere utilizzato. Se le informazioni hanno regole di accesso diverse, definiscile prima dell'integrazione.

I guardrail fanno parte del flusso di lavoro, non un livello finale di formulazione. Specifichiamo azioni consentite, situazioni sensibili, percorsi di escalation e cosa dovrebbe fare l'agente quando mancano prove. Per l'assistenza alla community, ad esempio, l'agente può preparare una risposta per la revisione piuttosto che pubblicarla in modo indipendente. Per la ricerca, può distinguere un risultato documentato da una domanda irrisolta.

Puoi prepararti raccogliendo i documenti di riferimento correnti, identificando un decisore per ogni fonte ed elencando esempi di richieste di routine e difficili. Se l'agente deve spiegare un prodotto attraverso un'interfaccia pubblica, mantieni le sue risposte allineate con i materiali del sito Web3 e sviluppo di landing page del progetto. Questo riduce le descrizioni contrastanti tra i canali.

Come testiamo un agente AI prima della distribuzione?

Testiamo un agente su esempi del lavoro che deve svolgere, incluse richieste ordinarie, input incompleti e casi che richiedono una persona. Il risultato è una visione chiara di cosa funziona, dove l'agente ha bisogno di istruzioni più precise e quando dovrebbe fermarsi piuttosto che indovinare.

Concordiamo un insieme di attività rappresentative con il tuo team e definiamo come appare un risultato utilizzabile per ciascuna. La valutazione può coprire se l'agente ha trovato le informazioni giuste, ha seguito il flusso di lavoro consentito, ha prodotto un output utile e ha escalato i casi giusti. I criteri dovrebbero riflettere come il tuo team utilizzerà il risultato, non un punteggio astratto.

Prima del lancio, rivedi:

• Se gli esempi riflettono le operazioni correnti del progetto
• Come risponde l'agente quando uno strumento o una fonte non è disponibile
• Se un essere umano può ispezionare e correggere il suo lavoro
• Chi riceve i casi irrisolti e come vengono tracciati

La distribuzione include le integrazioni concordate, una revisione del flusso di lavoro configurato e note di passaggio di consegne per le persone che lo gestiscono. Spieghiamo dove aggiornare la conoscenza, come rivedere gli output e cosa controllare quando un'attività viene escalata. Il monitoraggio può quindi aiutare il tuo team a identificare schemi di errore ricorrenti e decidere se aggiornare istruzioni, fonti o ambito del flusso di lavoro. Questo ti dà una base pratica per mantenere l'agente dopo la consegna.

Dove dovrebbe rimanere la supervisione umana in un agente AI?

La supervisione umana è necessaria ovunque un'azione errata possa influenzare utenti, fondi, accesso o comunicazioni di progetto. Progettiamo l'agente per gestire il lavoro definito e rendiamo semplice per una persona rivedere, approvare o subentrare.

Per il triage del supporto, ciò può significare escalare richieste specifiche dell'account o ambigue. Per le operazioni sui contenuti, può significare preparare una bozza mentre un membro del team verifica i fatti e il tono prima della pubblicazione. Per il monitoraggio on-chain, l'agente può segnalare un evento configurato per la revisione, mentre il tuo team decide quale risposta è appropriata. Scrivi la condizione di passaggio nel flusso di lavoro in modo che il personale non debba dedurre quando un agente ha raggiunto il suo limite.

Un agente di monitoraggio on-chain può funzionare solo con i dati che le sue fonti configurate e le connessioni di rete espongono; non può far sì che un explorer, un provider RPC o un'API di terze parti forniscano informazioni mancanti o ritardate. Consegniamo le integrazioni concordate e il comportamento di fallback testato, mentre la disponibilità e l'accuratezza di quelle fonti esterne rimangono al di fuori del controllo dell'agente.

Durante la definizione dell'ambito, identifica le azioni che devono sempre richiedere approvazione e i casi che non dovrebbero mai essere gestiti automaticamente. Chiariamo anche chi è responsabile dell'accesso continuo, degli aggiornamenti delle fonti e della revisione delle escalation. Queste decisioni proteggono il controllo operativo pur consentendo all'agente di togliere lavoro utile dal piatto del team.

Come si inserisce lo sviluppo di agenti AI in un prodotto Web3?

Lo sviluppo di agenti AI funziona meglio come parte di un prodotto definito o di un flusso di lavoro operativo, con una chiara responsabilità per i suoi strumenti, dati e passaggi di consegne umani. Definiamo l'ambito dell'agente insieme ai sistemi che deve utilizzare e al team che farà affidamento sui suoi output.

Un progetto compatto può concentrarsi su un compito, come la stesura di sintesi di ricerca da fonti approvate. Una build più ampia può collegare diverse fasi del flusso di lavoro, mantenere una knowledge base di progetto e supportare il monitoraggio dopo la distribuzione. Durante la revisione iniziale, CoinMarketing Pro verifica la definizione dell'attività, i sistemi disponibili, le autorizzazioni dei dati e i casi di esempio con il tuo team. Tale revisione diventa la base per un ambito e un piano di consegna concordati, piuttosto che un presupposto che ogni possibile capacità appartenga alla prima release.

L'agente può affiancarsi a una dApp rivolta al cliente, a un flusso di lavoro Telegram o a uno strumento operativo interno. Identifica quale sistema è la fonte di verità, chi può approvare le modifiche e dove il personale si aspetta di vedere i passaggi di consegne. Quando il progetto necessita di lavoro di prodotto connesso, allinea il piano con lo sviluppo di dApp, lo sviluppo di bot e mini app Telegram o lo sviluppo di smart contract, a seconda dei casi.

Per iniziare, inviaci una breve descrizione di un flusso di lavoro, gli strumenti che utilizza e alcuni esempi di casi di routine e difficili. Rivedremo l'attività con il tuo team, chiariremo i punti di controllo umani e restituiremo un piano di sviluppo con ambito definito per la discussione.

Prezzi

Prezzi da in USD. Pacchetti personalizzati e sconti volume su richiesta. Pagamento in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON o token del progetto.

Come funziona

1. Descrivi l'attivitàCondividi il flusso di lavoro, i suoi utenti, gli strumenti attuali e come appare un risultato utile. Includi esempi di richieste di routine ed eccezioni.
2. Concorda l'ambitoConfermiamo il ruolo dell'agente, l'accesso ai dati, le azioni consentite, i passaggi di consegne umani e cosa è escluso dalla prima consegna.
3. Costruisci il flusso di lavoroColleghiamo gli strumenti e le conoscenze concordati, quindi configuriamo istruzioni e guardrail attorno all'attività reale.
4. Valuta con esempiIl tuo team rivede output rappresentativi ed eccezioni. Regoliamo il flusso di lavoro dove non soddisfa i criteri concordati.
5. Distribuisci e passa le consegneDistribuiamo l'agente con ambito definito e spieghiamo come rivedere il suo lavoro, mantenere le fonti e gestire le escalation.