どのWeb3タスクがAIエージェントに適していますか?
AIエージェントの良いユースケースは、明確な入力、有用な成果、そして人間によるレビューの既知のポイントを備えた反復可能なタスクです。目標はすべての判断を自動化することではなく、チームがすでに理解しているプロセスにおける手作業を減らすことです。
一般的な出発点としては、サポートトリアージ、リサーチサマリー、コンテンツ運用、コミュニティアシスタンス、オンチェーンモニタリングなどがあります。適切なスコープは、利用可能な情報、エージェントが実行を許可されるアクション、および誤った応答のコストに依存します。
開発を始める前に、以下を書き出してください:
- 誰がタスクを開始し、どのような情報が付随して届くか?
- エージェントは何を生成または実行すべきか、そして完全な結果とみなされるものは何か?
- どのケースをチームメンバーに直接エスカレーションすべきか?
- エージェントはどのツールやレコードを使用でき、それらは誰が担当するか?
例えば、サポートアシスタントは、受信した質問をグループ化し、承認済みの回答を取得し、レビュー用の下書きを準備するかもしれません。それは「サポートを処理する」エージェントを依頼するよりもテスト可能な指示です。ワークフローがユーザー向けプロダクトに依存する場合、指示をdApp開発と整合させることができます。より広範なプロダクトスコープについては、Web3開発から始めてください。
ツールとワークフローはどのようにエージェントを形成しますか?
ワークフローは、エージェントが必要とするツールと実行可能なアクションを決定します。入力から結果までの各ステップをマッピングし、その作業の完了に必要なサービスとデータソースのみを接続します。
実用的なワークフローマップは、トリガー、各段階で必要な情報、エージェントが実行できるアクション、および人間が承認または引き継ぐポイントを特定します。これにより、アクセス権の欠落、不明確な担当、または手動のままにすべきステップを発見しやすくなります。また、実装前に提案されたスコープをチームが具体的にレビューする方法を提供します。
統合は、プロジェクト情報の取得、レポートの準備、サポートリクエストのルーティングなどのタスクをサポートする場合があります。具体的な接続は、既存のツールとそれらが公開する権限に依存します。すべての統合を無制限のアクセスとして扱うのではなく、何が読み取り可能か、何が変更可能か、例外がどのように表面化されるかを文書化します。
コントラクトデータに触れるワークフローの場合は、スマートコントラクト開発とエージェントの役割を調整します。Telegramエクスペリエンスがタスクの一部である場合、エージェントがどのようにTelegramボットとミニアプリ開発に作業を引き継ぐかを定義できます。ポイントは、エージェントをプロダクトの実際の運用パスに適合させ、スタッフが回避しなければならない別個のシステムを追加しないことです。
エージェントはどのようなナレッジとガードレールを使用すべきですか?
エージェントは、チームがその役割を理解できる境界を持つ、意図的に選定されたプロジェクトナレッジを使用する必要があります。必要な資料、その資料の維持方法、およびエージェントが拒否するか人間に渡す必要があるリクエストを特定します。
ナレッジには、承認済みのサポートガイダンス、プロダクトドキュメント、内部プロセスノート、構造化されたプロジェクト情報などが含まれます。有用な問いは、どれだけ多くの資料を接続できるかではなく、エージェントがタスクに関連する最新の情報を見つけられるかどうかです。ソース更新の担当者を割り当て、使用すべきでない資料は削除します。情報に異なるアクセスルールがある場合は、統合前にそれらを定義します。
ガードレールはワークフローの一部であり、最終的な文言のレイヤーではありません。許可されるアクション、機密性の高い状況、エスカレーションルート、および証拠が不足している場合にエージェントがすべきことを指定します。例えば、コミュニティアシスタンスの場合、エージェントは独立して公開するのではなく、レビュー用の応答を準備できます。リサーチの場合、情報源のある発見と未解決の質問を区別できます。
準備として、現在の参考資料を収集し、各ソースの意思決定者を特定し、日常的および困難なリクエストの例をリストアップできます。エージェントが公開インターフェースを通じてプロダクトを説明する必要がある場合、その回答をプロジェクトのWeb3ウェブサイトとランディング開発の資料と整合させてください。これにより、チャネル間での矛盾した説明が減ります。
デプロイ前にAIエージェントをどのようにテストしますか?
エージェントを、通常のリクエスト、不完全な入力、人間が必要なケースなど、実行すべき作業の例に対してテストします。結果として、何が機能するか、どこでより厳密な指示が必要か、いつ推測するのではなく停止すべきかが明確になります。
チームと代表的なタスクのセットに合意し、それぞれについて有用な結果がどのようなものかを定義します。評価では、エージェントが正しい情報を見つけたか、許可されたワークフローに従ったか、有用な出力を生成したか、適切なケースをエスカレーションしたかをカバーできます。基準は、抽象的なスコアではなく、チームが結果をどのように使用するかを反映する必要があります。
ローンチ前に以下をレビューしてください:
- 例が現在のプロジェクト運用を反映しているか
- ツールやソースが利用できない場合のエージェントの応答
- 人間がその作業を検査し修正できるか
- 未解決のケースを誰が受け取り、どのように追跡されるか
デプロイには、合意された統合、設定されたワークフローのレビュー、およびそれを運用する人々への引き継ぎノートが含まれます。ナレッジの更新場所、出力のレビュー方法、タスクがエスカレーションされたときに確認すべき事項を説明します。モニタリングは、チームが繰り返し発生する障害パターンを特定し、指示、ソース、またはワークフロースコープを更新するかどうかを決定するのに役立ちます。これにより、納品後にエージェントを維持するための実用的な基盤が得られます。
AIエージェントにおいて、人間による監視はどこに残すべきですか?
誤ったアクションがユーザー、資金、アクセス、またはプロジェクトのコミュニケーションに影響を与える可能性がある場所には、人間による監視が必要です。エージェントが定義された作業を処理し、人間がレビュー、承認、または引き継ぎを簡単に行えるように設計します。
サポートトリアージの場合、アカウント固有または曖昧なリクエストをエスカレーションすることを意味するかもしれません。コンテンツ運用の場合、チームメンバーが公開前に事実とトーンを確認する間、下書きを準備することを意味するかもしれません。オンチェーンモニタリングの場合、エージェントは設定されたイベントをレビュー用に表面化し、チームが適切な対応を決定します。引き継ぎ条件をワークフローに書き込むことで、スタッフがエージェントの限界を推測する必要がなくなります。
オンチェーンモニタリングエージェントは、設定されたソースとネットワーク接続が公開するデータでのみ動作できます。エクスプローラー、RPCプロバイダー、またはサードパーティAPIに不足または遅延した情報を提供させることはできません。合意された統合とテスト済みのフォールバック動作を提供しますが、それらの外部ソースの可用性と正確性はエージェントの制御外です。
スコーピング中に、常に承認が必要なアクションと、決して自動的に処理すべきでないケースを特定します。また、継続的なアクセス、ソース更新、エスカレーションレビューを誰が担当するかを明確にします。これらの決定は、エージェントがチームの負担を軽減できるようにしながら、運用管理を保護します。
AIエージェント開発はどのようにWeb3プロダクトに適合しますか?
AIエージェント開発は、ツール、データ、人間による引き継ぎの明確な担当を持つ、定義されたプロダクトまたは運用ワークフローの一部として最も効果的に機能します。エージェントを、それが使用するシステムとその出力に依存するチームと並行してスコープします。
コンパクトなプロジェクトは、承認されたソースからリサーチサマリーを作成するなど、1つのジョブに集中できます。より広範な構築では、複数のワークフローステージを接続し、プロジェクトナレッジベースを維持し、デプロイ後のモニタリングをサポートする場合があります。初期レビュー中に、CoinMarketing Proはタスク定義、利用可能なシステム、データ権限、および例示ケースをチームと確認します。そのレビューが、合意されたスコープと納品計画の基礎となり、すべての可能な機能が最初のリリースに含まれるという前提にはなりません。
エージェントは、顧客向けdApp、Telegramワークフロー、または内部運用ツールと並行して配置される場合があります。どのシステムが信頼できる情報源か、誰が変更を承認できるか、スタッフが引き継ぎをどこで確認するかを特定します。プロジェクトに関連するプロダクト作業が必要な場合、dApp開発、Telegramボットとミニアプリ開発、またはスマートコントラクト開発に合わせて計画を調整します。
開始するには、1つのワークフロー、それが使用するツール、および日常的および困難なケースの例をいくつか記載した簡単な説明を送ってください。チームとタスクをレビューし、人間によるチェックポイントを明確にし、議論用のスコープ開発計画を返します。
料金
| サービス | 価格 | 見積もり |
|---|---|---|
| AIエージェント開発 | $1,340から / プロジェクト |
開始価格はUSD表示です。カスタムバンドルやボリュームディスカウントはご相談ください。USDT、USDC、BTC、ETH、SOL、TON、またはプロジェクトトークンでのお支払いが可能です。
仕組み
- タスクを説明するワークフロー、そのユーザー、現在のツール、および有用な成果がどのようなものかを共有します。日常的なリクエストと例外の例を含めてください。
- スコープに合意するエージェントの役割、データアクセス、許可されるアクション、人間による引き継ぎ、および最初の納品の範囲外を確認します。
- ワークフローを構築する合意されたツールとナレッジを接続し、実際のタスクに合わせて指示とガードレールを設定します。
- 例で評価するチームが代表的な出力と例外をレビューします。合意された基準を満たさない場合、ワークフローを調整します。
- デプロイして引き継ぐスコープされたエージェントをデプロイし、その作業のレビュー方法、ソースの維持方法、エスカレーションの処理方法を説明します。
よくある質問
AIエージェント開発には何が含まれますか?
スコープされた作業には、ユースケースの定義、ツールとデータの統合、プロジェクトナレッジベース、ガードレール、評価セット、モニタリング、デプロイ、引き継ぎが含まれる場合があります。開発開始前に、どの部分がワークフローに適用されるかを合意します。
カスタムAIエージェントの費用はいくらですか?
プロジェクトは$1,340/プロジェクトから開始します。最終的なスコープは、ワークフロー、統合、ナレッジソース、評価のニーズ、デプロイ要件によって異なります。これらの詳細を確認し、プロジェクト計画を確定する前に作業を定義します。
AIエージェントの構築にはどのくらい時間がかかりますか?
タイムラインは、合意されたスコープと、ツール、データ、例示ケースの準備状況に依存します。焦点を絞ったワークフローは、合意された納品期間内にディスカバリーからテスト、引き継ぎまで進むことができます。アクセス、依存関係、評価作業を確認した後、その期間を設定します。
開始するためにチームから何が必要ですか?
改善したい1つのワークフロー、それが依存するツールとソース、プロセスを理解している連絡先、および典型的なケースと困難なケースの例をご用意ください。また、アクセスを承認し、人間によるレビューが必要なアクションを決定できる人を特定すると役立ちます。
AIエージェントは人間の承認なしにアクションを実行できますか?
接続されたツールと権限がサポートする場合、合意されたアクションを実行するように設定できます。それらのアクションを明示的に定義し、機密性の高い、曖昧な、または影響の大きいケースについては人間の承認またはエスカレーションを設定します。チームはアクセスと運用ポリシーの制御を保持します。
オンチェーンエージェントが常に最新のデータを持つことを保証できますか?
いいえ。エージェントは設定されたソースと接続が公開するデータのみを使用できるため、外部プロバイダーが利用可能または最新であることを保証できません。データが欠落または遅延した場合のワークフローの応答をテストし、問題を人間にルーティングするフォールバックを指定できます。
プロジェクトについて教えてください
4つの簡単な質問に答えると、マネージャーが1時間以内にプラン、スケジュール、価格帯をお送りします。すべて機密情報として扱われます。
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