Phát triển AI Agent cho quy trình Web3 thực tế

Những tác vụ Web3 nào phù hợp với một AI agent?

Một trường hợp sử dụng AI agent tốt là một tác vụ lặp đi lặp lại với đầu vào rõ ràng, kết quả hữu ích và một điểm xem xét của con người đã biết. Mục tiêu không phải là tự động hóa mọi quyết định. Đó là giảm công việc thủ công trong một quy trình mà nhóm của bạn đã hiểu.

Các điểm khởi đầu phổ biến bao gồm phân loại hỗ trợ, tóm tắt nghiên cứu, vận hành nội dung, hỗ trợ cộng đồng và theo dõi on-chain. Phạm vi phù hợp phụ thuộc vào thông tin có sẵn, các hành động agent được phép thực hiện và chi phí của một phản hồi không chính xác.

Trước khi phát triển, hãy viết ra:

• Ai khởi tạo tác vụ và thông tin nào đi kèm với nó?
• Agent nên tạo ra hoặc làm gì, và điều gì được coi là kết quả hoàn chỉnh?
• Những trường hợp nào nên được chuyển thẳng đến một thành viên trong nhóm?
• Những công cụ hoặc hồ sơ nào agent có thể sử dụng và ai sở hữu chúng?

Ví dụ, một trợ lý hỗ trợ có thể nhóm các câu hỏi đến, truy xuất các câu trả lời đã được phê duyệt và chuẩn bị một bản nháp để xem xét. Đó là một brief dễ kiểm tra hơn là yêu cầu một agent “xử lý hỗ trợ.” Nếu quy trình phụ thuộc vào một sản phẩm hướng tới người dùng, chúng tôi có thể điều chỉnh brief với phát triển dApp. Đối với phạm vi sản phẩm rộng hơn, hãy bắt đầu với phát triển Web3.

Các công cụ và quy trình định hình agent như thế nào?

Quy trình xác định agent cần những công cụ nào và những hành động nào nó có thể thực hiện. Chúng tôi ánh xạ từng bước từ đầu vào đến kết quả, sau đó chỉ kết nối các dịch vụ và nguồn dữ liệu cần thiết để hoàn thành công việc đó.

Một bản đồ quy trình thực tế xác định trình kích hoạt, thông tin cần thiết ở mỗi giai đoạn, bất kỳ hành động nào agent có thể thực hiện và điểm mà một người phê duyệt hoặc tiếp quản. Điều này giúp dễ dàng phát hiện quyền truy cập bị thiếu, quyền sở hữu không rõ ràng hoặc các bước nên giữ lại thủ công. Nó cũng cho nhóm của bạn một cách cụ thể để xem xét phạm vi đề xuất trước khi triển khai.

Các tích hợp có thể hỗ trợ các tác vụ như truy xuất thông tin dự án, chuẩn bị báo cáo hoặc định tuyến yêu cầu hỗ trợ. Các kết nối cụ thể phụ thuộc vào các công cụ bạn đã sử dụng và các quyền mà chúng cung cấp. Chúng tôi ghi lại những gì được đọc, những gì có thể thay đổi và cách các ngoại lệ được đưa ra thay vì coi mọi tích hợp là quyền truy cập không hạn chế.

Đối với một quy trình liên quan đến dữ liệu hợp đồng, hãy phối hợp vai trò của agent với phát triển hợp đồng thông minh. Nếu trải nghiệm Telegram là một phần của tác vụ, chúng tôi có thể xác định cách agent bàn giao công việc cho phát triển bot Telegram và mini app. Vấn đề là làm cho agent phù hợp với đường vận hành thực tế của sản phẩm, không phải thêm một hệ thống riêng biệt mà nhân viên phải làm việc xung quanh.

Agent nên sử dụng kiến thức và rào chắn nào?

Một agent nên sử dụng một bộ kiến thức dự án có chủ đích, với các ranh giới làm cho vai trò của nó dễ hiểu đối với nhóm. Chúng tôi xác định tài liệu nó cần, cách tài liệu đó được duy trì và những yêu cầu nào nó phải từ chối hoặc chuyển cho một người.

Kiến thức có thể bao gồm hướng dẫn hỗ trợ đã được phê duyệt, tài liệu sản phẩm, ghi chú quy trình nội bộ hoặc thông tin dự án có cấu trúc. Câu hỏi hữu ích không phải là có thể kết nối bao nhiêu tài liệu; đó là liệu agent có thể tìm thấy thông tin hiện tại, phù hợp cho tác vụ hay không. Chỉ định chủ sở hữu cho các bản cập nhật nguồn và loại bỏ tài liệu không nên sử dụng. Nếu thông tin có các quy tắc truy cập khác nhau, hãy xác định chúng trước khi tích hợp.

Rào chắn là một phần của quy trình, không phải là một lớp từ ngữ cuối cùng. Chúng tôi chỉ định các hành động được phép, tình huống nhạy cảm, lộ trình leo thang và những gì agent nên làm khi thiếu bằng chứng. Ví dụ, đối với hỗ trợ cộng đồng, agent có thể chuẩn bị một phản hồi để xem xét thay vì đăng nó một cách độc lập. Đối với nghiên cứu, nó có thể phân biệt một phát hiện có nguồn gốc với một câu hỏi chưa được giải quyết.

Bạn có thể chuẩn bị bằng cách thu thập các tài liệu tham khảo hiện tại, xác định người ra quyết định cho mỗi nguồn và liệt kê các ví dụ về các yêu cầu thông thường và khó khăn. Nếu agent cần giải thích một sản phẩm thông qua giao diện công khai, hãy giữ cho câu trả lời của nó phù hợp với tài liệu phát triển website và landing Web3 của dự án. Điều đó làm giảm các mô tả mâu thuẫn trên các kênh.

Làm thế nào để kiểm tra một AI agent trước khi triển khai?

Chúng tôi kiểm tra một agent dựa trên các ví dụ về công việc nó được thiết kế để làm, bao gồm các yêu cầu thông thường, đầu vào không đầy đủ và các trường hợp yêu cầu một người. Kết quả là một cái nhìn rõ ràng về những gì hoạt động, nơi agent cần hướng dẫn chặt chẽ hơn và khi nào nó nên dừng lại thay vì phỏng đoán.

Chúng tôi thống nhất một bộ các tác vụ đại diện với nhóm của bạn và xác định kết quả có thể sử dụng được trông như thế nào cho mỗi tác vụ. Đánh giá có thể bao gồm việc agent có tìm thấy thông tin chính xác, tuân theo quy trình được phép, tạo ra đầu ra hữu ích và leo thang đúng các trường hợp hay không. Các tiêu chí nên phản ánh cách nhóm của bạn sẽ sử dụng kết quả, không phải một điểm số trừu tượng.

Trước khi ra mắt, hãy xem xét:

• Liệu các ví dụ có phản ánh hoạt động dự án hiện tại không
• Agent phản ứng thế nào khi một công cụ hoặc nguồn không khả dụng
• Liệu một người có thể kiểm tra và sửa chữa công việc của nó không
• Ai nhận các trường hợp chưa được giải quyết và chúng được theo dõi như thế nào

Triển khai bao gồm các tích hợp đã thỏa thuận, xem xét quy trình đã cấu hình và ghi chú bàn giao cho những người vận hành nó. Chúng tôi giải thích nơi cập nhật kiến thức, cách xem xét đầu ra và những gì cần kiểm tra khi một tác vụ được leo thang. Việc theo dõi sau đó có thể giúp nhóm của bạn xác định các mẫu lỗi lặp lại và quyết định có nên cập nhật hướng dẫn, nguồn hoặc phạm vi quy trình hay không. Điều này cung cấp cho bạn một cơ sở thực tế để duy trì agent sau khi bàn giao.

Nên giữ sự giám sát của con người ở đâu trong một AI agent?

Sự giám sát của con người thuộc về bất cứ nơi nào một hành động sai lầm có thể ảnh hưởng đến người dùng, tiền, quyền truy cập hoặc truyền thông dự án. Chúng tôi thiết kế agent để xử lý công việc đã xác định và giúp một người dễ dàng xem xét, phê duyệt hoặc tiếp quản.

Đối với phân loại hỗ trợ, điều đó có thể có nghĩa là leo thang các yêu cầu cụ thể về tài khoản hoặc mơ hồ. Đối với vận hành nội dung, nó có thể có nghĩa là chuẩn bị một bản nháp trong khi một thành viên trong nhóm kiểm tra thông tin và giọng điệu trước khi xuất bản. Đối với theo dõi on-chain, agent có thể đưa ra một sự kiện đã cấu hình để xem xét, trong khi nhóm của bạn quyết định phản hồi nào là phù hợp. Viết điều kiện bàn giao vào quy trình để nhân viên không phải suy luận khi nào agent đã đạt đến giới hạn của nó.

Một agent theo dõi on-chain chỉ có thể làm việc với dữ liệu mà các nguồn và kết nối mạng đã cấu hình của nó cung cấp; nó không thể làm cho một explorer, nhà cung cấp RPC hoặc API bên thứ ba cung cấp thông tin bị thiếu hoặc bị trì hoãn. Chúng tôi bàn giao các tích hợp đã thỏa thuận và hành vi dự phòng đã được kiểm tra, trong khi tính khả dụng và độ chính xác của các nguồn bên ngoài đó vẫn nằm ngoài tầm kiểm soát của agent.

Trong quá trình xác định phạm vi, hãy xác định các hành động luôn phải yêu cầu phê duyệt và các trường hợp không bao giờ được xử lý tự động. Chúng tôi cũng làm rõ ai sở hữu quyền truy cập liên tục, cập nhật nguồn và xem xét leo thang. Những quyết định này bảo vệ quyền kiểm soát vận hành trong khi vẫn để agent thực hiện công việc hữu ích thay cho nhóm.

Phát triển AI Agent phù hợp như thế nào vào một sản phẩm Web3?

Phát triển AI Agent hoạt động tốt nhất như một phần của một sản phẩm hoặc quy trình vận hành đã xác định, với quyền sở hữu rõ ràng cho các công cụ, dữ liệu và bàn giao của con người. Chúng tôi xác định phạm vi agent cùng với các hệ thống nó phải sử dụng và nhóm sẽ dựa vào đầu ra của nó.

Một dự án nhỏ gọn có thể tập trung vào một công việc, chẳng hạn như soạn thảo tóm tắt nghiên cứu từ các nguồn đã được phê duyệt. Một bản dựng rộng hơn có thể kết nối một số giai đoạn quy trình, duy trì cơ sở kiến thức dự án và hỗ trợ theo dõi sau khi triển khai. Trong quá trình xem xét ban đầu, CoinMarketing Pro kiểm tra định nghĩa tác vụ, các hệ thống có sẵn, quyền dữ liệu và các trường hợp ví dụ với nhóm của bạn. Việc xem xét đó trở thành cơ sở cho một phạm vi và kế hoạch bàn giao đã thỏa thuận, thay vì giả định rằng mọi khả năng có thể đều thuộc về bản phát hành đầu tiên.

Agent có thể nằm cùng với một dApp hướng tới khách hàng, một quy trình Telegram hoặc một công cụ vận hành nội bộ. Xác định hệ thống nào là nguồn sự thật, ai có thể phê duyệt các thay đổi và nơi nhân viên mong đợi thấy các bàn giao. Khi dự án cần công việc sản phẩm được kết nối, hãy điều chỉnh kế hoạch với phát triển dApp, phát triển bot Telegram và mini app hoặc phát triển hợp đồng thông minh, nếu có liên quan.

Để bắt đầu, hãy gửi cho chúng tôi một mô tả ngắn về một quy trình, các công cụ nó sử dụng và một vài ví dụ về các trường hợp thông thường và khó khăn. Chúng tôi sẽ xem xét tác vụ với nhóm của bạn, làm rõ các điểm kiểm tra của con người và trả lại một kế hoạch phát triển có phạm vi để thảo luận.

Bảng giá

Giá khởi điểm bằng USD. Gói tùy chỉnh và chiết khấu theo số lượng theo yêu cầu. Thanh toán bằng USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON hoặc token dự án của bạn.

Cách hoạt động

1. Mô tả tác vụChia sẻ quy trình, người dùng của nó, các công cụ hiện tại và kết quả hữu ích trông như thế nào. Bao gồm các ví dụ về yêu cầu thông thường và ngoại lệ.
2. Thống nhất phạm viChúng tôi xác nhận vai trò của agent, quyền truy cập dữ liệu, các hành động được phép, bàn giao của con người và những gì nằm ngoài lần bàn giao đầu tiên.
3. Xây dựng quy trìnhChúng tôi kết nối các công cụ và kiến thức đã thỏa thuận, sau đó cấu hình hướng dẫn và rào chắn xung quanh tác vụ thực tế.
4. Đánh giá với các ví dụNhóm của bạn xem xét các đầu ra và ngoại lệ đại diện. Chúng tôi điều chỉnh quy trình ở nơi nó không đáp ứng các tiêu chí đã thỏa thuận.
5. Triển khai và bàn giaoChúng tôi triển khai agent đã xác định phạm vi và giải thích cách xem xét công việc của nó, duy trì nguồn và xử lý leo thang.