Pengembangan AI Agent untuk Alur Kerja Web3

Apa yang dihasilkan dari pengembangan AI agent?

Pengembangan AI agent menghasilkan alur kerja yang diawasi dan berfungsi untuk tugas tertentu, beserta dokumentasi yang dibutuhkan tim Anda untuk meninjau dan mengoperasikannya. Hasilnya terlihat dalam proses yang terhubung: misalnya, permintaan dukungan dapat dikategorikan dan disiapkan untuk respons manusia, atau tugas riset dapat menghasilkan laporan terstruktur untuk ditinjau.

Hasil pertama adalah ruang lingkup yang disepakati: apa yang harus dilakukan agen, informasi dan alat apa yang boleh digunakannya, dan di mana seseorang mengambil alih. Selama pengembangan, kami menangkap keputusan dan bukti pengujian dalam Evidence Pack. Hal ini memudahkan tim Anda untuk melihat apa yang telah dikonfigurasi dan bagaimana kinerja agen pada contoh yang disepakati.

Kasus penggunaan umum meliputi:

• Menyortir permintaan dukungan yang masuk dan menyusun draf tanggapan untuk disetujui.
• Mengumpulkan riset proyek ke dalam format laporan yang konsisten.
• Membantu operasi konten dengan materi sumber yang disetujui.
• Memantau informasi on-chain dan mengarahkan pengamatan yang relevan kepada seseorang.

Jika tugas tersebut merupakan bagian dari produk yang lebih luas, kami dapat merincinya bersama pengembangan Web3, pengembangan dApp, atau pengembangan asisten Telegram. Titik awal yang berguna adalah pekerjaan yang diulangi tim Anda, bukan permintaan umum untuk "menambahkan AI."

Alur kerja mana yang cocok untuk AI agent?

AI agent cocok digunakan ketika suatu tugas memiliki titik awal yang jelas, langkah-langkah yang dapat diulang, informasi yang dapat diakses, dan hasil yang dapat ditinjau. Ini harus menghemat upaya tanpa menyembunyikan keputusan penting dari orang yang bertanggung jawab atas hasilnya.

Sebelum memilih alur kerja, petakan jalurnya saat ini dari input hingga selesai. Catat siapa yang menyediakan input, sumber mana yang otoritatif, alat apa yang terlibat, dan kasus mana yang membutuhkan penilaian manusia. Tugas yang bergantung pada pengecualian yang tidak terdokumentasi atau keputusan sensitif mungkin memerlukan versi pertama yang lebih sempit.

Ringkasan kasus penggunaan yang praktis mencakup:

• Peristiwa atau permintaan yang memulai alur kerja.
• Informasi yang dapat dibaca agen dan tindakan yang dapat dilakukannya.
• Keluaran yang diharapkan, seperti permintaan atau laporan yang dikategorikan.
• Contoh kasus rutin dan kasus yang harus ditingkatkan.
• Orang yang meninjau pengecualian dan memiliki hasilnya.

Misalnya, asisten dukungan komunitas dapat mengatur pertanyaan yang masuk dan menyarankan jawaban dari materi proyek yang disetujui, sementara anggota tim memutuskan apa yang akan dikirim. Alur kerja monitoring on-chain dapat menyiapkan pengamatan untuk ditinjau; alur kerja ini tidak boleh secara diam-diam membuat keputusan yang menjadi hak tim. Jika pekerjaan tersebut berada dalam aplikasi yang lebih besar, bandingkan persyaratannya dengan pengembangan kontrak pintar dan pengembangan situs Web3 sebelum menetapkan ruang lingkup agen.

Bagaimana alat, data, dan pengetahuan terhubung?

Agen hanya dapat menggunakan informasi dan tindakan yang tersedia baginya melalui integrasi yang disepakati. Kami memetakan sumber dan alat tersebut sebelum implementasi, lalu menentukan izin dan batasan sehingga pekerjaan agen jelas bagi orang yang mengoperasikannya.

Peta integrasi membedakan materi referensi dari tindakan. Basis pengetahuan dapat berisi dokumentasi proyek, kebijakan, atau jawaban dukungan yang disetujui. Alat yang terhubung dapat memungkinkan agen mengambil informasi, menyiapkan laporan, atau merutekan kasus. Kami mencatat sumber mana yang otoritatif dan apa yang harus dilakukan ketika informasi yang diperlukan hilang atau tidak konsisten.

Untuk setiap koneksi, tim harus mengidentifikasi pemilik, metode akses, dan format data yang diharapkan. Siapkan contoh input dan output, plus aturan apa pun tentang informasi sensitif. Jika akses belum siap, kami dapat mencatatnya sebagai ketergantungan daripada memperlakukannya sebagai bagian dari integrasi yang selesai.

Tinjauan desain yang berguna menanyakan:

• Dapatkah sumber diakses dengan izin yang dapat diberikan proyek?
• Apakah ada pemilik yang jelas yang dapat menyetujui akses dan perubahan?
• Dapatkah output diperiksa oleh seseorang sebelum memengaruhi pelanggan atau proses?
• Apa yang harus terjadi jika alat tidak tersedia atau sumber tidak menjawab pertanyaan?

Pekerjaan dasar ini membuat implementasi dapat ditinjau dan membantu menghindari menghubungkan alat hanya karena tersedia. Jika persyaratannya terutama adalah antarmuka percakapan, pengembangan asisten Telegram mungkin merupakan layanan pendamping yang relevan.

Apa saja yang termasuk dalam proyek AI agent khusus?

Proyek AI agent khusus mencakup pekerjaan desain dan pengembangan yang diperlukan untuk memindahkan satu alur kerja yang telah ditentukan dari definisi ke serah terima yang diawasi. Integrasi dan hasil yang tepat disepakati sebelum implementasi, sehingga tim dapat membedakan persyaratan inti dari penambahan selanjutnya.

Ruang lingkup proyek dapat mencakup:

• Definisi kasus penggunaan, kriteria keberhasilan, dan batasan alur kerja.
• Perencanaan integrasi alat dan data untuk sumber yang disetujui.
• Basis pengetahuan yang diatur di sekitar tugas dan materi referensi.
• Pagar pembatas, jalur eskalasi, dan titik tinjauan manusia.
• Set evaluasi dengan contoh representatif dan perilaku yang diharapkan.
• Dukungan penerapan, catatan operasi, dan pendekatan monitoring.

Set evaluasi membantu tim Anda memeriksa perilaku terhadap contoh yang penting bagi alur kerja. Ini bukan pengganti pengawasan manusia yang berkelanjutan; ini adalah cara praktis untuk mendiskusikan apakah agen mengikuti instruksi yang disepakati dan menangani kasus yang diketahui dengan tepat.

Pada saat serah terima, kami memberikan konfigurasi yang relevan dan konteks operasi yang disepakati dalam ruang lingkup, menjelaskan alur tinjauan dan eskalasi, serta mengidentifikasi ketergantungan yang tersisa. Bagi tim yang masih memutuskan apa yang akan dibangun, pengembangan Web3 menyediakan konteks yang lebih luas untuk pekerjaan produk terkait. Daftar hasil yang jelas memudahkan penugasan kepemilikan setelah peluncuran dan merencanakan perbaikan di masa mendatang.

Bagaimana proses pengembangan memverifikasi hasil?

Kami memverifikasi hasil dengan memeriksa alur kerja yang diimplementasikan terhadap ruang lingkup yang disepakati, daftar integrasi, dan contoh evaluasi, lalu mencatat hasilnya untuk serah terima. Anda dapat melihat apa yang telah selesai, apa yang telah diuji, dan item mana yang memerlukan keputusan dari sisi proyek.

Pekerjaan dimulai dengan daftar periksa kickoff yang mencakup tugas, pengguna, materi sumber, akses, pemilik tinjauan, dan aturan eskalasi. Setelah persetujuan ruang lingkup, kami memetakan alur kerja dan integrasi, menyiapkan basis pengetahuan dan pagar pembatas, serta mengimplementasikan agen. Evaluasi kemudian menggunakan contoh yang disepakati, dengan masalah yang didokumentasikan untuk ditinjau dan diperbaiki dalam ruang lingkup yang ditentukan.

Proof Log mencatat pemeriksaan hasil dan bukti yang tersedia untuk alur kerja yang disepakati. Ini dapat mencakup status integrasi, pengamatan evaluasi, ketergantungan yang terbuka, dan item serah terima. Ini memberi tim klien permukaan tinjauan yang konkret alih-alih mengandalkan pernyataan umum bahwa agen sudah siap.

Urutannya praktis, bukan berdasarkan kalender: akses ke alat dan materi referensi yang dapat digunakan harus tersedia sebelum pekerjaan terkait dapat diselesaikan. Waktu dikonfirmasi setelah alur kerja dan integrasi dipahami. Untuk mempersiapkan, kirimkan contoh tugas, dokumen sumber yang relevan, daftar alat yang terlibat, dan nama atau peran orang yang akan meninjau pengecualian.

Apa yang harus diketahui tim tentang batasan dan pengawasan agen?

AI agent dapat menghasilkan respons yang salah atau tidak lengkap, dan alat atau sumber yang terhubung dapat berubah atau menjadi tidak tersedia; oleh karena itu, agen harus beroperasi dalam izin dan batasan tinjauan yang disepakati untuk alur kerja. Kami tidak dapat menjamin keluaran bebas kesalahan atau perilaku tidak terputus di seluruh model, layanan, dan integrasi pihak ketiga.

Kurangi risiko operasional dengan menentukan apa yang boleh dilakukan agen tanpa persetujuan, apa yang hanya boleh disiapkan, dan apa yang harus diserahkan kepada manusia. Jaga agar tugas awal cukup sempit untuk dievaluasi dengan contoh representatif, dan pastikan anggota tim yang ditunjuk memiliki eskalasi dan perubahan pada materi sumber.

Sebelum serah terima, pastikan tim Anda dapat menjawab pertanyaan operasional ini:

• Siapa yang memeriksa pengecualian dan bertindak ketika agen tidak dapat menyelesaikan tugas?
• Materi referensi mana yang disetujui, dan siapa yang memeliharanya?
• Bagaimana tim Anda akan meninjau contoh evaluasi dan masalah yang tercatat?
• Siapa yang mengelola akses ketika alat yang terhubung atau peran proyek berubah?

Perlakukan set evaluasi dan catatan operasi sebagai dokumen kerja. Ketika proses yang mendasarinya, materi sumber, atau izin berubah, tinjau perilaku yang terpengaruh sebelum memperluas tanggung jawab agen. Ini menjaga kepemilikan tetap pada tim dan membuat penyesuaian di masa mendatang lebih mudah untuk dirinci.

Bagaimana AI agent dapat cocok dengan produk Web3 yang lebih luas?

AI agent paling cocok dengan produk Web3 yang lebih luas ketika perannya, akses data, dan pemilik manusianya jelas bersama dengan arsitektur produk lainnya. Ini dapat mendukung alur kerja layanan atau operasi internal, sementara antarmuka produk dan logika on-chain tetap menjadi bagian yang dirinci secara eksplisit dari pembangunan.

Mulailah dengan memutuskan apakah agen tersebut adalah alat internal, asisten yang menghadap pengguna, atau lapisan operasional yang terhubung ke komponen produk lainnya. Pilihan ini memengaruhi anggota tim mana yang membutuhkan akses, informasi apa yang harus disajikan, dan di mana seseorang meninjau hasilnya. Jika pengalaman pengguna masih direncanakan, selaraskan ringkasan agen dengan pengembangan dApp atau pengembangan situs Web3. Jika titik masuk percakapan diperlukan, pertimbangkan pengembangan asisten Telegram sebagai persyaratan antarmuka yang terpisah.

Untuk proyek yang terfokus, berikan kami satu alur kerja yang ingin ditingkatkan tim Anda, contoh input dan outputnya, alat yang digunakannya, dan dokumen sumber yang tersedia. CoinMarketingCap akan meninjau materi tersebut, mengidentifikasi ruang lingkup dan ketergantungan, dan mengembalikan garis besar proyek yang diusulkan untuk didiskusikan. Mulailah dengan mengirimkan alur kerja itu melalui halaman kontak kami.

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. Tentukan tugasBagikan alur kerja yang berulang, penggunanya, dan hasil yang Anda ingin agen siapkan atau selesaikan. Kami mengidentifikasi keputusan manusia yang harus tetap berada di tangan tim Anda.
2. Petakan sumber dan alatDaftarkan sumber pengetahuan yang disetujui, alat yang terhubung, pemilik akses, dan batasan data apa pun. Kami mendokumentasikan ruang lingkup integrasi dan ketergantungan.
3. Rancang batasanSetujui izin, pagar pembatas, jalur eskalasi, dan titik tinjauan manusia. Tim juga mengonfirmasi seperti apa hasil yang berguna itu.
4. Bangun dan evaluasiKami mengembangkan alur kerja yang telah ditentukan dan menilainya terhadap contoh tugas yang disepakati. Temuan dan masalah yang terbuka dicatat untuk ditinjau.
5. Terapkan dan serah terimaKami mendukung penerapan dalam ruang lingkup yang disepakati dan memandu tim melalui catatan operasi, tanggung jawab monitoring, dan langkah selanjutnya.