KI Agent Entwicklung für Web3-Workflows

Welche Web3-Aufgaben eignen sich für einen KI-Agenten?

KI-Agenten eignen sich für wiederkehrende Aufgaben mit definierten Inputs, Tools und Prüfpunkten. Sie ersetzen nicht die Entscheidung darüber, was das Projekt tun soll; das Team legt das Ziel, zulässige Aktionen und Eskalationspfade fest. Bei einem Support-Workflow kann der Agent beispielsweise eine eingehende Frage kategorisieren, relevantes Material aus einer genehmigten Wissensdatenbank abrufen und eine Antwort zur Überprüfung durch eine Person vorbereiten.

Bevor Sie den Umfang festlegen, beschreiben Sie die Aufgabe in operativen Begriffen: Was löst sie aus, welche Informationen darf sie nutzen, welches Ergebnis soll sie liefern, und wo übernimmt eine Person? Wenn die Aufgabe eine neue benutzerorientierte Anwendung erfordert, ziehen Sie die dApp-Entwicklung parallel zum Agenten in Betracht. Wenn es sich hauptsächlich um eine Schnittstelle für Telegram handelt, lesen Sie Telegram-Bot- und Mini-App-Entwicklung. Wir passen den Agenten an den tatsächlichen Workflow an, anstatt KI zu einem Prozess hinzuzufügen, der keinen klaren Verantwortlichen oder keine klare Abschlussbedingung hat.

Wie wird aus einem Workflow ein Agent?

Wir beginnen damit, die Aufgabe vom Input zum Output abzubilden. Diese Abbildung wird zur Arbeitsspezifikation: Was der Agent lesen, was er vorbereiten oder ausführen darf und was er an eine Person senden muss. Dann verbinden wir die vereinbarten Tools und Datenquellen und testen den Workflow als vollständigen Pfad, anstatt nur eine einzelne Antwort zu prüfen.

Für das On-Chain-Monitoring muss das Projekt die relevanten Daten und das Ereignis identifizieren, das Aufmerksamkeit verdient. Für Recherche und Berichterstattung muss es akzeptable Quellen und das Berichtsformat identifizieren. Für den Support muss es definieren, welches Material aktuell ist und welche Anfragen eskaliert werden müssen. Wir halten diese Entscheidungen in einer Launch-Spezifikation fest, damit das Team den Umfang vor der Implementierung prüfen kann. Wenn das Produkt auch eine öffentliche Schnittstelle benötigt, koordinieren Sie den Agenten mit der Web3-Website- und Landing-Entwicklung oder der Smart-Contract-Entwicklung, je nach Systemgrenze.

Welches Wissen und welche Tests braucht ein KI-Agent?

Eine Wissensdatenbank stellt dem Agenten projektspezifisches Material zur Verfügung; sie löst Widersprüche oder veraltete Anweisungen nicht von selbst. Bereiten Sie eine kleine, repräsentative Sammlung aktueller Materialien vor, benennen Sie den Verantwortlichen für Aktualisierungen und kennzeichnen Sie Inhalte, die nicht verwendet werden sollen. Wenn zwei Dokumente widersprüchlich sind, teilen Sie uns mit, welche Quelle Vorrang hat, oder leiten Sie den Konflikt an eine Person weiter.

Die Evaluierung sollte die Arbeit widerspiegeln, die der Agent tatsächlich sehen wird. Schließen Sie gewöhnliche Anfragen, unvollständige Eingaben, Randfälle und Anfragen ein, die eskaliert werden sollten. Definieren Sie für jede, wie eine akzeptable Bearbeitung aussieht: eine Antwort, ein Entwurf, eine Bitte um Klärung oder eine menschliche Übergabe. Wir verwenden diese Beispiele, um den Workflow zu testen und die Grenze zwischen automatisierter Arbeit und menschlichem Urteil explizit zu machen. Das Monitoring wird als Teil der Übergabe geplant, damit das Team Ausgaben überprüfen, wiederkehrende Lücken erkennen und die Wissensdatenbank oder das Evaluierungsset aktualisieren kann, wenn sich der Betriebsprozess ändert.

Was ist in einem KI-Agenten-Entwicklungsprojekt enthalten?

Der endgültige Umfang spiegelt den Workflow wider, nicht eine generische Funktionscheckliste. Eine enge Aufgabe mit einer klaren Datenquelle kann einen anderen Integrationsplan erfordern als ein Agent, der mehrere Tools koordiniert. Wir identifizieren Abhängigkeiten frühzeitig, einschließlich wer Zugriff gewähren kann, wer Quellmaterial besitzt und wer Eskalationen nach dem Start prüft.

Das Projekt umfasst Design und Entwicklung des vereinbarten Agenten, Integration der vereinbarten Tools und Daten, eine Wissensdatenbank, Leitplanken, ein Evaluierungsset, Monitoring, Deployment und Übergabe. Wir dokumentieren, was der Agent kann und wo er anhalten oder eine Person anfordern muss. Der Startpreis liegt bei $1.480 / Projekt; der spezifische Umfang wird nach Prüfung des Workflows und der Abhängigkeiten bestätigt. Wenn das Projekt auch Token- oder Anwendungsinfrastruktur benötigt, koordinieren Sie die Grenze mit der Web3-Entwicklung, bevor die Implementierung beginnt.

Wie läuft der Bau vom Briefing bis zur Übergabe ab?

Der Zeitplan wird festgelegt, nachdem der Workflow und die Zugriffsanforderungen verstanden sind. Die Arbeit kann voranschreiten, wenn der Projektverantwortliche die Aufgabe bestätigen, erforderliche Quellen bereitstellen oder deren Zugriff genehmigen und das erwartete Verhalten prüfen kann. Wir decken fehlende Inputs auf, bevor sie zu späten Annahmen werden.

Eine Spezifikationsprüfung gibt Ihrem Team einen Punkt, um die vorgeschlagenen Aufgabengrenzen, Integrationen und Evaluierungsbeispiele zu prüfen, bevor der Bau fortgesetzt wird. Während der Implementierung hält das Run-Log die Arbeit und Entscheidungen im Rahmen des vereinbarten Umfangs fest. Bei der Übergabe fasst das Readout zusammen, was geliefert wurde, wie es evaluiert wurde und was das Team warten sollte. Wir arbeiten mit Ihrem benannten Ansprechpartner für Fragen zu Zugriff und Genehmigungen und mit dem Workflow-Verantwortlichen für Entscheidungen zum erwarteten Verhalten. Dies hält technische Entscheidungen an die Personen gebunden, die den Agenten betreiben werden.

Was sollten Sie vor dem Anschluss eines KI-Agenten bedenken?

Ein Agent ist einfacher zu betreiben, wenn seine Berechtigungen seiner Aufgabe entsprechen. Geben Sie ihm nur den genehmigten Zugriff, der für den vereinbarten Workflow erforderlich ist, und benennen Sie eine verantwortliche Person für Prüfung und Änderungen. Beginnen Sie mit der Aufgabe, die die klarsten Inputs und Erfolgsbedingungen hat; erweitern Sie den Umfang, nachdem das Team das anfängliche Verhalten geprüft hat.

Externe Tool-Berechtigungen, die Qualität der Quelldaten und die Richtlinien verbundener Dienste schränken ein, was ein Agent lesen oder ausführen kann; Modellausgaben können bei mehrdeutigen Fällen dennoch eine menschliche Überprüfung erfordern. Wir legen den Umfang fest und testen die vereinbarten Pfade, können aber keine Zugriffsgenehmigung oder korrekte Bearbeitung jedes nicht repräsentierten Randfalls versprechen.

Für angrenzende Bedürfnisse ist die KI-Such-Sichtbarkeit ein separater Dienst, der sich darauf konzentriert, wie ein Projekt in der KI-gestützten Suche erscheint, nicht auf die Automatisierung eines internen Workflows. Um dieses Entwicklungsprojekt zu starten, senden Sie uns eine Aufgabenbeschreibung, die Tools oder Daten, die sie berührt, und die Person, die ihre Ausgaben prüft. Wir verwenden dieses Material, um einen Umfang für Ihre Prüfung vorzubereiten.

Preise

Startpreise in USD. Individuelle Pakete und Mengenrabatte auf Anfrage. Zahlung in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON oder Ihrem Projekt-Token.

So funktioniert's

1. Aufgabe beschreibenSenden Sie den Workflow, seinen Auslöser, das erwartete Ergebnis und den aktuellen Verantwortlichen. Fügen Sie Beispiele für Anfragen oder Ereignisse hinzu, die der Agent bearbeiten soll.
2. Zugriff und Grenzen bestätigenIdentifizieren Sie die Tools und Datenquellen, wer den Zugriff genehmigen kann, und wo eine Person prüfen oder übernehmen muss.
3. Spezifikation prüfenPrüfen Sie den vorgeschlagenen Workflow, die Leitplanken und die Evaluierungsbeispiele, bevor die Implementierung beginnt.
4. Bauen und evaluierenWir implementieren die vereinbarten Verbindungen und testen repräsentative Fälle, einschließlich unvollständiger Eingaben und Eskalationspfade.
5. Deployen und übergebenIhr Team erhält das deployede Setup, Betriebshinweise und ein Readout der Arbeit und Evaluierung.