Sviluppo agenti AI per flussi di lavoro Web3

Quali compiti Web3 sono adatti a un agente AI?

Gli agenti AI sono adatti a compiti ripetibili con input, strumenti e punti di revisione definiti. Non sostituiscono la decisione su cosa il progetto dovrebbe fare; il team stabilisce l'obiettivo, le azioni accettabili e il percorso di escalation. Per un flusso di lavoro di supporto, ad esempio, l'agente può categorizzare una domanda in arrivo, recuperare materiale pertinente da una knowledge base approvata e preparare una risposta da far verificare a una persona.

Prima di definire l'ambito, scrivi il compito in termini operativi: cosa lo avvia, quali informazioni può utilizzare, quale risultato deve produrre e dove una persona subentra. Se il compito richiede una nuova applicazione rivolta all'utente, considera lo sviluppo di dApp insieme all'agente. Se si tratta principalmente di un'interfaccia per Telegram, consulta sviluppo di bot e mini app Telegram. Mappiamo l'agente sul flusso di lavoro effettivo, piuttosto che aggiungere AI a un processo che non ha un responsabile chiaro o una condizione di completamento.

Come trasformiamo un flusso di lavoro in un agente?

Iniziamo mappando il compito dall'input all'output. Quella mappa diventa la specifica di lavoro: cosa l'agente può leggere, cosa può preparare o eseguire e cosa deve inviare a una persona. Colleghiamo quindi gli strumenti e le fonti di dati concordati e testiamo il flusso di lavoro come un percorso completo, anziché verificare solo una singola risposta.

Per il monitoraggio on-chain, il progetto deve identificare i dati rilevanti e l'evento che merita attenzione. Per la ricerca e il reporting, deve identificare le fonti accettabili e il formato del report. Per il supporto, deve definire quale materiale è aggiornato e quali richieste necessitano di escalation. Catturiamo queste decisioni in una Launch Spec, in modo che il team possa rivedere l'ambito prima dell'implementazione. Se il prodotto necessita anche di un'interfaccia pubblica, coordina l'agente con lo sviluppo di siti Web e landing page Web3 o lo sviluppo di smart contract, a seconda del confine del sistema.

Di quali conoscenze e test ha bisogno un agente AI?

Una knowledge base fornisce all'agente materiale specifico del progetto da consultare; non risolve da sola contraddizioni o istruzioni obsolete. Prepara una piccola raccolta rappresentativa di materiali aggiornati, identifica il responsabile per gli aggiornamenti e segnala i contenuti che non dovrebbero essere utilizzati. Se due documenti sono in disaccordo, dicci quale fonte ha la precedenza o indirizza il conflitto a una persona.

La valutazione dovrebbe riflettere il lavoro che l'agente vedrà effettivamente. Includi richieste ordinarie, input incompleti, casi limite e richieste che dovrebbero essere escalate. Per ciascuno, definisci come appare una gestione accettabile: una risposta, una bozza, una richiesta di chiarimento o un passaggio a un umano. Usiamo questi esempi per testare il flusso di lavoro e per rendere esplicito il confine tra lavoro automatizzato e giudizio umano. Il monitoraggio è pianificato come parte della consegna, in modo che il team possa rivedere gli output, individuare lacune ricorrenti e aggiornare la knowledge base o il set di valutazione man mano che il processo operativo cambia.

Cosa è incluso in un progetto di sviluppo di agenti AI?

L'ambito finale riflette il flusso di lavoro, non una checklist generica di funzionalità. Un compito ristretto con un'unica fonte di dati chiara può richiedere un piano di integrazione diverso da un agente che coordina più strumenti. Identifichiamo le dipendenze in anticipo, inclusi chi può concedere l'accesso, chi possiede il materiale originale e chi esaminerà le escalation dopo il lancio.

Il progetto include progettazione e sviluppo dell'agente concordato, integrazione degli strumenti e dei dati concordati, una knowledge base, guardrail, un set di valutazione, monitoraggio, deployment e consegna. Documentiamo cosa l'agente può fare e dove deve fermarsi o chiedere a una persona. Il prezzo di partenza è a partire da $1.480 / progetto; l'ambito specifico viene confermato dopo aver esaminato il flusso di lavoro e le dipendenze. Se il progetto necessita anche di infrastruttura per token o applicazioni, coordina il confine con lo sviluppo Web3 prima di iniziare l'implementazione.

Come si passa dal brief alla consegna?

Il programma è stabilito dopo aver compreso il flusso di lavoro e le esigenze di accesso. Il lavoro può procedere quando il responsabile del progetto può confermare il compito, fornire o approvare l'accesso alle fonti richieste e rivedere il comportamento atteso. Portiamo alla luce gli input mancanti prima che diventino presupposti in fase avanzata.

Una Spec Review offre al tuo team un punto per verificare i confini del compito proposti, le integrazioni e gli esempi di valutazione prima che la costruzione proceda. Durante l'implementazione, il Run Log registra il lavoro e le decisioni pertinenti all'ambito concordato. Alla consegna, il Readout riassume cosa è stato consegnato, come è stato valutato e cosa il team dovrebbe mantenere. Lavoriamo con il tuo contatto designato per domande su accesso e approvazioni, e con il responsabile del flusso di lavoro per le decisioni sul comportamento atteso. Questo mantiene le decisioni tecniche legate alle persone che gestiranno l'agente.

Cosa dovresti considerare prima di collegare un agente AI?

Un agente è più facile da gestire quando le sue autorizzazioni corrispondono al suo compito. Concedigli solo l'accesso approvato necessario per il flusso di lavoro concordato e mantieni una persona nominata responsabile per la revisione e le modifiche. Inizia con il compito che ha gli input e la condizione di successo più chiari; espandi l'ambito dopo che il team ha esaminato il comportamento iniziale.

Le autorizzazioni degli strumenti esterni, la qualità dei dati di origine e le politiche dei servizi collegati limitano ciò che un agente può leggere o eseguire; l'output del modello può comunque richiedere una revisione umana in casi ambigui. Definiamo l'ambito e testiamo i percorsi concordati, ma non possiamo promettere l'approvazione dell'accesso o la gestione corretta di ogni caso limite non rappresentato.

Per esigenze adiacenti, la visibilità AI search è un servizio separato incentrato su come un progetto appare nella ricerca assistita da AI, non sull'automazione di un flusso di lavoro interno. Per iniziare questo progetto di sviluppo, inviaci una descrizione del compito, gli strumenti o i dati che tocca e la persona che ne esaminerà gli output. Utilizzeremo quel materiale per preparare un ambito per la tua revisione.

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 il compitoInvia il flusso di lavoro, il suo trigger, l'output atteso e il responsabile attuale. Includi esempi di richieste o eventi che l'agente dovrebbe gestire.
2. Conferma accesso e confiniIdentifica gli strumenti e le fonti di dati, chi può approvare l'accesso e dove una persona deve rivedere o subentrare.
3. Rivedi le specificheControlla il flusso di lavoro proposto, i guardrail e gli esempi di valutazione prima che l'implementazione inizi.
4. Costruisci e valutaImplementiamo le connessioni concordate e testiamo casi rappresentativi, inclusi input incompleti e percorsi di escalation.
5. Distribuisci e consegnaIl tuo team riceve la configurazione distribuita, le note operative e un Readout del lavoro e della valutazione.