Web3ワークフローのためのAIエージェント開発

どのようなWeb3タスクがAIエージェントに適していますか？

AIエージェントは、定義された入力、ツール、確認ポイントを持つ反復可能なタスクに適しています。プロジェクトが何をすべきかを決定する代わりにはなりません。チームが目標、許容されるアクション、エスカレーションパスを設定します。例えばサポートワークフローの場合、エージェントは受信質問を分類し、承認されたナレッジベースから関連資料を取得し、人間が確認するための応答を準備できます。

スコープ設定前に、タスクを運用用語で書き留めてください：何が開始するか、どの情報を使用できるか、どのような結果を生成すべきか、どこで人間が引き継ぐか。タスクに新しいユーザー向けアプリケーションが必要な場合は、エージェントと並行してdApp開発を検討してください。主にTelegramのインターフェースである場合は、Telegramボットとミニアプリ開発を参照してください。明確な担当者や完了条件がないプロセスにAIを追加するのではなく、実際のワークフローにエージェントをマッピングします。

ワークフローをどのようにエージェントに変換しますか？

まず、タスクを入力から出力までマッピングします。そのマップが作業仕様書になります：エージェントが読み取れるもの、準備または実行できるもの、人間に送信しなければならないもの。次に、合意されたツールとデータソースを接続し、単一の応答だけでなく、完全なパスとしてワークフローをテストします。

オンチェーンモニタリングの場合、プロジェクトは関連データと注意すべきイベントを特定する必要があります。リサーチとレポート作成の場合、許容されるソースとレポート形式を特定する必要があります。サポートの場合、最新の資料とエスカレーションが必要なリクエストを定義する必要があります。これらの決定をLaunch Specに記録し、チームが実装前にスコープをレビューできるようにします。製品に公開インターフェースも必要な場合は、システム境界に応じて、エージェントをWeb3ウェブサイトとランディング開発またはスマートコントラクト開発と調整します。

AIエージェントにはどのような知識とテストが必要ですか？

ナレッジベースはエージェントにプロジェクト固有の資料を提供しますが、矛盾や古い指示を自動的に解決するわけではありません。最新資料の小さな代表的なコレクションを準備し、更新の担当者を特定し、使用すべきでないコンテンツにフラグを立ててください。2つのドキュメントが矛盾する場合は、どのソースを優先するか、または競合を人間にルーティングするかを教えてください。

評価は、エージェントが実際に直面する作業を反映する必要があります。通常のリクエスト、不完全な入力、エッジケース、エスカレーションすべきリクエストを含めてください。それぞれについて、許容される処理（回答、ドラフト、明確化の要求、人間への引き継ぎ）を定義します。これらの例を使用してワークフローをテストし、自動化された作業と人間の判断の境界を明確にします。モニタリングは引き継ぎの一部として計画され、チームが出力をレビューし、繰り返し発生するギャップを特定し、運用プロセスの変更に応じてナレッジや評価セットを更新できるようにします。

AIエージェント開発プロジェクトには何が含まれますか？

最終的なスコープは、汎用的な機能チェックリストではなく、ワークフローを反映します。1つの明確なデータソースを持つ狭いタスクは、複数のツールを調整するエージェントとは異なる統合計画が必要になる場合があります。アクセス権限を付与できる人、ソース資料の担当者、ローンチ後のエスカレーションをレビューする人など、依存関係を早期に特定します。

プロジェクトには、合意されたエージェントの設計と開発、合意されたツールとデータの統合、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、引き継ぎが含まれます。エージェントができることと、停止または人間に依頼すべきことを文書化します。開始価格は$1,480/プロジェクトからです。具体的なスコープは、ワークフローと依存関係のレビュー後に確定します。プロジェクトにトークンやアプリケーションインフラも必要な場合は、実装開始前にWeb3開発と境界を調整します。

構築はどのようにブリーフから引き継ぎへと進みますか？

スケジュールは、ワークフローとアクセス要件が理解された後に設定されます。プロジェクトの担当者がタスクを確認し、必要なソースへのアクセスを提供または承認し、期待される動作をレビューできる場合に作業を進めることができます。後半の前提条件になる前に、不足している入力を明らかにします。

Spec Reviewにより、チームは構築が進む前に、提案されたタスク境界、統合、評価例を確認できます。実装中、実行ログは合意されたスコープに関連する作業と決定を記録します。引き継ぎ時に、Readoutは提供された内容、評価方法、チームが維持すべきことを要約します。アクセスと承認に関する質問については指定された連絡先と協力し、期待される動作に関する決定についてはワークフロー担当者と協力します。これにより、技術的な決定がエージェントを運用する人々に結び付けられます。

AIエージェントを接続する前に何を考慮すべきですか？

エージェントは、その権限がタスクに一致している場合に運用が容易です。合意されたワークフローに必要な承認済みアクセスのみを付与し、レビューと変更の責任者を指名してください。最も明確な入力と成功条件を持つタスクから開始し、チームが初期動作をレビューした後にスコープを拡大してください。

外部ツールの権限、ソースデータの品質、接続されたサービスのポリシーは、エージェントが読み取りまたは実行できる内容を制限します。モデルの出力は、曖昧なケースでは依然として人間のレビューが必要になる場合があります。合意されたパスをスコープしテストしますが、アクセス承認や表現されていないすべてのエッジケースの正しい処理を保証することはできません。

関連するニーズとして、AI検索可視性は、内部ワークフローの自動化ではなく、プロジェクトがAI支援検索でどのように表示されるかに焦点を当てた別のサービスです。この開発プロジェクトを開始するには、1つのタスク説明、それが触れるツールまたはデータ、およびその出力をレビューする人を送信してください。その資料を使用して、レビュー用のスコープを準備します。

料金

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

1. タスクを説明するワークフロー、そのトリガー、期待される出力、現在の担当者を送信してください。エージェントが処理すべきリクエストやイベントの例を含めてください。
2. アクセスと境界を確認するツールとデータソース、アクセスを承認できる人、人間がレビューまたは引き継ぐ必要がある場所を特定します。
3. 仕様をレビューする実装開始前に、提案されたワークフロー、ガードレール、評価例を確認します。
4. 構築と評価合意された接続を実装し、不完全な入力やエスカレーションパスを含む代表的なケースをテストします。
5. デプロイと引き継ぎチームはデプロイされた設定、運用ノート、作業と評価のReadoutを受け取ります。