Web3チームのためのAIエージェント開発

どのようなWeb3ワークフローがAIエージェントに適していますか？

AIエージェント開発は、チームが記述、チェック、制限可能な反復タスクを実行する場合に適しています。Web3チームにとって、これはサポートトリアージ、リサーチとレポート作成、コンテンツ運用、コミュニティアシスタンス、オンチェーンモニタリングなどを意味します。エージェントは定義されたステップを準備または実行できます。判断や承認が必要な決定は人間が行います。

まず、現在のタスクの実行方法を書き出してください。トリガー、使用する情報、関与するツール、期待される出力、人間が引き継ぐポイントを含めます。次に、その結果を明確な基準に対してレビューできるかどうかを検討します。タスクが主に、回答を確実にチェックする方法のない自由形式の決定である場合、より多くの自律性ではなく、人間の専門知識が必要です。

エージェントはまた、AI検索の可視性に関連する回答や資料を準備する際に、承認されたプロジェクトの事実を一貫して維持するのに役立ちます。これは運用上の利点であり、AIシステムがプロジェクトを引用したり推奨したりすることを約束するものではありません。製品インターフェースを含むより広範な構築については、この作業をWeb3開発およびAI検索可視性と比較してください。

AIエージェントはどのようにWeb3ワークフローを処理しますか？

AIエージェントは、定義されたタスクを受け取り、承認された情報を参照し、許可されたツールを使用し、レビューまたは次のアクションのために出力を返すことでワークフローを処理します。構築は、エージェントがアクセスおよび実行できる内容を中心に整理されます。「運用を実行する」のような曖昧な目標ではありません。

各ワークフローについて、作業シーケンスをマッピングします。

• 入力: タスクを開始するものと、それに伴う情報。
• 知識: 応答の根拠となる承認されたドキュメント、記録、データソース。
• ツール: エージェントが使用できる接続されたアクションと、確認が必要なもの。
• 出力: ユーザーが受け取るもの、その送信先、人間がチェックする方法。
• フォールバック: 情報が不足している、矛盾している、またはエージェントの権限外である場合の対処。

この設計は、コミュニティアシスタントとモニタリングワークフローにとって特に重要です。有用なアシスタントはリクエストを整理し、レビュー用の応答をドラフトできますが、重要な決定を黙って行うべきではありません。開発前に境界を文書化し、代表的なタスクでエージェントを実行します。ワークフローにユーザー向けのTelegramインターフェースが必要な場合は、要件をTelegramボットとミニアプリ開発と調整できます。契約を含む製品アクションについては、スマートコントラクト開発とともに依存関係を評価します。

カスタムAIエージェントプロジェクトには何が含まれますか？

カスタムAIエージェントプロジェクトは、実際のタスクから監視付きデプロイに移行するために必要なコンポーネントをカバーします。正確なスコープは、ワークフロー、接続する必要のあるシステム、および出力が満たすべき基準に基づいて設定されます。

プロジェクトには以下が含まれます。

• ユースケース定義: タスクの境界、ユーザー、入力、出力、人間によるチェックポイント。
• ツールとデータの統合: ワークフローに必要な合意された接続と権限。
• ナレッジベース: エージェントの意図された使用のために整理された選択されたソースマテリアル。
• ガードレール: 指示、アクセス境界、エスカレーションルール、フォールバック動作。
• 評価セット: 出力が合意された基準を満たしているかどうかを検査するために使用される代表的なケース。
• デプロイと引き継ぎ: リリースサポート、運用ガイダンス、モニタリング要件。

ナレッジベースには担当者が必要です。キックオフ前に、現在のドキュメント、ポリシー、サポート回答、良い結果の例を収集します。エージェントが自分で解決することを期待するのではなく、古いまたは矛盾したマテリアルを特定します。ソースプランを使用して、どのマテリアルが承認されているか、誰がそれらを維持するか、変更がどのように処理されるかを明確にします。より広範な要件がワークフローエージェントではなく完全な分散型アプリケーションである場合は、dApp開発を確認して、製品構築をどこに配置するかを決定します。

エージェントをどのように構築、テスト、引き継ぎますか？

エージェントは段階的に構築されるため、チームはデプロイ前にタスクを確認し、動作をレビューできます。プロジェクトは、現在のワークフロー、関係者、エージェントが使用する必要のあるシステムについてのディスカバリー会話から始まります。

次に、入力、承認されたソース、ツールの権限、出力形式、フォールバックポイントについて合意します。開発はそれらのコンポーネントを接続し、現実的なタスクに基づいて評価セットを準備します。レビュー中は、提供されたソースに対する正確性、境界の遵守、タスクを安全に完了できない場合の明確なエスカレーションについて出力を検査します。

デプロイは、合意されたワークフローとレビュー基準の承認後に行われます。引き継ぎでは、エージェントの使用方法、監視すべき点、接続された情報の更新を担当する者をカバーします。エンジンレポートは、テストされたタスク領域、観察された問題、運用上のフォローアップを記録し、チームに起動後の実用的なリファレンスを提供します。期間は、統合アクセス、ソースの準備状況、レビュー責任が判明した後に設定されます。ドキュメントが不明確なプロジェクトでは、意味のある評価を開始する前にそれを解決する必要があります。

サービスのスコープを比較している場合、Web3開発チームが、エージェントをトークン、製品、またはインターフェース構築と並べて配置するのに役立ちます。ワークフローと関連システムを送信してください。AIPromoteがレビュー用のスコープを提案します。

AIエージェントの制限と監視について何を期待すべきですか？

適切に構築されたエージェントは、定義されたタスクの実行を容易にしますが、担当、ソースのメンテナンス、レビューの必要性を排除するものではありません。デプロイ前に、機密性の高いアクションを誰が承認するか、ナレッジベースを誰が更新するか、スタッフが修正が必要な回答をどのように報告するかを決定します。

AIシステムは、特に承認されたソースが矛盾している場合やタスクに必要な詳細が欠落している場合に、根拠のない不完全な応答を生成する可能性があります。アクセス権限、サードパーティサービスの動作、接続されたツールの変更もエージェントの機能に影響を与えます。AIシステムがプロジェクトを引用したり、公開検索で特定の回答を返したりすることを保証できる構築はありません。

提案を依頼する前に、この実用的な準備状況チェックを使用してください。

• 繰り返し発生するタスクとその意図されたユーザーを挙げられますか？
• エージェントが依存することが許可されている情報を提供できますか？
• 例外をレビューし、更新を担当できる人はいますか？
• 有用で許容可能な出力がどのようなものかを説明できますか？

これらの回答が準備できたら、AIPromoteに短いワークフローの説明、サンプルの入力と出力、関連するシステム、およびアクセス制約を送信してください。ユースケースをレビューし、統合に関する質問を特定し、チームが評価するためのプロジェクトスコープを返します。

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. タスクを定義する現在のワークフロー、そのユーザー、エージェントが生成すべき結果を記述します。人間が担当すべき決定をマークします。
2. ソースとアクセスをレビューする承認された情報と関連システムを共有します。開発前に、ソースの担当者、ツールの権限、アクセスに関する質問を特定します。
3. ワークフローを構築する合意された知識、ツール、ガードレール、フォールバック動作をユースケースに基づいて接続します。
4. チームと評価する合意された基準に対して代表的なタスクをレビューし、問題を報告し、引き継ぎポイントを確認します。
5. デプロイして引き継ぐ承認後、デプロイをサポートし、運用ガイダンス、モニタリング要件、エンジンレポートを提供します。