Web3 팀을 위한 AI 에이전트 개발

어떤 Web3 워크플로가 AI 에이전트에 적합한가요?

AI 에이전트 개발은 팀이 설명 가능하고, 확인 가능하며, 범위를 한정할 수 있는 반복 작업을 수행할 때 적합합니다. Web3 팀의 경우 지원 트라이지, 리서치 및 리포팅, 콘텐츠 운영, 커뮤니티 지원 또는 온체인 모니터링이 해당될 수 있습니다. 에이전트는 정의된 단계를 준비하거나 실행할 수 있으며, 판단이나 승인이 필요한 결정은 사람이 유지합니다.

먼저 현재 수행되는 작업을 기록합니다. 트리거, 사용되는 정보, 관련 도구, 예상 출력, 사람이 인계받는 지점을 포함합니다. 그런 다음 결과를 명확한 기준에 따라 검토할 수 있는지 확인합니다. 작업이 주로 신뢰할 수 있는 답변 확인 방법이 없는 개방형 결정이라면, 더 많은 자율성보다는 인간의 전문성이 필요합니다.

에이전트는 또한 팀이 AI 검색 가시성과 관련된 답변과 자료를 준비할 때 승인된 프로젝트 사실을 일관되게 유지하도록 도울 수 있습니다. 이는 운영상의 이점일 뿐, AI 시스템이 프로젝트를 인용하거나 추천할 것이라는 약속이 아닙니다. 제품 인터페이스를 포함한 더 광범위한 구축의 경우, 이 작업을 Web3 개발 및 AI 검색 가시성과 비교하세요.

AI 에이전트는 Web3 워크플로를 어떻게 처리하나요?

AI 에이전트는 정의된 작업을 수신하고, 승인된 정보를 참조하며, 허용된 도구를 사용하고, 검토 또는 다음 작업을 위한 출력을 반환하여 워크플로를 처리합니다. 구축은 에이전트가 접근하고 수행할 수 있는 작업을 중심으로 구성되며, '운영 실행'과 같은 모호한 목표가 아닙니다.

각 워크플로에 대해 작업 순서를 매핑합니다:

• 입력: 작업을 시작하는 것과 함께 제공되는 정보.
• 지식: 응답에 사용되는 승인된 문서, 기록 또는 데이터 소스.
• 도구: 에이전트가 사용할 수 있는 연결된 작업과 확인이 필요한 작업.
• 출력: 사용자가 받는 것, 전달 위치, 사람이 확인하는 방법.
• 폴백: 정보가 누락되거나, 충돌하거나, 에이전트의 권한 범위를 벗어날 때 발생하는 상황.

이 설계는 커뮤니티 어시스턴트 및 모니터링 워크플로에 특히 중요합니다. 유용한 어시스턴트는 요청을 정리하고 검토를 위한 응답 초안을 작성할 수 있지만, 중요한 결정을 조용히 내려서는 안 됩니다. 개발 전에 경계를 문서화한 다음 대표적인 작업으로 에이전트를 실행합니다. 워크플로에 사용자 대면 Telegram 인터페이스가 필요한 경우, 요구 사항을 Telegram 봇 및 미니 앱 개발과 조정할 수 있습니다. 컨트랙트와 관련된 제품 작업의 경우, 스마트 컨트랙트 개발과 함께 의존성을 평가하세요.

맞춤형 AI 에이전트 프로젝트에는 무엇이 포함되나요?

맞춤형 AI 에이전트 프로젝트는 실제 작업에서 감독형 배포로 전환하는 데 필요한 구성 요소를 다룹니다. 정확한 범위는 워크플로, 연결해야 하는 시스템, 출력이 충족해야 하는 기준에 따라 설정됩니다.

프로젝트에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• 사용 사례 정의: 작업 경계, 사용자, 입력, 출력 및 인간 체크포인트.
• 도구 및 데이터 통합: 워크플로에 필요한 합의된 연결 및 권한.
• 지식 베이스: 에이전트의 의도된 사용을 위해 구성된 선별된 소스 자료.
• 가드레일: 지침, 접근 경계, 에스컬레이션 규칙 및 폴백 동작.
• 평가 세트: 출력이 합의된 기준을 충족하는지 검사하는 데 사용되는 대표적인 사례.
• 배포 및 인계: 릴리스 지원, 운영 가이드 및 모니터링 요구 사항.

지식 베이스에는 담당자가 필요합니다. 킥오프 전에 현재 문서, 정책, 지원 답변 및 좋은 결과의 예를 수집하세요. 에이전트가 스스로 해결할 것으로 기대하지 말고, 오래되었거나 충돌하는 자료를 식별하세요. 소스 플랜을 사용하여 어떤 자료가 승인되었는지, 누가 유지 관리하는지, 변경 사항이 어떻게 처리되는지 명확히 합니다. 워크플로 에이전트가 아닌 완전한 분산 애플리케이션이 필요한 경우, dApp 개발을 검토하여 제품 구축 위치를 결정하세요.

에이전트를 어떻게 구축, 테스트 및 인계하나요?

에이전트를 단계적으로 구축하여 팀이 배포 전에 작업을 확인하고 동작을 검토할 수 있도록 합니다. 프로젝트는 현재 워크플로, 관련 인력, 에이전트가 사용해야 하는 시스템에 대한 디스커버리 대화로 시작합니다.

다음으로 입력, 승인된 소스, 도구 권한, 출력 형식 및 폴백 지점에 합의합니다. 개발은 이러한 구성 요소를 연결하고 현실적인 작업을 기반으로 평가 세트를 준비합니다. 검토 중에는 제공된 소스에 대한 정확성, 경계 준수, 작업을 안전하게 완료할 수 없을 때의 명확한 에스컬레이션을 기준으로 출력을 검사합니다.

배포는 합의된 워크플로 및 검토 기준이 승인된 후 진행됩니다. 인계는 에이전트 사용 방법, 모니터링 대상, 연결된 정보 업데이트 담당자를 다룹니다. 엔진 리포트는 테스트된 작업 영역, 관찰된 문제 및 운영 후속 조치를 기록하여 팀에 실용적인 참고 자료를 제공합니다. 일정은 통합 액세스, 소스 준비 상태 및 검토 책임이 확인된 후 설정됩니다. 문서가 불명확한 프로젝트는 의미 있는 평가가 시작되기 전에 이를 해결해야 합니다.

서비스 범위를 비교 중이라면, Web3 개발 팀이 에이전트를 토큰, 제품 또는 인터페이스 구축과 함께 배치하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 워크플로와 관련 시스템을 보내주시면, AIPromote가 검토를 위한 범위를 제안합니다.

AI 에이전트의 한계와 감독에서 무엇을 기대해야 하나요?

잘 구축된 에이전트는 정의된 작업을 더 쉽게 실행할 수 있게 하지만, 소유권, 소스 유지 관리 또는 검토의 필요성을 없애지 않습니다. 배포 전에 민감한 작업을 승인할 사람, 지식 베이스를 업데이트할 사람, 직원이 수정이 필요한 답변을 플래그 지정하는 방법을 결정하세요.

AI 시스템은 특히 승인된 소스가 충돌하거나 작업에 필요한 세부 정보를 누락할 때, 뒷받침되지 않거나 불완전한 응답을 생성할 수 있습니다. 접근 권한, 타사 서비스 동작, 연결된 도구의 변경 사항도 에이전트가 수행할 수 있는 작업에 영향을 미칩니다. 어떤 구축도 AI 시스템이 프로젝트를 인용하거나 공개 검색에서 특정 답변을 반환할 것을 보장할 수 없습니다.

제안 요청 전에 다음 실용적인 준비 상태를 확인하세요:

• 반복 작업과 의도된 사용자를 지정할 수 있습니까?
• 에이전트가 의존할 수 있는 정보를 제공할 수 있습니까?
• 예외를 검토하고 업데이트를 담당할 사람이 있습니까?
• 유용하고 수용 가능한 출력이 어떻게 생겼는지 설명할 수 있습니까?

이러한 답변이 준비되었다면, AIPromote에 간단한 워크플로 설명, 샘플 입력 및 출력, 관련 시스템 및 접근 제약 사항을 보내주세요. 사용 사례를 검토하고, 통합 질문을 식별하며, 팀이 평가할 수 있는 프로젝트 범위를 반환합니다.

가격

USD 기준 시작 가격입니다. 맞춤 번들 및 볼륨 할인은 요청 시 제공됩니다. USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON 또는 프로젝트 토큰으로 결제 가능합니다.

이용 방법

1. 작업 정의현재 워크플로, 사용자 및 에이전트가 생성해야 하는 결과를 설명합니다. 사람이 유지해야 하는 결정을 표시합니다.
2. 소스 및 액세스 검토승인된 정보와 관련 시스템을 공유합니다. 개발 전에 소스 담당자, 도구 권한 및 액세스 관련 질문을 식별합니다.
3. 워크플로 구축합의된 지식, 도구, 가드레일 및 폴백 동작을 사용 사례에 맞게 연결합니다.
4. 팀과 함께 평가합의된 기준에 따라 대표적인 작업을 검토하고, 문제를 플래그 지정하며, 인계 지점을 확인합니다.
5. 배포 및 인계승인 후 배포를 지원하고, 운영 가이드, 모니터링 요구 사항 및 엔진 리포트를 제공합니다.