Phát triển AI Agent cho các đội ngũ Web3

Quy trình Web3 nào phù hợp với AI agent?

Phát triển AI agent phù hợp khi một đội ngũ lặp lại một tác vụ có thể được mô tả, kiểm tra và giới hạn. Đối với các đội ngũ Web3, điều đó có thể bao gồm phân loại hỗ trợ, nghiên cứu và báo cáo, vận hành nội dung, hỗ trợ cộng đồng hoặc theo dõi on-chain. Agent có thể chuẩn bị hoặc thực hiện các bước xác định; con người giữ lại các quyết định cần phán đoán hoặc phê duyệt.

Bắt đầu bằng cách viết ra tác vụ như nó diễn ra hiện tại. Bao gồm tác nhân kích hoạt, thông tin được sử dụng, các công cụ liên quan, đầu ra mong đợi và điểm mà con người tiếp quản. Sau đó hỏi liệu kết quả có thể được đánh giá dựa trên một tiêu chuẩn rõ ràng hay không. Nếu tác vụ chủ yếu là một quyết định mở không có cách đáng tin cậy để kiểm tra câu trả lời, nó cần chuyên môn của con người thay vì nhiều quyền tự chủ hơn.

Một agent cũng có thể giúp đội ngũ giữ thông tin dự án được phê duyệt nhất quán khi chuẩn bị câu trả lời và tài liệu liên quan đến khả năng hiển thị trên AI search. Đó là lợi ích vận hành, không phải lời hứa rằng hệ thống AI sẽ trích dẫn hoặc đề xuất dự án. Đối với một bản dựng rộng hơn bao gồm giao diện sản phẩm, hãy so sánh công việc này với Phát triển Web3 và Khả năng hiển thị trên AI search.

AI agent xử lý quy trình Web3 như thế nào?

Một AI agent xử lý quy trình bằng cách nhận một tác vụ xác định, tham khảo thông tin được phê duyệt, sử dụng các công cụ được phép và trả về đầu ra để đánh giá hoặc hành động tiếp theo. Bản dựng được tổ chức xoay quanh những gì agent có thể truy cập và làm—không phải mục tiêu mơ hồ như “vận hành.”

Đối với mỗi quy trình, chúng tôi lập bản đồ trình tự làm việc:

• Đầu vào: điều gì bắt đầu tác vụ và thông tin đi kèm.
• Kiến thức: tài liệu, hồ sơ hoặc nguồn dữ liệu được phê duyệt nào cung cấp thông tin cho phản hồi.
• Công cụ: hành động kết nối nào agent có thể sử dụng và hành động nào cần xác nhận.
• Đầu ra: người dùng nhận được gì, nó đi đâu và con người kiểm tra nó như thế nào.
• Dự phòng: điều gì xảy ra khi thông tin bị thiếu, mâu thuẫn hoặc ngoài phạm vi của agent.

Thiết kế này đặc biệt quan trọng đối với trợ lý cộng đồng và quy trình theo dõi. Một trợ lý hữu ích có thể tổ chức các yêu cầu và soạn thảo phản hồi để đánh giá; nó không nên âm thầm đưa ra các quyết định quan trọng. Chúng tôi ghi lại các ranh giới trước khi phát triển, sau đó thực hành agent với các tác vụ đại diện. Nơi quy trình cần giao diện Telegram hướng tới người dùng, chúng tôi có thể điều chỉnh yêu cầu với Phát triển bot và mini app Telegram. Đối với các hành động sản phẩm liên quan đến hợp đồng, hãy đánh giá sự phụ thuộc cùng với Phát triển hợp đồng thông minh.

Dự án AI agent tùy chỉnh bao gồm những gì?

Một dự án AI agent tùy chỉnh bao gồm các thành phần cần thiết để chuyển từ một tác vụ thực tế sang triển khai có giám sát. Phạm vi chính xác được thiết lập xoay quanh quy trình, các hệ thống nó phải kết nối và các tiêu chuẩn đầu ra của nó cần đáp ứng.

Dự án có thể bao gồm:

• Định nghĩa trường hợp sử dụng: ranh giới tác vụ, người dùng, đầu vào, đầu ra và điểm kiểm tra của con người.
• Tích hợp công cụ và dữ liệu: các kết nối và quyền đã thỏa thuận cần thiết cho quy trình.
• Cơ sở kiến thức: tài liệu nguồn được chọn lọc tổ chức cho mục đích sử dụng dự kiến của agent.
• Rào chắn: hướng dẫn, ranh giới truy cập, quy tắc leo thang và hành vi dự phòng.
• Bộ đánh giá: các trường hợp đại diện được sử dụng để kiểm tra xem đầu ra có đáp ứng tiêu chí đã thỏa thuận hay không.
• Triển khai và bàn giao: hỗ trợ phát hành, hướng dẫn vận hành và yêu cầu theo dõi.

Cơ sở kiến thức cần một chủ sở hữu. Trước khi khởi động, hãy thu thập tài liệu hiện tại, chính sách, câu trả lời hỗ trợ và ví dụ về kết quả tốt. Xác định tài liệu lỗi thời hoặc mâu thuẫn thay vì mong đợi agent tự giải quyết. Chúng tôi sử dụng Kế hoạch nguồn để làm rõ tài liệu nào được phê duyệt, ai duy trì chúng và cách xử lý thay đổi. Nếu yêu cầu rộng hơn là một ứng dụng phi tập trung hoàn chỉnh thay vì agent quy trình, hãy xem xét Phát triển dApp để xác định vị trí của bản dựng sản phẩm.

Chúng tôi xây dựng, kiểm thử và bàn giao agent như thế nào?

Chúng tôi xây dựng agent theo từng giai đoạn để đội ngũ có thể xác nhận tác vụ và đánh giá hành vi trước khi triển khai. Dự án bắt đầu bằng cuộc trò chuyện khám phá về quy trình hiện tại, những người liên quan và các hệ thống agent cần sử dụng.

Tiếp theo, chúng tôi thống nhất đầu vào, nguồn được phê duyệt, quyền công cụ, định dạng đầu ra và điểm dự phòng. Phát triển sau đó kết nối các thành phần đó và chuẩn bị bộ đánh giá dựa trên các tác vụ thực tế. Trong quá trình đánh giá, chúng tôi kiểm tra đầu ra về độ chính xác so với nguồn được cung cấp, tuân thủ ranh giới và leo thang rõ ràng khi tác vụ không thể hoàn thành an toàn.

Triển khai diễn ra sau khi chấp nhận quy trình và tiêu chí đánh giá đã thỏa thuận. Bàn giao bao gồm cách sử dụng agent, những gì cần theo dõi và ai chịu trách nhiệm cập nhật thông tin kết nối. Báo cáo Engine ghi lại các lĩnh vực tác vụ đã kiểm thử, vấn đề quan sát được và các bước theo dõi vận hành, cung cấp cho đội ngũ tài liệu tham khảo thực tế sau khi ra mắt. Thời gian được xác định khi biết quyền truy cập tích hợp, sự sẵn sàng của nguồn và trách nhiệm đánh giá; một dự án với tài liệu không rõ ràng cần giải quyết điều đó trước khi đánh giá có ý nghĩa có thể bắt đầu.

Nếu bạn đang so sánh phạm vi dịch vụ, đội ngũ phát triển Web3 của chúng tôi có thể giúp đặt agent bên cạnh bản dựng token, sản phẩm hoặc giao diện. Gửi quy trình và các hệ thống liên quan, và AIPromote sẽ đề xuất phạm vi để đánh giá.

Bạn nên mong đợi điều gì từ giới hạn và giám sát của AI agent?

Một agent được xây dựng tốt làm cho một tác vụ xác định dễ vận hành hơn; nó không loại bỏ nhu cầu về quyền sở hữu, bảo trì nguồn hoặc đánh giá. Trước khi triển khai, hãy quyết định ai phê duyệt các hành động nhạy cảm, ai cập nhật cơ sở kiến thức và cách nhân viên báo cáo câu trả lời cần sửa.

Hệ thống AI có thể tạo ra các phản hồi không được hỗ trợ hoặc không đầy đủ, đặc biệt khi các nguồn được phê duyệt mâu thuẫn hoặc bỏ qua chi tiết mà tác vụ cần. Quyền truy cập, hành vi của dịch vụ bên thứ ba và thay đổi đối với các công cụ kết nối cũng ảnh hưởng đến những gì agent có thể làm; không có bản dựng nào có thể đảm bảo rằng hệ thống AI sẽ trích dẫn dự án của bạn hoặc trả về một câu trả lời cụ thể trong tìm kiếm công khai.

Sử dụng kiểm tra sẵn sàng thực tế này trước khi yêu cầu đề xuất:

• Bạn có thể nêu tên tác vụ lặp lại và người dùng dự kiến của nó không?
• Bạn có thể cung cấp thông tin agent được phép dựa vào không?
• Có người có thể đánh giá các ngoại lệ và sở hữu các bản cập nhật không?
• Bạn có thể mô tả đầu ra hữu ích, chấp nhận được trông như thế nào không?

Nếu những câu trả lời đó đã sẵn sàng, hãy gửi cho AIPromote một mô tả quy trình ngắn gọn, đầu vào và đầu ra mẫu, các hệ thống liên quan và bất kỳ ràng buộc truy cập nào. Chúng tôi sẽ đánh giá trường hợp sử dụng, xác định các câu hỏi tích hợp và trả về phạm vi dự án để đội ngũ của bạn đánh giá.

Bảng giá

Giá khởi điểm bằng USD. Gói tùy chỉnh và chiết khấu theo số lượng theo yêu cầu. Thanh toán bằng USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON hoặc token dự án của bạn.

Cách hoạt động

1. Xác định tác vụMô tả quy trình hiện tại, người dùng của nó và kết quả agent nên tạo ra. Đánh dấu các quyết định phải thuộc về con người.
2. Đánh giá nguồn và quyền truy cậpChia sẻ thông tin và hệ thống được phê duyệt liên quan. Chúng tôi xác định chủ sở hữu nguồn, quyền công cụ và bất kỳ câu hỏi truy cập nào trước khi phát triển.
3. Xây dựng quy trìnhChúng tôi kết nối kiến thức, công cụ, rào chắn và hành vi dự phòng đã thỏa thuận xoay quanh trường hợp sử dụng.
4. Đánh giá với đội ngũ của bạnĐánh giá các tác vụ đại diện dựa trên tiêu chí đã thỏa thuận, gắn cờ vấn đề và xác nhận các điểm bàn giao.
5. Triển khai và bàn giaoSau khi chấp nhận, chúng tôi hỗ trợ triển khai và cung cấp hướng dẫn vận hành, yêu cầu theo dõi và Báo cáo Engine.