KI Agent Entwicklung für praktische Web3-Workflows

Welche Web3-Workflows eignen sich für einen KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist dann am sinnvollsten, wenn eine Aufgabe ein klares Ziel, wiederholbare Eingaben und ein von einer Person überprüfbares Ergebnis hat. Wir beginnen damit, diese Aufgabe zu definieren, anstatt eine Automatisierung vorzuschlagen, bevor wir verstehen, wie Ihr Team arbeitet.

Typische Anwendungen umfassen Support-Triage, Recherche und Berichterstattung, Content-Operationen, Community-Assistenz und On-Chain-Monitoring. Ein Agent kann relevante Informationen sammeln, eine Antwort oder einen Bericht vorbereiten und unsichere oder sensible Fälle an ein Teammitglied weiterleiten. Er sollte nicht einfach aufgrund der Beteiligung von KI weitreichende Befugnisse erhalten.

Eine sinnvolle erste Aufgabe ist eng genug gefasst, um in einfacher Sprache beschrieben zu werden. Sie möchten beispielsweise einen Assistenten, der eingehende Support-Anfragen nach Thema sortiert, relevante Antworten in genehmigten Dokumentationen findet und einen Antwortentwurf zur Überprüfung durch das Personal erstellt. Ein weniger geeigneter Ausgangspunkt ist „Community-Operationen betreiben“, ohne festzulegen, welche Entscheidungen das System treffen darf.

Bringen Sie vor dem Scoping Folgendes mit:

• Ein oder mehrere Beispiele der Aufgabe und des erwarteten Ergebnisses.
• Die Tools und Daten, die der Workflow derzeit verwendet.
• Fälle, die eskaliert, abgelehnt oder von einer Person überprüft werden müssen.
• Ein Teammitglied, das Beispielergebnisse überprüfen und bestätigen kann, was nützlich ist.

Wenn die Aufgabe eine benutzerorientierte Oberfläche erfordert, kann dies auch die Entwicklung von Telegram-Bots und Mini-Apps umfassen. Für einen breiteren technischen Umfang siehe Web3-Entwicklung.

Wie beeinflussen Tools und Wissensdatenbanken einen KI-Agenten?

Der Nutzen des Agenten hängt davon ab, wie gut seine erlaubten Tools und Quellenmaterialien zur Aufgabe passen. Wir kartieren den Workflow, identifizieren die benötigten Informationen und legen fest, welche Aktionen er ausführen darf, bevor wir Systeme verbinden.

Die Tool-Integration gibt einem Agenten die Möglichkeit, mit genehmigten Diensten oder Projektdaten zu arbeiten. Die genaue Verbindung hängt davon ab, was Ihr Team verwendet und welche Zugänge verfügbar sind. Eine Wissensdatenbank gibt dem Agenten einen definierten Bestand an Material, das er konsultieren kann, wie z. B. Produktleitfäden, Support-Dokumentationen oder interne Verfahren. Wir helfen, das Material auf die Aufgabe auszurichten und Lücken zu identifizieren, die zu schwachen oder widersprüchlichen Antworten führen könnten.

Der Umfang sollte zwischen Lesen, Vorbereiten und Handeln unterscheiden. Ein Agent könnte beispielsweise Informationen abrufen und einen Bericht entwerfen, während die Veröffentlichung oder eine Kontoänderung einer autorisierten Person vorbehalten bleibt. Diese Grenze ist besonders wichtig, wenn ein Workflow die Kommunikation mit der Community, Kundeninformationen oder On-Chain-Aktivitäten betrifft.

Ein praktischer Integrationsplan hält fest:

• Jede Datenquelle und jedes Tool, das für die Aufgabe erforderlich ist.
• Welche Informationen der Agent lesen oder übermitteln kann.
• Welche Ergebnisse vor der Verwendung genehmigt werden müssen.
• Was passiert, wenn eine Quelle nicht verfügbar ist oder dem Agenten der Kontext fehlt.

Für Arbeiten, die auch eine Projektoberfläche benötigen, koordinieren Sie den Agenten mit der dApp-Entwicklung oder einer Web3-Website und Landing Page. Dadurch kann der Lieferplan sowohl die Benutzererfahrung als auch die Agentenlogik berücksichtigen.

Wie evaluieren wir einen KI-Agenten vor dem Deployment?

Wir testen einen Agenten vor dem Deployment anhand repräsentativer Aufgaben und vereinbarter Erwartungen und legen dann fest, wie sein Verhalten überwacht wird. Die Evaluierung macht die Qualitätsprüfung konkret: Das Team kann Beispiele inspizieren und entscheiden, ob das System für die vorgesehene Rolle bereit ist.

Wir erstellen einen Evaluierungssatz aus realistischen Eingaben, einschließlich gewöhnlicher Anfragen und Fällen, in denen Informationen unvollständig, mehrdeutig oder außerhalb des Zuständigkeitsbereichs des Agenten liegen. Gemeinsam definieren wir, wie eine nützliche Antwort aussieht, auf welche Quellen sie sich stützen sollte und wann sie anhalten und menschliche Hilfe anfordern sollte. Die Prüfungen sollten die Kosten eines Fehlers in diesem speziellen Workflow widerspiegeln.

Leitplanken übersetzen diese Entscheidungen in Betriebsgrenzen. Sie können erlaubte Tools definieren, die Arten von Ausgaben, die der Agent vorbereitet, einschränken und ein Rückfallverhalten festlegen. Die menschliche Aufsicht bleibt Teil des Designs: Ein Prüfer kann Entwürfe genehmigen, Eskalationen lösen oder ausgewählte Ausgaben inspizieren. Das richtige Muster hängt davon ab, wie folgenreich die Aktionen des Agenten sind und wie Ihr Team sie überwachen möchte.

Achten Sie bei der Überprüfung auf mehr als nur flüssige Formulierungen. Fragen Sie, ob das Ergebnis im bereitgestellten Material begründet ist, ob Unsicherheiten angemessen behandelt werden und ob eine Eskalation in den von Ihnen identifizierten Fällen erfolgt. Wir zeichnen Evaluierungsergebnisse und vereinbarte Änderungen auf, damit das Team nach der Übergabe eine nützliche Referenz hat.

Für Projekte, bei denen auch öffentliche Informationen und die KI-Auffindbarkeit im Fokus stehen, adressiert unser Service für KI-Such-Sichtbarkeit ein anderes Problem: wie externe Systeme Informationen über ein Projekt finden und präsentieren.

Was ist in einem KI-Agent-Entwicklungsprojekt enthalten?

Ein Projekt umfasst die Arbeit, die erforderlich ist, um von einem definierten Anwendungsfall zu einem überwachten, nutzbaren Agenten zu gelangen. Der Umfang wird basierend auf Ihrem Workflow, den verfügbaren Integrationen und dem erforderlichen Maß an menschlicher Überprüfung festgelegt.

Das Engagement kann die Definition des Anwendungsfalls, die Integration von Tools und Daten, die Vorbereitung der Wissensdatenbank, Leitplanken, einen Evaluierungssatz, Monitoring-Vereinbarungen, das Deployment und die Übergabe umfassen. Wir stimmen diese Elemente vor der Entwicklung ab, sodass das beabsichtigte Ergebnis, die Zugriffsanforderungen und die Teamverantwortlichkeiten sichtbar sind und nicht Annahmen unterliegen.

Das Projekt durchläuft die Phasen Workflow-Review, Scoping-Bestätigung, Implementierung, Evaluierung und Deployment-Planung. Der Zeitplan folgt der Komplexität der Aufgabe und der Bereitschaft der erforderlichen Zugänge und Quellenmaterialien; wir legen ihn nach der Discovery fest, anstatt eine pauschale Dauer zu nennen. Während der gesamten Arbeit überprüft eine menschliche Genehmigungsinstanz, ob Beispielausgaben und das Eskalationsverhalten mit dem vereinbarten Anwendungsfall übereinstimmen.

Der Startpreis liegt bei 1.500 $ / Projekt. Wir bestätigen den Umfang vor Arbeitsbeginn, einschließlich dessen, was enthalten ist, was Ihr Team bereitstellen muss und wie die Lieferung überprüft wird. Für umfassendere Build-Anforderungen vergleichen Sie diesen Service mit der Smart-Contract-Entwicklung.

Was sollten Sie über das Deployment eines KI-Agenten wissen?

Ein solider Deployment-Plan legt fest, wer den Agenten überwacht, worauf er zugreifen kann und wie das Team reagiert, wenn er an seine Grenzen stößt. Diese Entscheidungen sind Teil des Produktdesigns, kein nachträglicher Einfall.

Das Verhalten eines Agenten wird durch die Qualität und Verfügbarkeit seines Quellenmaterials, den Zugriff, der durch verbundene Tools gewährt wird, und die Service- oder Nutzungsregeln des KI-Anbieters beeinflusst. Wir können die vereinbarten Integrationen, Sicherheitsvorkehrungen, Evaluierung und Übergabe liefern, können aber keine Anbieteränderungen, Ausfälle oder die Richtigkeit von Informationen außerhalb der Projektquellen kontrollieren.

Planen Sie das Betriebsmodell parallel zum Build. Benennen Sie einen Verantwortlichen für die Überprüfung von Eskalationen, entscheiden Sie, wer verbundene Berechtigungen ändern darf, und halten Sie die Quelldokumentation aktuell. Legen Sie fest, wo Mitarbeiter ein unerwartetes Ergebnis melden sollen und wie dieses Ergebnis bewertet wird, bevor der Agent geändert wird. Wenn sich die Aufgabe oder das Quellenmaterial wesentlich ändert, überprüfen Sie auch den Evaluierungssatz; alte Prüfungen repräsentieren die Arbeit möglicherweise nicht mehr.

Senden Sie für Ihr erstes Gespräch mit Web3Do eine kurze Beschreibung der Aufgabe, ein Beispiel für eine Eingabe und das gewünschte Ergebnis, die beteiligten Tools oder Daten sowie die Fälle, die an eine Person gehen müssen. Wir werden den Workflow prüfen, klärungsbedürftige Punkte identifizieren und eine abgestimmte Empfehlung für den Agenten und seine Aufsicht zurückgeben.

Preise

Startpreise in USD. Individuelle Pakete und Mengenrabatte auf Anfrage. Zahlung in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON oder Ihrem Projekt-Token.

So funktioniert's

1. Aufgabe definierenWir klären den Benutzer, die Eingaben, das erwartete Ergebnis und die Fälle, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.
2. Zugriff und Quellen kartierenWir identifizieren die Tools, Daten und das Wissensmaterial, die der Workflow benötigt, sowie die Zugriffsverantwortlichkeiten.
3. Umfang und Sicherheitsvorkehrungen festlegenWir vereinbaren die erlaubten Aktionen des Agenten, das Eskalationsverhalten, den Evaluierungsansatz und den Lieferumfang.
4. Bauen und evaluierenWir implementieren den Workflow und überprüfen repräsentative Ergebnisse anhand der vereinbarten Erwartungen.
5. Deployment und ÜbergabeWir bereiten eine Deployment- und Überwachungsanleitung vor und übergeben das System und den Betriebskontext an Ihr Team.