AI एजेंट के लिए कौन से Web3 वर्कफ़्लो उपयुक्त हैं?
AI एजेंट सबसे उपयोगी तब होता है जब किसी कार्य का स्पष्ट लक्ष्य, दोहराए जाने योग्य इनपुट और एक ऐसा परिणाम हो जिसकी कोई व्यक्ति समीक्षा कर सके। हम आपकी टीम के काम करने के तरीके को समझने से पहले ऑटोमेशन का प्रस्ताव देने के बजाय उस कार्य को परिभाषित करके शुरू करते हैं।
सामान्य अनुप्रयोगों में सपोर्ट ट्राइएज, रिसर्च और रिपोर्टिंग, कंटेंट ऑपरेशन, कम्युनिटी असिस्टेंस और ऑन-चेन मॉनिटरिंग शामिल हैं। एक एजेंट प्रासंगिक जानकारी एकत्र कर सकता है, प्रतिक्रिया या रिपोर्ट तैयार कर सकता है, और अनिश्चित या संवेदनशील मामलों को टीम के सदस्य को भेज सकता है। इसे केवल इसलिए व्यापक अधिकार नहीं दिया जाना चाहिए क्योंकि वर्कफ़्लो में AI शामिल है।
एक उपयोगी पहला कार्य इतना संकीर्ण होता है कि उसे सामान्य भाषा में वर्णित किया जा सके। उदाहरण के लिए, आप एक सहायक चाह सकते हैं जो आने वाले सपोर्ट अनुरोधों को विषय के अनुसार क्रमबद्ध करे, स्वीकृत दस्तावेज़ीकरण में प्रासंगिक उत्तर खोजे, और स्टाफ समीक्षा के लिए उत्तर का मसौदा तैयार करे। एक कम उपयुक्त शुरुआती बिंदु "कम्युनिटी ऑपरेशन चलाएं" है, बिना यह निर्दिष्ट किए कि सिस्टम क्या निर्णय ले सकता है।
स्कोपिंग से पहले, लाएं:
- कार्य और उसके अपेक्षित परिणाम के एक या अधिक उदाहरण।
- वर्तमान में वर्कफ़्लो द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल और डेटा।
- ऐसे मामले जिन्हें बढ़ाया जाना चाहिए, अस्वीकार किया जाना चाहिए या किसी व्यक्ति द्वारा जांचा जाना चाहिए।
- एक टीम सदस्य जो नमूना आउटपुट की समीक्षा कर सके और पुष्टि कर सके कि क्या उपयोगी है।
यदि कार्य के लिए उपयोगकर्ता-सामना वाले इंटरफ़ेस की आवश्यकता है, तो इसमें Telegram बॉट और मिनी ऐप डेवलपमेंट भी शामिल हो सकता है। व्यापक तकनीकी दायरे के लिए, Web3 डेवलपमेंट देखें।
टूल और नॉलेज बेस AI एजेंट को कैसे आकार देते हैं?
एजेंट की उपयोगिता इस बात पर निर्भर करती है कि उसके अनुमत टूल और स्रोत सामग्री कार्य से कितनी अच्छी तरह मेल खाते हैं। हम वर्कफ़्लो का मानचित्रण करते हैं, उस जानकारी की पहचान करते हैं जिसकी उसे आवश्यकता है, और सिस्टम को जोड़ने से पहले परिभाषित करते हैं कि वह कौन सी कार्रवाई कर सकता है।
टूल इंटीग्रेशन एजेंट को स्वीकृत सेवाओं या प्रोजेक्ट डेटा के साथ काम करने का एक तरीका देता है। सटीक कनेक्शन इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी टीम क्या उपयोग करती है और क्या एक्सेस उपलब्ध है। एक नॉलेज बेस एजेंट को परामर्श करने के लिए सामग्री का एक परिभाषित निकाय देता है, जैसे उत्पाद मार्गदर्शन, सपोर्ट दस्तावेज़ीकरण या आंतरिक प्रक्रियाएँ। हम कार्य के आसपास सामग्री को व्यवस्थित करने और उन अंतरालों की पहचान करने में मदद करते हैं जो कमजोर या विरोधाभासी उत्तरों का कारण बन सकते हैं।
दायरे को पढ़ने, तैयार करने और कार्य करने के बीच अंतर करना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक एजेंट जानकारी प्राप्त कर सकता है और एक रिपोर्ट का मसौदा तैयार कर सकता है, जबकि प्रकाशन या खाता परिवर्तन किसी अधिकृत व्यक्ति पर छोड़ सकता है। यह सीमा विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब कोई वर्कफ़्लो कम्युनिटी संचार, ग्राहक जानकारी या ऑन-चेन गतिविधि को छूता है।
एक व्यावहारिक इंटीग्रेशन योजना रिकॉर्ड करती है:
- कार्य के लिए आवश्यक प्रत्येक डेटा स्रोत और टूल।
- एजेंट कौन सी जानकारी पढ़ या सबमिट कर सकता है।
- किन आउटपुट को उपयोग से पहले अनुमोदन की आवश्यकता है।
- क्या होता है जब कोई स्रोत अनुपलब्ध हो या एजेंट के पास संदर्भ का अभाव हो।
ऐसे काम के लिए जिसमें प्रोजेक्ट इंटरफ़ेस की भी आवश्यकता है, एजेंट को dApp डेवलपमेंट या Web3 वेबसाइट और लैंडिंग पेज के साथ समन्वयित करें। यह डिलीवरी योजना को एजेंट लॉजिक के साथ-साथ उपयोगकर्ता अनुभव को भी ध्यान में रखने देता है।
हम डिप्लॉयमेंट से पहले AI एजेंट का मूल्यांकन कैसे करते हैं?
हम डिप्लॉयमेंट से पहले प्रतिनिधि कार्यों और सहमत अपेक्षाओं के विरुद्ध एक एजेंट का परीक्षण करते हैं, फिर स्थापित करते हैं कि उसके व्यवहार की निगरानी कैसे की जाएगी। मूल्यांकन गुणवत्ता समीक्षा को ठोस बनाता है: टीम उदाहरणों का निरीक्षण कर सकती है और तय कर सकती है कि सिस्टम इच्छित भूमिका के लिए तैयार है या नहीं।
हम यथार्थवादी इनपुट से एक मूल्यांकन सेट बनाते हैं, जिसमें सामान्य अनुरोध और ऐसे मामले शामिल हैं जहाँ जानकारी अधूरी, अस्पष्ट या एजेंट के अधिकार क्षेत्र से बाहर है। साथ में, हम परिभाषित करते हैं कि एक उपयोगी प्रतिक्रिया कैसी दिखती है, उसे किन स्रोतों पर भरोसा करना चाहिए, और उसे कब रुकना चाहिए और मानव सहायता का अनुरोध करना चाहिए। जाँचों को उस विशेष वर्कफ़्लो में त्रुटि की लागत को प्रतिबिंबित करना चाहिए।
गार्डरेल उन निर्णयों को परिचालन सीमाओं में अनुवादित करते हैं। वे अनुमत टूल को परिभाषित कर सकते हैं, एजेंट द्वारा तैयार किए जाने वाले आउटपुट के प्रकार को सीमित कर सकते हैं, और फ़ॉलबैक व्यवहार निर्दिष्ट कर सकते हैं। मानव निरीक्षण डिज़ाइन का हिस्सा बना रहता है: एक समीक्षक ड्राफ्ट को अनुमोदित कर सकता है, एस्केलेशन को हल कर सकता है या चुनिंदा आउटपुट का निरीक्षण कर सकता है। सही पैटर्न इस बात पर निर्भर करता है कि एजेंट की कार्रवाइयाँ कितनी परिणामी हैं और आपकी टीम उनकी निगरानी कैसे करना चाहती है।
समीक्षा के दौरान, केवल धाराप्रवाह शब्दों से परे देखें। पूछें कि क्या परिणाम प्रदान की गई सामग्री पर आधारित है, क्या अनिश्चितता को उचित रूप से संभाला गया है, और क्या आपके द्वारा पहचाने गए मामलों में एस्केलेशन होता है। हम मूल्यांकन के निष्कर्षों और सहमत परिवर्तनों को रिकॉर्ड करते हैं ताकि हैंडओवर के बाद टीम के पास एक उपयोगी संदर्भ हो।
उन परियोजनाओं के लिए जहाँ सार्वजनिक जानकारी और AI डिस्कवरी भी दायरे में हैं, हमारी AI सर्च Visibility सेवा एक अलग समस्या को संबोधित करती है: बाहरी सिस्टम किसी प्रोजेक्ट के बारे में जानकारी कैसे प्राप्त करते हैं और प्रस्तुत करते हैं।
AI एजेंट डेवलपमेंट प्रोजेक्ट में क्या शामिल है?
एक प्रोजेक्ट में एक परिभाषित उपयोग मामले से एक पर्यवेक्षित, उपयोग करने योग्य एजेंट तक जाने के लिए आवश्यक कार्य शामिल है। दायरा आपके वर्कफ़्लो, उपलब्ध इंटीग्रेशन और आवश्यक मानव समीक्षा के स्तर के आसपास पुष्टि की जाती है।
सहभागिता में उपयोग-मामले की परिभाषा, टूल और डेटा इंटीग्रेशन, नॉलेज-बेस तैयारी, गार्डरेल, एक मूल्यांकन सेट, मॉनिटरिंग व्यवस्था, डिप्लॉयमेंट और हैंडओवर शामिल हो सकते हैं। हम डेवलपमेंट से पहले इन तत्वों को संरेखित करते हैं ताकि इच्छित परिणाम, एक्सेस आवश्यकताएँ और टीम की जिम्मेदारियाँ दिखाई दें, न कि धारणा पर छोड़ दी जाएँ।
| कार्य क्षेत्र | हम क्या स्थापित करते हैं |
|---|---|
| उपयोग मामला | कार्य, उपयोगकर्ता, अपेक्षित आउटपुट और एस्केलेशन मामले |
| कनेक्शन | आवश्यक टूल, डेटा स्रोत और एक्सेस जिम्मेदारियाँ |
| नॉलेज | वह सामग्री जिससे एजेंट परामर्श कर सकता है और ज्ञात सामग्री अंतराल |
| गुणवत्ता | प्रतिनिधि परीक्षण, समीक्षा मानदंड और किए जाने वाले परिवर्तन |
| संचालन | डिप्लॉयमेंट दृष्टिकोण, मॉनिटरिंग और टीम हैंडओवर |
प्रोजेक्ट वर्कफ़्लो समीक्षा से स्कोप पुष्टि, कार्यान्वयन, मूल्यांकन और डिप्लॉयमेंट योजना की ओर बढ़ता है। समय कार्य की जटिलता और आवश्यक एक्सेस और स्रोत सामग्री की तैयारी का अनुसरण करता है; हम डिस्कवरी के बाद इसे निर्धारित करते हैं, न कि एक सामान्य अवधि का हवाला देते हुए। पूरे काम के दौरान, एक मानव अनुमोदन समीक्षा जाँचती है कि क्या नमूना आउटपुट और एस्केलेशन व्यवहार सहमत उपयोग मामले से मेल खाते हैं।
शुरुआती कीमत $1,500 / प्रोजेक्ट से है। हम काम शुरू होने से पहले दायरे की पुष्टि करते हैं, जिसमें यह भी शामिल है कि क्या शामिल है, आपकी टीम को क्या प्रदान करना है और डिलीवरी की समीक्षा कैसे की जाएगी। व्यापक बिल्ड आवश्यकताओं के लिए, इस सेवा की तुलना स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट डेवलपमेंट से करें।
AI एजेंट को डिप्लॉय करने के बारे में आपको क्या पता होना चाहिए?
एक अच्छी डिप्लॉयमेंट योजना निर्दिष्ट करती है कि एजेंट की निगरानी कौन करता है, वह क्या एक्सेस कर सकता है और जब वह अपनी सीमा तक पहुँचता है तो टीम कैसे प्रतिक्रिया करती है। ये निर्णय उत्पाद डिज़ाइन का हिस्सा हैं, कोई बाद का विचार नहीं।
एजेंट का व्यवहार उसकी स्रोत सामग्री की गुणवत्ता और उपलब्धता, कनेक्टेड टूल द्वारा अनुमत एक्सेस और AI प्रदाता की सेवा या उपयोग नियमों से प्रभावित होता है। हम सहमत इंटीग्रेशन, सुरक्षा उपाय, मूल्यांकन और हैंडओवर प्रदान कर सकते हैं, लेकिन प्रदाता परिवर्तनों, आउटेज या प्रोजेक्ट के स्रोतों के बाहर की जानकारी की सटीकता को नियंत्रित नहीं कर सकते।
बिल्ड के साथ-साथ ऑपरेटिंग मॉडल की योजना बनाएं। एस्केलेशन की समीक्षा करने के लिए एक जिम्मेदार व्यक्ति नियुक्त करें, तय करें कि कनेक्टेड अनुमतियाँ कौन बदल सकता है, और स्रोत दस्तावेज़ीकरण को अद्यतित रखें। स्थापित करें कि स्टाफ को एक अप्रत्याशित परिणाम की रिपोर्ट कहाँ करनी चाहिए और एजेंट को बदलने से पहले उस परिणाम का मूल्यांकन कैसे किया जाएगा। यदि कार्य या स्रोत सामग्री में पर्याप्त परिवर्तन होता है, तो मूल्यांकन सेट की भी समीक्षा करें; पुरानी जाँचें अब काम का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकती हैं।
Web3Do के साथ अपनी पहली बातचीत के लिए, कार्य का एक संक्षिप्त विवरण, एक नमूना इनपुट और वांछित आउटपुट, इसमें शामिल टूल या डेटा, और उन मामलों को भेजें जिन्हें किसी व्यक्ति के पास जाना चाहिए। हम वर्कफ़्लो की समीक्षा करेंगे, पहचानेंगे कि किस चीज़ में स्पष्टीकरण की आवश्यकता है, और एजेंट और उसके निरीक्षण के लिए एक स्कोप्ड अनुशंसा वापस करेंगे।
मूल्य
| सेवा | मूल्य | कोट |
|---|---|---|
| एआई एजेंट डेवलपमेंट | $1,500 से / प्रोजेक्ट |
USD में शुरुआती मूल्य। कस्टम बंडल और वॉल्यूम डिस्काउंट अनुरोध पर उपलब्ध। भुगतान USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON या आपके प्रोजेक्ट टोकन में।
यह कैसे काम करता है
- कार्य को परिभाषित करेंहम उपयोगकर्ता, इनपुट, अपेक्षित परिणाम और उन मामलों को स्पष्ट करते हैं जिनमें मानव निर्णय की आवश्यकता होती है।
- एक्सेस और स्रोतों का मानचित्रण करेंहम वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक टूल, डेटा और नॉलेज सामग्री, साथ ही एक्सेस जिम्मेदारियों की पहचान करते हैं।
- दायरा और सुरक्षा उपाय निर्धारित करेंहम एजेंट की अनुमत कार्रवाइयों, एस्केलेशन व्यवहार, मूल्यांकन दृष्टिकोण और डिलीवरी दायरे पर सहमत होते हैं।
- निर्माण और मूल्यांकन करेंहम वर्कफ़्लो को लागू करते हैं और सहमत अपेक्षाओं के विरुद्ध प्रतिनिधि आउटपुट की समीक्षा करते हैं।
- डिप्लॉय और हैंडओवर करेंहम डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग गाइडेंस तैयार करते हैं, फिर सिस्टम और ऑपरेटिंग संदर्भ आपकी टीम को सौंपते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI एजेंट डेवलपमेंट में क्या शामिल है?
इसमें एक उपयोग मामले को परिभाषित करना, प्रासंगिक टूल और डेटा को जोड़ना, एक नॉलेज बेस तैयार करना, गार्डरेल सेट करना, एक मूल्यांकन सेट बनाना, और मॉनिटरिंग, डिप्लॉयमेंट और हैंडओवर की योजना बनाना शामिल है। सटीक दायरा कार्य और उन सिस्टमों को दर्शाता है जिन्हें आपकी टीम उपलब्ध करा सकती है। हम यह भी परिभाषित करते हैं कि मानव समीक्षा कहाँ आवश्यक है ताकि एजेंट की एक स्पष्ट परिचालन सीमा हो।
एक कस्टम AI एजेंट की लागत कितनी है?
प्रोजेक्ट $1,500 / प्रोजेक्ट से शुरू होते हैं। पुष्टि किया गया दायरा वर्कफ़्लो, आवश्यक इंटीग्रेशन, स्रोत सामग्री और मूल्यांकन आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। हम यह सहमत होने से पहले उन इनपुट की समीक्षा करते हैं कि क्या वितरित किया जाएगा, ताकि उद्धृत प्रोजेक्ट का एक परिभाषित उद्देश्य और जिम्मेदारियाँ हों, न कि एक मान ली गई सुविधा सूची।
AI एजेंट बनाने में कितना समय लगता है?
समय वर्कफ़्लो और एक्सेस आवश्यकताओं की समीक्षा के बाद सहमत होता है। तैयार स्रोत सामग्री और उपलब्ध इंटीग्रेशन वाले एक सीधे कार्य को एक ऐसे वर्कफ़्लो से अलग तरीके से स्कोप किया जा सकता है जिसमें डेटा तैयारी, कई टूल कनेक्शन या व्यापक मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। हम कार्यान्वयन शुरू होने से पहले आपके साथ डिलीवरी योजना निर्धारित करते हैं।
क्या एजेंट हर आउटपुट की जाँच किए बिना कार्य कर सकता है?
यह कार्य और गलत कार्रवाई के परिणामों पर निर्भर करता है। हम परिभाषित करते हैं कि कौन से आउटपुट एजेंट द्वारा तैयार या संभाले जा सकते हैं और किन्हें किसी व्यक्ति के पास भेजा जाना चाहिए। ग्राहक-सामना, संवेदनशील या परिचालन रूप से महत्वपूर्ण कार्यों के लिए, मानव समीक्षा और एक स्पष्ट एस्केलेशन पथ को डिप्लॉयमेंट के बाद जोड़ने के बजाय वर्कफ़्लो में डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
क्या आप गारंटी दे सकते हैं कि एजेंट हमेशा सही उत्तर देगा?
नहीं। एक एजेंट का मूल्यांकन सहमत उदाहरणों के विरुद्ध किया जा सकता है और स्वीकृत स्रोतों, टूल और एस्केलेशन नियमों से बाध्य किया जा सकता है, लेकिन इसका आउटपुट अभी भी स्रोत अंतराल, प्रदाता व्यवहार या अनुपलब्ध इंटीग्रेशन से प्रभावित हो सकता है। हम सहमत डेवलपमेंट कार्य प्रदान करते हैं और समीक्षा और फ़ॉलबैक प्रक्रिया को स्पष्ट करते हैं; आपकी टीम के पास सिस्टम के उपयोग में दृश्यता बनी रहती है।
प्रोजेक्ट स्कोप का अनुरोध करने से पहले मुझे क्या तैयार करना चाहिए?
कार्य का एक संक्षिप्त विवरण, एक नमूना इनपुट और आप जो परिणाम चाहते हैं, इसमें शामिल टूल या डेटा, और उन मामलों के उदाहरण भेजें जिन्हें बढ़ाया जाना चाहिए। आपको एक तैयार तकनीकी विनिर्देश की आवश्यकता नहीं है। एक वर्कफ़्लो स्वामी जो वर्तमान चरणों की व्याख्या कर सकता है और नमूना आउटपुट की समीक्षा कर सकता है, हमें सही दायरे की पहचान करने में मदद करेगा।
अपने प्रोजेक्ट के बारे में बताएं
चार त्वरित प्रश्नों के उत्तर दें और एक मैनेजर एक घंटे के भीतर योजना, समय और मूल्य सीमा भेजेगा। सब कुछ गोपनीय रहता है।
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