Web3ワークフローのための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エージェントは、タスクに明確な目標、反復可能な入力、担当者がレビューできる成果がある場合に最も有用です。チームの働き方を理解する前に自動化を提案するのではなく、まずそのタスクを定義することから始めます。

典型的な用途には、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、コミュニティ支援、オンチェーンモニタリングなどがあります。エージェントは関連情報を収集し、回答やレポートを作成し、不確実またはセンシティブなケースをチームメンバーに引き継ぐことができます。AIが関わるという理由だけで、広範な権限を与えるべきではありません。

最初のタスクは、日常言語で説明できる程度に絞り込まれていることが有用です。例えば、受信したサポートリクエストをトピックごとに分類し、承認されたドキュメントから関連する回答を見つけ、スタッフがレビューするための下書きを作成するアシスタントが考えられます。「コミュニティ運用を実行する」といった、システムがどのような判断を下すかを指定しない出発点は適切ではありません。

スコープ設定の前に、以下をご用意ください：

• タスクと期待される成果の例を1つ以上。
• 現在ワークフローで使用しているツールとデータ。
• エスカレーション、拒否、または担当者による確認が必要なケース。
• サンプル出力をレビューし、有用性を確認できるチームメンバー。

タスクにユーザー向けインターフェースが必要な場合は、Telegramボットとミニアプリ開発も含まれる可能性があります。より広範な技術範囲については、Web3開発をご覧ください。

ツールとナレッジベースはAIエージェントにどのような影響を与えますか？

エージェントの有用性は、許可されたツールとソース資料がタスクにどれだけ適合しているかに依存します。ワークフローをマッピングし、必要な情報を特定し、システムを接続する前にエージェントが実行できるアクションを定義します。

ツール統合により、エージェントは承認されたサービスやプロジェクトデータを扱う方法を得ます。正確な接続方法は、チームが使用しているものと利用可能なアクセスに依存します。ナレッジベースは、エージェントが参照するための定義された資料群（製品ガイダンス、サポートドキュメント、内部手順など）を提供します。タスクに合わせて資料を整理し、弱い回答や矛盾した回答につながる可能性のあるギャップを特定するお手伝いをします。

スコープでは、読み取り、準備、実行を区別する必要があります。例えば、エージェントが情報を取得してレポートの下書きを作成し、公開やアカウント変更は権限のある担当者に任せる、といった具合です。この境界は、ワークフローがコミュニティコミュニケーション、顧客情報、またはオンチェーンアクティビティに触れる場合に特に重要です。

実用的な統合計画には以下を記録します：

• タスクに必要な各データソースとツール。
• エージェントが読み取りまたは送信できる情報。
• 使用前に承認が必要な出力。
• ソースが利用不可の場合やエージェントにコンテキストがない場合の対処。

プロジェクトインターフェースも必要な作業については、エージェントをdApp開発またはWeb3ウェブサイトとLPと連携させます。これにより、エージェントロジックだけでなくユーザー体験も考慮した納品計画が可能になります。

デプロイ前にAIエージェントをどのように評価しますか？

デプロイ前に、代表的なタスクと合意された期待値に対してエージェントをテストし、その後の行動を監視する方法を確立します。評価により品質レビューが具体的になります。チームはサンプルを検査し、システムが意図された役割に準備ができているかを判断できます。

現実的な入力（通常のリクエストや、情報が不完全、曖昧、またはエージェントの権限外であるケースを含む）から評価セットを作成します。有用な回答とはどのようなものか、どのソースに依存すべきか、いつ停止して人間の助けを求めるべきかを共同で定義します。チェックは、その特定のワークフローにおけるエラーのコストを反映する必要があります。

ガードレールは、それらの判断を運用上の境界に変換します。許可されるツールを定義し、エージェントが準備する出力の種類を制限し、フォールバック動作を指定できます。人間による監視は設計の一部として残ります。レビュー担当者は下書きを承認したり、エスカレーションを解決したり、選択した出力を検査したりできます。適切なパターンは、エージェントのアクションの重要性とチームがどのように監督したいかによって異なります。

レビューでは、流暢な表現だけでなく、結果が提供された資料に基づいているか、不確実性が適切に処理されているか、特定したケースでエスカレーションが発生しているかを確認します。評価結果と合意された変更を記録し、引き継ぎ後もチームが有用なリファレンスとして参照できるようにします。

公開情報とAIによる発見も対象となるプロジェクトについては、AI検索可視性サービスが別の問題、つまり外部システムがプロジェクトに関する情報をどのように発見し提示するかに対処します。

AIエージェント開発プロジェクトには何が含まれますか？

プロジェクトは、定義されたユースケースから監視付きで使用可能なエージェントに移行するために必要な作業をカバーします。スコープは、お客様のワークフロー、利用可能な統合、必要な人間によるレビューのレベルに基づいて確定されます。

契約内容には、ユースケース定義、ツールとデータの統合、ナレッジベースの準備、ガードレール、評価セット、モニタリング設定、デプロイ、引き継ぎが含まれます。開発前にこれらの要素を調整することで、意図された結果、アクセス要件、チームの責任が明確になり、想定に委ねられることがなくなります。

プロジェクトは、ワークフローレビューからスコープ確定、実装、評価、デプロイ計画へと進みます。期間はタスクの複雑さと、必要なアクセスおよびソース資料の準備状況に依存します。汎用的な期間を提示するのではなく、ディスカバリー後に設定します。作業全体を通じて、人間による承認レビューにより、サンプル出力とエスカレーション動作が合意されたユースケースに一致するかを確認します。

開始価格は$1,500/プロジェクトからです。作業開始前にスコープを確定し、含まれる内容、チームが提供する必要があるもの、納品のレビュー方法を明確にします。より広範な構築要件については、このサービスをスマートコントラクト開発と比較してください。

AIエージェントのデプロイについて知っておくべきことは何ですか？

適切なデプロイ計画では、誰がエージェントを監督するか、何にアクセスできるか、限界に達したときにチームがどのように対応するかを指定します。これらの判断は製品設計の一部であり、後付けではありません。

エージェントの動作は、ソース資料の品質と可用性、接続されたツールによって許可されるアクセス、AIプロバイダーのサービスまたは利用規約に影響されます。合意された統合、セーフガード、評価、引き継ぎを提供することはできますが、プロバイダーの変更、障害、またはプロジェクトのソース外の情報の正確性を制御することはできません。

運用モデルを構築と並行して計画します。エスカレーションをレビューする担当者を割り当て、接続された権限を変更できる人を決定し、ソースドキュメントを最新に保ちます。予期しない結果が発生した場合の報告先と、その結果をエージェント変更前に評価する方法を確立します。タスクやソース資料が大幅に変更された場合は、評価セットも見直します。古いチェックがもはや作業を代表していない可能性があります。

Web3Doとの最初の打ち合わせでは、タスクの簡単な説明、入力例と希望する出力、関連するツールやデータ、担当者にエスカレーションすべきケースをお送りください。ワークフローをレビューし、明確化が必要な点を特定し、エージェントとその監視に関するスコープ推奨事項を返します。

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. タスクを定義するユーザー、入力、期待される結果、人間の判断が必要なケースを明確にします。
2. アクセスとソースをマッピングするワークフローに必要なツール、データ、知識資料、およびアクセス責任を特定します。
3. スコープとセーフガードを設定するエージェントの許可されるアクション、エスカレーション動作、評価アプローチ、納品範囲を合意します。
4. 構築と評価ワークフローを実装し、合意された期待値に対して代表的な出力をレビューします。
5. デプロイと引き継ぎデプロイとモニタリングのガイダンスを準備し、システムと運用コンテキストをチームに引き継ぎます。