실용적인 Web3 워크플로를 위한 AI 에이전트 개발

어떤 Web3 워크플로가 AI 에이전트에 적합한가요?

AI 에이전트는 작업에 명확한 목표, 반복 가능한 입력 및 사람이 검토할 수 있는 결과가 있을 때 가장 유용합니다. 팀이 어떻게 작업하는지 이해하기 전에 자동화를 제안하기보다는 해당 작업을 정의하는 것부터 시작합니다.

일반적인 적용 분야로는 지원 트라이지, 리서치 및 리포팅, 콘텐츠 운영, 커뮤니티 지원 및 온체인 모니터링이 있습니다. 에이전트는 관련 정보를 수집하고 응답이나 리포트를 준비하며 불확실하거나 민감한 사례를 팀원에게 전달할 수 있습니다. 단순히 워크플로에 AI가 포함된다는 이유만으로 광범위한 권한을 부여해서는 안 됩니다.

유용한 첫 번째 작업은 일상적인 언어로 설명할 수 있을 만큼 좁은 범위여야 합니다. 예를 들어, 들어오는 지원 요청을 주제별로 분류하고 승인된 문서에서 관련 답변을 찾은 후 직원 검토를 위해 답변 초안을 작성하는 어시스턴트를 원할 수 있습니다. "커뮤니티 운영을 실행"하는 것은 시스템이 어떤 결정을 내릴 수 있는지 명시하지 않았으므로 덜 적합한 시작점입니다.

범위를 정하기 전에 다음을 준비하세요:

• 작업과 예상 결과의 예시 하나 이상.
• 워크플로에서 현재 사용하는 도구와 데이터.
• 에스컬레이션, 거부 또는 사람의 확인이 필요한 사례.
• 샘플 출력을 검토하고 유용성을 확인할 수 있는 팀원.

작업에 사용자 대면 인터페이스가 필요한 경우 Telegram 봇 및 미니 앱 개발도 포함될 수 있습니다. 더 넓은 기술 범위는 Web3 개발을 참조하세요.

도구와 지식 베이스는 AI 에이전트를 어떻게 구성하나요?

에이전트의 유용성은 허용된 도구와 소스 자료가 작업과 얼마나 잘 일치하는지에 달려 있습니다. 워크플로를 매핑하고 필요한 정보를 식별하며 시스템을 연결하기 전에 수행할 수 있는 작업을 정의합니다.

도구 통합은 에이전트가 승인된 서비스나 프로젝트 데이터로 작업할 수 있는 방법을 제공합니다. 정확한 연결은 팀이 사용하는 것과 사용 가능한 액세스 권한에 따라 달라집니다. 지식 베이스는 에이전트가 참고할 수 있는 정의된 자료 모음(예: 제품 가이드, 지원 문서 또는 내부 절차)을 제공합니다. 작업을 중심으로 자료를 구성하고 약하거나 상충되는 답변으로 이어질 수 있는 격차를 식별하는 데 도움을 줍니다.

범위는 읽기, 준비 및 실행을 구분해야 합니다. 예를 들어, 에이전트는 정보를 검색하고 리포트 초안을 작성할 수 있지만 게시나 계정 변경은 승인된 사람에게 맡겨야 합니다. 이 경계는 워크플로가 커뮤니티 커뮤니케이션, 고객 정보 또는 온체인 활동과 관련될 때 특히 중요합니다.

실용적인 통합 계획은 다음을 기록합니다:

• 작업에 필요한 각 데이터 소스와 도구.
• 에이전트가 읽거나 제출할 수 있는 정보.
• 사용 전 승인이 필요한 출력.
• 소스를 사용할 수 없거나 에이전트에 컨텍스트가 부족할 때의 처리.

프로젝트 인터페이스도 필요한 작업의 경우 dApp 개발 또는 Web3 웹사이트 및 랜딩 페이지와 에이전트를 조정하세요. 그러면 납품 계획이 에이전트 로직뿐만 아니라 사용자 경험도 고려할 수 있습니다.

배포 전에 AI 에이전트를 어떻게 평가하나요?

배포 전에 대표 작업과 합의된 기대치에 대해 에이전트를 테스트한 후 동작을 모니터링할 방법을 설정합니다. 평가를 통해 품질 검토를 구체화합니다. 팀은 예시를 검사하고 시스템이 의도된 역할에 준비되었는지 결정할 수 있습니다.

일반적인 요청과 정보가 불완전하거나 모호하거나 에이전트의 권한 범위를 벗어난 사례를 포함한 현실적인 입력으로 평가 세트를 만듭니다. 함께 유용한 응답의 모양, 의존해야 하는 소스, 중단하고 사람의 도움을 요청해야 하는 시점을 정의합니다. 검사는 해당 워크플로에서 오류의 비용을 반영해야 합니다.

가드레일은 이러한 결정을 운영 경계로 변환합니다. 허용된 도구를 정의하고 에이전트가 준비하는 출력 유형을 제한하며 폴백 동작을 지정할 수 있습니다. 사람의 감독은 설계의 일부로 남아 있습니다. 검토자가 초안을 승인하거나 에스컬레이션을 해결하거나 선택된 출력을 검사할 수 있습니다. 올바른 패턴은 에이전트의 행동이 얼마나 중요한지와 팀이 이를 어떻게 감독하려는지에 따라 달라집니다.

검토 중에는 유창한 표현 이상을 살펴보세요. 결과가 제공된 자료에 근거하는지, 불확실성이 적절히 처리되는지, 식별한 사례에서 에스컬레이션이 발생하는지 확인하세요. 평가 결과와 합의된 변경 사항을 기록하여 팀이 인계 후 유용한 참고 자료를 갖도록 합니다.

공개 정보와 AI 검색 노출도 범위에 포함된 프로젝트의 경우 AI 검색 노출 서비스는 외부 시스템이 프로젝트에 대한 정보를 어떻게 접하고 제시하는지라는 다른 문제를 다룹니다.

AI 에이전트 개발 프로젝트에는 무엇이 포함되나요?

프로젝트는 정의된 사용 사례에서 감독 가능한 에이전트로 이동하는 데 필요한 작업을 다룹니다. 범위는 워크플로, 사용 가능한 통합 및 필요한 사람의 검토 수준에 따라 확정됩니다.

작업에는 사용 사례 정의, 도구 및 데이터 통합, 지식 베이스 준비, 가드레일, 평가 세트, 모니터링 구성, 배포 및 인계가 포함될 수 있습니다. 이러한 요소를 개발 전에 조정하여 의도된 결과, 액세스 요구 사항 및 팀 책임이 추측에 맡겨지지 않고 명확히 보이도록 합니다.

프로젝트는 워크플로 검토에서 범위 확정, 구현, 평가 및 배포 계획으로 진행됩니다. 일정은 작업의 복잡성과 필요한 액세스 및 소스 자료의 준비 상태에 따라 달라지며, 일반적인 기간을 제시하기보다는 발견 단계 후에 설정합니다. 작업 전반에 걸쳐 사람의 승인 검토를 통해 샘플 출력과 에스컬레이션 동작이 합의된 사용 사례와 일치하는지 확인합니다.

시작 가격은 $1,500 / 프로젝트입니다. 포함 사항, 팀이 제공해야 할 사항 및 납품 검토 방식을 포함하여 작업 시작 전에 범위를 확인합니다. 더 광범위한 구축 요구 사항의 경우 이 서비스를 스마트 컨트랙트 개발과 비교하세요.

AI 에이전트 배포에 대해 알아야 할 사항은 무엇인가요?

건전한 배포 계획은 누가 에이전트를 감독하는지, 무엇에 액세스할 수 있는지, 팀이 한계에 도달했을 때 어떻게 대응하는지 명시합니다. 이러한 결정은 제품 설계의 일부이지 사후 고려 사항이 아닙니다.

에이전트의 동작은 소스 자료의 품질과 가용성, 연결된 도구에서 허용하는 액세스, AI 제공자의 서비스 또는 사용 규칙의 영향을 받습니다. 합의된 통합, 안전 장치, 평가 및 인계를 제공할 수 있지만 제공자 변경, 중단 또는 프로젝트 소스 외부 정보의 정확성을 통제할 수는 없습니다.

운영 모델을 구축과 함께 계획하세요. 에스컬레이션을 검토할 담당자를 지정하고, 연결된 권한을 변경할 수 있는 사람을 결정하며, 소스 문서를 최신 상태로 유지하세요. 직원이 예상치 못한 결과를 보고해야 하는 위치와 에이전트를 변경하기 전에 해당 결과를 평가하는 방법을 설정하세요. 작업이나 소스 자료가 크게 변경되면 평가 세트도 검토하세요. 이전 검사가 더 이상 작업을 대표하지 않을 수 있습니다.

Web3Do와의 첫 상담을 위해 작업에 대한 간략한 설명, 예시 입력 및 원하는 출력, 관련 도구 또는 데이터, 사람에게 전달해야 하는 사례를 보내주세요. 워크플로를 검토하고 명확히 해야 할 사항을 식별한 후 에이전트와 그 감독에 대한 범위 지정 권장 사항을 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 정의사용자, 입력, 예상 결과 및 사람의 판단이 필요한 사례를 명확히 합니다.
2. 액세스 및 소스 매핑워크플로에 필요한 도구, 데이터 및 지식 자료와 액세스 책임을 식별합니다.
3. 범위 및 안전 장치 설정에이전트의 허용된 작업, 에스컬레이션 동작, 평가 방식 및 납품 범위에 합의합니다.
4. 구축 및 평가워크플로를 구현하고 합의된 기대치에 대해 대표 출력을 검토합니다.
5. 배포 및 인계배포 및 모니터링 지침을 준비한 후 시스템과 운영 컨텍스트를 팀에 인계합니다.