KI Agent Entwicklung für Web3 Workflows

Welche Web3 Workflows eignen sich für einen KI Agenten?

Ein Web3 KI Agent ist dann am nützlichsten, wenn ein Team eine wiederkehrende Aufgabe mit definierten Eingaben, einem praktischen Output und einer Person hat, die für die Prüfung von Ausnahmen verantwortlich ist. Wir entwickeln Agenten für Support-Triage, Recherche und Berichterstattung, Content-Operationen, Community-Unterstützung und On-Chain-Tracking. Der Ausgangspunkt ist die Arbeit selbst, nicht das Versprechen, jede Entscheidung zu automatisieren.

Ein Support-Agent könnte eingehende Fragen sortieren, genehmigte Dokumentation abrufen und einen Antwortentwurf zur Prüfung durch ein Teammitglied erstellen. Ein Recherche-Agent könnte Informationen aus ausgewählten Quellen sammeln und einen strukturierten Bericht vorbereiten. Ein Tracking-Agent könnte einen Zustand für einen Operator melden, anstatt ohne Aufsicht eine Aktion auszuführen.

Halten Sie vor der Abgrenzung fest:

• Wer nutzt den Output, und wer genehmigt ihn?
• Auf welche Informationen darf der Agent zugreifen?
• Welche Schritte sind wiederholbar, und welche erfordern Urteilsvermögen?
• Was soll passieren, wenn Daten fehlen oder die Zuverlässigkeit gering ist?

Wenn der Workflow sowohl ein benutzerseitiges Produkt als auch einen Agenten benötigt, können wir dies zusammen mit der dApp-Entwicklung oder einer Web3-Website betrachten. Eine enge, klar verantwortete Aufgabe ist in der Regel ein klarerer erster Release als ein breiter Assistent, der unzusammenhängende Anfragen bearbeiten soll.

Wie verbinden wir einen Agenten mit Tools und Daten?

Ein KI Agent arbeitet innerhalb der Tools, Informationen und Berechtigungen, die für seinen Workflow definiert sind. Wir erfassen, was er empfängt, was er konsultieren darf, welche Aktionen er vorschlagen oder ausführen darf und wo eine Person übernehmen muss. Diese Grenze ist Teil des Baus, kein Detail, das bis zum Launch offen bleibt.

Ein praktisches Design unterteilt die Arbeit des Agenten in Schritte: Empfangen einer Anfrage oder eines Ereignisses, Abrufen relevanter Informationen, Anwenden von Aufgabenanweisungen, Erstellen eines Outputs und entweder Weiterleitung zur Genehmigung oder Rückgabe an den Anfragenden. Die Integrationen werden so ausgewählt, dass sie zu den bestehenden Systemen des Kunden und den verfügbaren Zugängen passen. Für das On-Chain-Tracking muss der Auftrag festlegen, welche Datenquelle und welche Bedingungen relevant sind; die Rolle des Agenten kann dann auf Meldung oder Eskalation beschränkt werden.

Wir dokumentieren die ausgewählten Tools und Übergaben im Web3-Entwicklungsumfang, damit das Team sehen kann, was verbunden ist und was manuell bleibt. Wenn die Erfahrung in Telegram stattfinden soll, kann ein Telegram Bot oder eine Mini App eine separate Schnittstellenschicht sein; sie ersetzt nicht die sorgfältige Workflow-Gestaltung.

Was gehört in die Wissensdatenbank und Evaluierung?

Ein nützlicher Agent benötigt Informationen, die er verwenden darf, und eine Möglichkeit zu prüfen, ob seine Outputs zur Aufgabe passen. Wir identifizieren Quellmaterial, organisieren es bei Bedarf für den Abruf und definieren erwartetes Verhalten, bevor eine Antwort als einsatzbereit betrachtet wird. Die Wissensdatenbank kann genehmigte Projektdokumentation, Support-Antworten, Prozessnotizen oder anderes bereitgestelltes Material umfassen, das für den Workflow relevant ist.

Der Evaluierungssatz sollte reale Anfragen und die Situationen widerspiegeln, die am ehesten Probleme verursachen. Wir arbeiten mit dem Kunden zusammen, um repräsentative Beispiele, erwartete Ergebnisse und Fälle vorzubereiten, in denen der Agent um Klärung bitten oder die Arbeit an eine Person übergeben soll. Dies macht die Prüfung konkret: Das Team kann Outputs mit seinen eigenen Anforderungen vergleichen, anstatt sich auf einen allgemeinen Eindruck zu verlassen, dass der Agent überzeugend klingt.

Während der Desk Review prüfen wir, ob die vorgeschlagenen Quellen aktuell sind, ob Anweisungen widersprüchlich sind und ob ein Mensch erkennen kann, wann eine Antwort überprüft werden muss. Nützliche Evaluierungsfälle umfassen unvollständige Anfragen, veraltete Informationen, mehrdeutige Formulierungen und eine Anfrage außerhalb der zugewiesenen Rolle des Agenten. Wir definieren auch, was das System tun soll, wenn eine verbundene Quelle nicht verfügbar ist.

Für ein Produkt, das auch benutzerdefinierte Anwendungslogik benötigt, kann der Umfang an die Smart-Contract-Entwicklung anknüpfen, aber der Agent sollte nicht als Ersatz für die Vertragsprüfung behandelt werden. Eine klare Trennung zwischen abgerufenen Fakten, generierten Entwürfen und menschlich genehmigten Entscheidungen gibt dem Team ein besser wartbares System.

Was passiert vom ersten Auftrag bis zum Deployment?

Das Projekt geht von einem spezifischen Workflow-Auftrag zu einem getesteten, überwachten Deployment und einer Übergabe, die das Team nutzen kann. Der Zeitplan hängt von der Anzahl der Integrationen, dem Zustand des Quellmaterials und der Geschwindigkeit ab, mit der der Kunde Beispiele prüfen kann. Daher vereinbaren wir Meilensteine, nachdem die erste Release-Grenze definiert ist.

Wir beginnen mit einem Advisory Brief, der die Zielaufgabe, die Benutzer, das Quellmaterial, den Tool-Zugang, die Genehmigungspunkte und die Maße für akzeptable Outputs festhält. Dann bestätigen wir, was in die erste Version gehört und was manuell bleiben soll. Dies vermeidet Annahmen, die nicht mit den Personen abgestimmt wurden, die den Agenten betreiben werden.

Der Bau umfasst typischerweise Workflow-Design, Tool- und Datenintegration, bei Bedarf Einrichtung der Wissensdatenbank, Leitplanken, einen Evaluierungssatz und Tracking-Vorkehrungen. Wir testen gegen vereinbarte Beispiele, prüfen Fehler- und Eskalationsverhalten und beheben Probleme im vereinbarten Umfang vor dem Deployment. Die Übergabe erklärt, wie der Agent zu nutzen ist, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist und wie ein Problem gemeldet wird.

Der Kunde sollte einen Workflow-Verantwortlichen, repräsentative Beispiele, genehmigte Dokumentation und den für Integrationen benötigten Zugang bereitstellen. Wir halten Entscheidungen und offene Punkte in einem Channel Memo sichtbar und nutzen dann einen Projektarbeitsprozess, um Reviews zu koordinieren. Wenn Sie bereits eine funktionierende Spezifikation haben, teilen Sie sie; wenn nicht, können wir die erste Aufgabe gemeinsam definieren.

Wo sollte die menschliche Aufsicht bei einem KI Agenten bleiben?

Menschliche Aufsicht ist überall dort erforderlich, wo eine falsche Antwort oder Aktion einen Benutzer in die Irre führen, den Zugang zu Vermögenswerten beeinträchtigen oder eine wesentliche operative Entscheidung herbeiführen könnte. Wir entwerfen einen klaren Rückfall für unsichere Eingaben, nicht verfügbare Quellen und Anfragen außerhalb der zugewiesenen Aufgabe, anstatt jede Agentenantwort als einsatzbereit zu behandeln.

Das Verhalten des Agenten wird durch die verbundenen Daten, Tool-Berechtigungen, den Modellservice und die Anweisungen begrenzt, die dem Projekt zur Verfügung stehen. Eine Quelle kann sich ändern oder nicht verfügbar werden, und generierte Outputs können unvollständig oder fehlerhaft sein; kein Evaluierungssatz kann die Korrektheit für jede zukünftige Anfrage sicherstellen. Daher definieren wir Prüfverantwortlichkeiten, testen bekannte Grenzfälle und beschränken Aktionen auf die mit dem Kunden vereinbarten Berechtigungen. Bestätigen Sie vor dem Deployment, wer Anweisungen ändern kann, wer Ausnahmen überwacht und wie der Agent pausiert oder zu einem menschlich geführten Workflow zurückgeführt werden kann. Diese Betriebskontrollen helfen dem Team, das System verantwortungsvoll zu nutzen, ersetzen jedoch nicht die Notwendigkeit, Outputs in Situationen mit höheren Auswirkungen zu prüfen.

Wie sollten Sie ein erstes KI Agent Projekt abgrenzen?

Grenzen Sie den ersten Agenten auf einen Workflow mit einem benannten Verantwortlichen, verfügbaren Informationen und einem beobachtbaren Punkt ein, an dem eine Person das Ergebnis prüfen kann. Dies gibt beiden Seiten eine konkrete Grundlage für die Schätzung von Integrationen, die Vorbereitung von Evaluierungsbeispielen und die Vereinbarung, was Deployment bedeutet. Der Projektpreis beträgt ab 1.400 $ / Projekt; der bestätigte Umfang legt die Liefergegenstände und den Zeitplan fest.

Ein nützlicher Auftrag beantwortet vier Fragen: Welches Ereignis startet die Aufgabe, welche Informationen sind erlaubt, welches Ergebnis soll der Agent produzieren und was muss eskaliert werden? Fügen Sie nach Möglichkeit Beispieleingaben und -outputs sowie die Systeme hinzu, auf die der Agent zugreifen müsste. Wenn das gewünschte Ergebnis noch nicht klar ist, beschreiben Sie die wiederholte Arbeit und die Kosten der manuellen Bearbeitung; wir können helfen, den ersten Anwendungsfall einzugrenzen.

Der Bau kann neben anderen Entwicklungsarbeiten stehen, wie der Token-Erstellung und dem Deployment, aber jede Komponente sollte ihren eigenen Verantwortlichen und ihre eigenen Abnahmekriterien haben. Senden Sie uns für ein geplantes Projekt ein Workflow-Beispiel, die Daten oder die Dokumentation, auf die es sich stützt, und die vorgesehenen Benutzer. Wir prüfen diese Materialien, identifizieren Fragen und geben einen abgegrenzten nächsten Schritt für den Agenten zurück.

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 definierenTeilen Sie den wiederholten Workflow, seine Benutzer und den Output, den das Team benötigt. Wir identifizieren die Grenze zwischen Agentenarbeit und menschlichem Urteil.
2. Quellen und Tools erfassenListen Sie die Dokumentation, Daten und Systeme auf, die der Agent nutzen darf, sowie Zugriffsbeschränkungen und erforderliche Genehmigungen.
3. Ersten Release vereinbarenBestätigen Sie Integrationen, Wissensdatenbank-Bedarf, Leitplanken, Evaluierungsbeispiele und was außerhalb des anfänglichen Umfangs bleibt.
4. Bauen und evaluierenEntwickeln Sie den Workflow und testen Sie ihn gegen vereinbarte Beispiele, einschließlich unklarer Eingaben und Fälle, die eskaliert werden sollten.
5. Deployen und übergebenBereiten Sie das vereinbarte Deployment und Tracking-Setup vor, erläutern Sie dann den Betrieb, die Prüfverantwortlichkeiten und die Problemberichterstattung.