Sviluppo Agenti AI per Workflow Web3

Quali workflow Web3 sono adatti a un agente AI?

Un agente AI per Web3 è più utile quando un team ha un'attività ricorrente con input definiti, un output pratico e una persona responsabile della revisione delle eccezioni. Sviluppiamo agenti per triage del supporto, ricerca e reportistica, operazioni sui contenuti, assistenza alla community e monitoraggio on-chain. Il punto di partenza è il lavoro stesso, non una promessa di automatizzare ogni decisione.

Un agente di supporto potrebbe classificare le domande in arrivo, recuperare la documentazione approvata e abbozzare una risposta per la revisione da parte di un membro del team. Un agente di ricerca potrebbe raccogliere informazioni da fonti selezionate e preparare un report strutturato. Un agente di monitoraggio potrebbe segnalare una condizione a un operatore piuttosto che intraprendere un'azione senza supervisione.

Prima di definire l'ambito, scrivi:

• Chi utilizza l'output e chi lo approva?
• A quali informazioni può accedere l'agente?
• Quali passaggi sono ripetitivi e quali richiedono giudizio?
• Cosa dovrebbe succedere quando i dati mancano o la confidenza è bassa?

Se il workflow necessita anche di un prodotto rivolto all'utente oltre all'agente, possiamo considerarlo insieme allo sviluppo dApp o a un sito Web3. Un'attività ristretta e ben posseduta è di solito un primo rilascio più chiaro di un assistente generico che dovrebbe gestire richieste non correlate.

Come colleghiamo un agente a strumenti e dati?

Un agente AI opera all'interno degli strumenti, delle informazioni e delle autorizzazioni definite per il suo workflow. Mappiamo cosa riceve, cosa può consultare, quali azioni può proporre o eseguire e dove una persona deve subentrare. Quel confine fa parte della costruzione, non un dettaglio da lasciare al lancio.

Un design pratico separa il lavoro dell'agente in fasi: ricevere una richiesta o un evento, recuperare informazioni rilevanti, applicare le istruzioni dell'attività, preparare un output e quindi instradarlo per l'approvazione o restituirlo al richiedente. Le integrazioni sono selezionate per corrispondere ai sistemi esistenti del cliente e all'accesso disponibile. Per il monitoraggio on-chain, il brief deve specificare quali fonti dati e condizioni contano; il ruolo dell'agente può quindi essere limitato alla segnalazione o all'escalation.

Documentiamo gli strumenti selezionati e i passaggi di consegna nell'ambito di sviluppo Web3, in modo che il team possa vedere cosa è collegato e cosa rimane manuale. Se l'esperienza appartiene a Telegram, un bot o una mini app Telegram può essere un livello di interfaccia separato; non sostituisce un'attenta progettazione del workflow.

Cosa include la knowledge base e la valutazione?

Un agente utile necessita di informazioni che può utilizzare e di un modo per verificare se i suoi output sono adatti all'attività. Identifichiamo il materiale sorgente, lo organizziamo per il recupero dove appropriato e definiamo il comportamento atteso prima di trattare una risposta come pronta per l'uso. La knowledge base può includere documentazione di progetto approvata, risposte di supporto, note di processo o altro materiale fornito pertinente al workflow.

Il set di valutazione dovrebbe riflettere richieste reali e le situazioni più probabili a causare problemi. Lavoriamo con il cliente per preparare esempi rappresentativi, risultati attesi e casi in cui l'agente dovrebbe chiedere chiarimenti o passare il lavoro a una persona. Questo rende la revisione concreta: il team può confrontare gli output con i propri requisiti piuttosto che affidarsi a un'impressione generale che l'agente sembri convincente.

Durante la Desk Review, verifichiamo se le fonti proposte sono aggiornate, se le istruzioni sono in conflitto e se un essere umano può riconoscere quando una risposta necessita di revisione. Casi di valutazione utili includono richieste incomplete, informazioni obsolete, formulazioni ambigue e una richiesta al di fuori del ruolo assegnato all'agente. Definiamo anche cosa dovrebbe fare il sistema quando una fonte connessa non è disponibile.

Per un prodotto che necessita anche di logica applicativa personalizzata, l'ambito può collegarsi allo sviluppo di smart contract, ma l'agente non dovrebbe essere trattato come un sostituto per la revisione del contratto. Una chiara separazione tra fatti recuperati, bozze generate e decisioni approvate dall'uomo offre al team un sistema più manutenibile.

Cosa succede dal primo brief al rilascio?

Il progetto passa da un brief di workflow specifico a un rilascio testato e supervisionato e a un passaggio di consegne che il team può utilizzare. La tempistica dipende dal numero di integrazioni, dallo stato del materiale sorgente e dalla rapidità con cui il cliente può revisionare gli esempi, quindi concordiamo le milestone dopo aver definito il confine del primo rilascio.

Iniziamo con un Advisory Brief che registra l'attività target, gli utenti, il materiale sorgente, l'accesso agli strumenti, i punti di approvazione e le misure di output accettabile. Poi confermiamo cosa appartiene alla prima versione e cosa dovrebbe rimanere un processo manuale. Questo evita di costruire su presupposti che non sono stati verificati con le persone che opereranno l'agente.

La costruzione copre tipicamente la progettazione del workflow, l'integrazione di strumenti e dati, la configurazione della knowledge base dove necessario, i guardrail, un set di valutazione e le disposizioni di monitoraggio. Testiamo rispetto agli esempi concordati, revisioniamo il comportamento in caso di fallimento ed escalation e risolviamo i problemi nell'ambito concordato prima del rilascio. Il passaggio di consegne spiega come utilizzare l'agente, dove è richiesta la revisione umana e come segnalare un problema.

Il cliente dovrebbe preparare un responsabile del workflow, esempi rappresentativi, documentazione approvata e l'accesso necessario per le integrazioni. Manteniamo decisioni e voci aperte visibili in un Channel Memo, quindi utilizziamo un processo di lavoro di progetto per coordinare le revisioni. Se hai già una specifica funzionante, condividila; altrimenti, possiamo definire insieme la prima attività.

Dove dovrebbe rimanere la supervisione umana in un agente AI?

La supervisione umana è necessaria ovunque una risposta o un'azione errata potrebbe fuorviare un utente, influenzare l'accesso agli asset o creare una decisione operativa materiale. Progettiamo un fallback chiaro per input incerti, fonti non disponibili e richieste al di fuori dell'attività assegnata, piuttosto che trattare ogni risposta dell'agente come pronta per l'uso.

Il comportamento dell'agente è delimitato dai dati connessi, dalle autorizzazioni degli strumenti, dal servizio del modello e dalle istruzioni disponibili per il progetto. Una fonte può cambiare o diventare non disponibile, e gli output generati possono essere incompleti o errati; nessun set di valutazione può stabilire la correttezza per ogni richiesta futura. Pertanto, definiamo le responsabilità di revisione, testiamo i casi limite noti e limitiamo le azioni alle autorizzazioni concordate con il cliente. Prima del rilascio, conferma chi può modificare le istruzioni, chi monitora le eccezioni e come l'agente può essere messo in pausa o riportato a un workflow guidato dall'uomo. Questi controlli operativi aiutano il team a utilizzare il sistema in modo responsabile, ma non eliminano la necessità di ispezionare gli output in situazioni ad alto impatto.

Come dovresti definire l'ambito di un primo progetto di agente AI?

Definisci l'ambito del primo agente attorno a un singolo workflow con un responsabile nominato, informazioni disponibili e un punto osservabile in cui una persona può revisionare il risultato. Questo fornisce a entrambe le parti una base concreta per stimare le integrazioni, preparare esempi di valutazione e concordare cosa significa rilascio. Il prezzo del progetto è da $1.400 / progetto; l'ambito confermato stabilisce i deliverable e la tempistica.

Un brief utile risponde a quattro domande: quale evento avvia l'attività, quali informazioni sono consentite, quale risultato dovrebbe produrre l'agente e cosa deve essere escalato? Aggiungi input e output di esempio se disponibili, più i sistemi a cui l'agente dovrebbe accedere. Se il risultato desiderato non è ancora chiaro, descrivi il lavoro ripetuto e il costo della gestione manuale; possiamo aiutare a restringere il primo caso d'uso.

La costruzione può affiancarsi ad altri lavori di sviluppo, come la creazione e il rilascio di token, ma ogni componente dovrebbe avere il proprio responsabile e i propri criteri di accettazione. Per un progetto in prospettiva, inviaci un esempio di workflow, i dati o la documentazione su cui si basa e gli utenti previsti. Revisioneremo questi materiali, identificheremo le domande e restituiremo un prossimo passo con ambito definito per l'agente.

Prezzi

Prezzi da in USD. Pacchetti personalizzati e sconti volume su richiesta. Pagamento in USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON o token del progetto.

Come funziona

1. Definisci l'attivitàCondividi il workflow ripetuto, i suoi utenti e l'output di cui il team ha bisogno. Identifichiamo il confine tra lavoro dell'agente e giudizio umano.
2. Mappa fonti e strumentiElenca la documentazione, i dati e i sistemi che l'agente può utilizzare, insieme ai limiti di accesso e a eventuali approvazioni richieste.
3. Concorda il primo rilascioConferma integrazioni, esigenze di knowledge base, guardrail, esempi di valutazione e cosa rimane al di fuori dell'ambito iniziale.
4. Costruisci e valutaSviluppa il workflow e testalo rispetto agli esempi concordati, inclusi input poco chiari e casi che dovrebbero essere escalati.
5. Rilascia e passa le consegnePrepara la configurazione di rilascio e monitoraggio concordata, poi spiega il funzionamento, le responsabilità di revisione e la segnalazione dei problemi.