AI智能体开发：为Web3工作流构建

哪些Web3工作流适合AI智能体？

当团队有重复性任务，且任务具有明确的输入、实际的输出以及负责审查例外情况的人员时，Web3 AI智能体最为有用。我们为支持分类、研究与报告、内容运营、社区协助和链上监测开发智能体。起点是工作本身，而不是承诺自动化所有决策。

支持智能体可以分类传入的问题，检索经批准的文档，并为团队成员起草回复以供审查。研究智能体可以从选定来源收集信息并准备结构化报告。监测智能体可以标记条件供操作员处理，而不是在没有监督的情况下采取行动。

在确定范围之前，请写下：

• 谁使用输出，谁批准它？
• 智能体可以访问哪些信息？
• 哪些步骤是重复的，哪些需要判断？
• 当数据缺失或置信度低时应该怎么办？

如果工作流既需要面向用户的产品又需要智能体，我们可以将其与dApp开发或Web3网站一并考虑。一个狭窄且所有权明确的任务通常比一个期望处理无关请求的广泛助手更适合作为首次发布。

如何将AI智能体连接到工具和数据？

AI智能体在其工作流定义的工具、信息和权限范围内工作。我们映射它接收什么、可以查阅什么、可以提议或执行什么操作，以及哪里需要人工接管。这个边界是构建的一部分，而不是留到发布前才处理的细节。

实用的设计将智能体的工作分为步骤：接收请求或事件，检索相关信息，应用任务指令，准备输出，然后将其路由以供批准或返回给请求者。集成选择与客户现有系统和可用访问权限相匹配。对于链上监测，需求说明必须指定哪些数据源和条件重要；智能体的角色可以限于报告或升级。

我们将选定的工具和交接记录在Web3开发范围中，以便团队了解哪些已连接、哪些仍为手动。如果体验需要在Telegram内，Telegram机器人或小程序可以作为单独的界面层；它不能替代仔细的工作流设计。

知识库和评估包含哪些内容？

有用的智能体需要它被允许使用的信息，以及检查其输出是否适合任务的方法。我们确定源材料，在适当时组织以便检索，并在将响应视为可用之前定义预期行为。知识库可以包括经批准的项目文档、支持答案、流程说明或其他与工作流相关的提供材料。

评估集应反映真实请求和最可能引起问题的情形。我们与客户合作准备代表性示例、预期结果以及智能体应要求澄清或将工作交给人工的情况。这使得审查具体化：团队可以根据自己的要求比较输出，而不是依赖智能体听起来令人信服的一般印象。

在桌面审查期间，我们检查提议的源是否最新、指令是否冲突、以及人工能否识别何时需要审查答案。有用的评估案例包括不完整的请求、过时的信息、模糊的措辞以及超出智能体指定角色的请求。我们还定义当连接源不可用时系统应做什么。

对于还需要自定义应用逻辑的产品，范围可能连接到智能合约开发，但智能体不应被视为合约审查的替代品。检索的事实、生成的草稿和人工批准的决策之间保持清晰分离，使团队拥有更可维护的系统。

从首次需求说明到部署的流程是怎样的？

项目从具体的工作流需求说明开始，经过测试、受监督的部署，最终交付给团队使用。时间表取决于集成数量、源材料的状况以及客户审查示例的速度，因此我们在定义首次发布边界后商定里程碑。

我们首先进行咨询简报，记录目标任务、用户、源材料、工具访问权限、批准点以及可接受输出的衡量标准。然后确认哪些属于第一个版本，哪些应保持手动流程。这避免了基于未与操作智能体的人员核实的假设进行构建。

构建通常涵盖工作流设计、工具和数据集成、知识库设置（如需要）、护栏、评估集和监测安排。我们根据商定的示例进行测试，审查失败和升级行为，并在商定范围内处理问题，然后进行部署。交接说明如何使用智能体、哪里需要人工审查以及如何报告问题。

客户应准备工作流负责人、代表性示例、经批准的文档以及集成所需的访问权限。我们在频道备忘录中保持决策和未决事项可见，然后使用项目工作流程协调审查。如果您已有工作规范，请分享；如果没有，我们可以一起定义第一个任务。

AI智能体中哪些地方应保留人工监督？

人工监督应保留在错误答案或操作可能误导用户、影响资产访问或产生重大运营决策的地方。我们为不确定的输入、不可用的来源和超出指定任务的请求设计明确的回退，而不是将每个智能体响应视为可用。

智能体的行为受限于项目连接的数据、工具权限、模型服务和可用指令。源可能发生变化或不可用，生成的输出可能不完整或错误；没有评估集能为每个未来请求建立正确性。因此，我们定义审查职责，测试已知的边缘情况，并将操作限制在客户同意的权限内。在部署前，确认谁可以更改指令、谁监测异常以及如何暂停智能体或将其恢复到人工主导的工作流。这些操作控制有助于团队负责任地使用系统，但并不能消除在高影响情况下检查输出的需要。

如何确定首个AI智能体项目的范围？

将首个智能体的范围限定在一个工作流上，该工作流有指定的负责人、可用的信息以及一个人可以审查结果的可观察点。这为双方提供了估算集成、准备评估示例和商定部署含义的具体基础。项目价格从$1,400/项目起；确认的范围确定交付物和时间安排。

有用的需求说明回答四个问题：什么事件启动任务？允许使用哪些信息？智能体应产生什么结果？哪些必须升级？如果可能，添加示例输入和输出，以及智能体需要访问的系统。如果期望的结果尚不明确，请描述重复的工作及其手动处理的成本；我们可以帮助缩小第一个用例。

构建可以与其他开发工作并行进行，例如代币创建与部署，但每个组件应有自己的负责人和验收标准。对于潜在项目，请向我们发送一个工作流示例、它依赖的数据或文档以及预期用户。我们将审查这些材料，识别问题，并返回智能体的下一个有范围步骤。

价格

起价为美元。定制套餐和批量折扣请咨询。支持USDT、USDC、BTC、ETH、SOL、TON或您的项目代币支付。

如何操作

1. 定义任务分享您重复的工作流、其用户和您的团队所需的输出。我们确定AI智能体工作与人工判断之间的边界。
2. 映射源和工具列出AI智能体可能使用的文档、数据和系统，以及访问限制和任何所需的批准。
3. 商定首次发布确认集成、知识库需求、护栏、评估示例以及初始范围之外的内容。
4. 构建与评估开发工作流并根据商定的示例进行测试，包括不明确的输入和应升级的情况。
5. 部署与交接准备商定的部署和监测设置，然后向您解释操作、审查职责和问题报告。