Ihr Spezialist für KI-Agenten im Web3-Bereich

Welche Aufgaben eines Web3-Projekts kann man einem KI-Agenten übertragen?

Ein KI-Agent eignet sich für wiederkehrende Aufgaben, bei denen sich Eingabedaten, erwartetes Ergebnis und Fälle, die einen Spezialisten erfordern, beschreiben lassen. Er ersetzt nicht die Produktlogik: Wir verwandeln sie in ein Szenario mit klaren Aktionen und Einschränkungen.

In einem Web3-Projekt kann das die erste Sortierung von Anfragen, die Suche nach Antworten in der Dokumentation, die Erstellung einer Zusammenfassung aus bestimmten Quellen, die Unterstützung bei Content-Operationen oder das Monitoring ausgewählter On-Chain-Daten sein. Für die Arbeit mit Nachrichten und Benutzerszenarien kann eine Integration mit der Entwicklung von Telegram-Bots sinnvoll sein; wenn der Agent Teil eines Benutzerprodukts sein soll, besprechen wir seinen Platz in der dApp-Entwicklung.

Erstellen Sie vor dem Design eine kurze Liste:

• Wer wird das Ergebnis nutzen: das Team, Kunden oder Community-Mitglieder.
• Wie sieht eine typische Anfrage aus und welche Antwort gilt als nützlich.
• Welche Quellen dürfen verwendet werden und wer ist für deren Aktualität verantwortlich.
• Wann soll der Agent stoppen und die Aufgabe an einen Menschen übergeben.

Wenn sich der Prozess nicht mit Beispielen beschreiben lässt oder das Team noch nicht bereit ist, das Ergebnis zu prüfen, klären wir zunächst Szenario und Verantwortlichkeiten, anstatt alles sofort zu automatisieren.

Wie sind Szenarien, Tools und Zugriffsgrenzen aufgebaut?

Das Szenario eines KI-Agenten legt die Abfolge der Aktionen fest: Anfrage erhalten, auf erlaubte Daten oder Tools zugreifen, Ergebnis erstellen und an die richtige Person oder das richtige System übergeben. Zu Beginn fixieren wir diese Logik gemeinsam mit Ihrem Team, damit klar ist, was der Agent selbstständig tut und wo eine Bestätigung erforderlich ist.

Die Integrationen wählen wir je nach Aufgabe aus: Das können Arbeitstools des Projekts, abgestimmte Datenquellen oder eine interne Wissensdatenbank sein. Für jede Anbindung müssen Zugriff, erlaubte Aktionen und der Verantwortliche festgelegt werden. Beispielsweise können das Lesen von Informationen und die Erstellung eines Entwurfs vom Senden einer Nachricht oder der Änderung von Daten getrennt werden. Dieser Ansatz ist besonders wichtig, wenn die Automatisierung die Kommunikation mit Benutzern oder interne Prozesse beeinflusst.

Im Szenario sollte vorab vorgesehen werden:

• Was tun, wenn Daten unzureichend sind oder Quellen einander widersprechen.
• Welche Operationen erfordern eine Bestätigung durch einen Mitarbeiter.
• Wohin eine Anfrage geleitet wird, die der Agent nicht verarbeiten kann.
• Welche Aktionen für spätere Prüfungen aufgezeichnet werden müssen.

Wenn die Aufgabe Vertragslogik oder eine eigenständige Interaktion mit dem Web3-Produkt betrifft, sollten die Grenzen des Agenten mit den Entwicklern abgestimmt werden. Dazu verbinden wir das Projekt mit den Anforderungen an Smart Contracts und die Gesamtarchitektur mit dem Bereich Web3-Entwicklung.

Wie bereitet man eine Wissensdatenbank vor und bewertet die Antwortqualität?

Die Qualität des Agenten hängt nicht nur vom gewählten Modell ab, sondern auch davon, wie genau Aufgabe, Quellen und akzeptables Ergebnis beschrieben sind. Die Wissensdatenbank hilft bei der Arbeit mit Projektmaterialien, und die Prüfung anhand von Beispielen zeigt, wo das Szenario funktioniert, Fehler macht oder die Aufgabe an einen Menschen abgeben sollte.

Bestimmen Sie für die Materialvorbereitung einen Verantwortlichen auf Projektebene und sammeln Sie Dokumente, die in der Arbeit verwendet werden können. Entfernen Sie veraltete Versionen, markieren Sie Informationen, die aktualisiert werden müssen, und erläutern Sie interne Begriffe. Wenn dieselbe Frage je nach Produkt oder Benutzer unterschiedliche Antworten haben kann, muss dieser Unterschied explizit beschrieben werden.

Anschließend erstellen wir einen Satz von Testbeispielen: typische Anfragen, mehrdeutige Formulierungen, Datenmangel und Situationen, in denen die richtige Aktion darin besteht, nicht selbstständig zu antworten. Für jedes Beispiel legen wir Merkmale einer akzeptablen Antwort und die erwartete Übergabe an einen Spezialisten fest. Ein solcher Satz ist auch nach dem Start nützlich: Das Team kann das Verhalten des Agenten mit den vereinbarten Erwartungen vergleichen, wenn sich Anweisungen oder Materialien ändern.

Vor dem Start ist es hilfreich, Folgendes vorzubereiten:

• Aktuelle Dokumente und Links zu Quellen.
• Beispiele realer Aufgaben ohne unnötige personenbezogene Daten.
• Eine Liste von Themen und Aktionen, die manuelle Kontrolle erfordern.
• Verantwortliche für die Aktualisierung der Wissensdatenbank und die Analyse strittiger Ergebnisse.

Wir beziehen die Qualitätsprüfung in den Entwicklungsumfang ein und belassen sie nicht erst nach dem Start.

Was gehört zur Entwicklung eines KI-Agenten?

Den Leistungsumfang legen wir für das konkrete Szenario fest, nicht für ein abstraktes Versprechen „alles zu automatisieren“. Sie verstehen vorab, welche Komponenten erstellt werden, welche Materialien das Projekt bereitstellt und was das Team bei der Übergabe erhält.

Zum grundlegenden Entwicklungsumfang können gehören:

• Klärung von Aufgabe, Benutzern und Kriterien für ein akzeptables Ergebnis.
• Design des Arbeitsablaufs und der Regeln für die Übergabe an den Menschen.
• Anbindung abgestimmter Tools und Datenquellen.
• Erstellung einer Wissensdatenbank aus den vom Projekt bereitgestellten Materialien.
• Einrichtung von Einschränkungen und Behandlung von Fällen mit Datenmangel.
• Testsatz, Szenariotests und Behebung identifizierter Probleme.
• Bereitstellung, Anleitungen für das Team und Einführung in die Steuerung.

Die Abnahme knüpfen wir an vereinbarte Ergebnisse: z. B. das Bestehen ausgewählter Szenarien, die korrekte Funktion genehmigter Integrationen und das Vorhandensein eines beschriebenen manuellen Fallbacks. Vor Beginn der Entwicklung klären wir auch, welche Zugänge und Infrastruktur der Kunde bereitstellt, wer Entscheidungen über den Inhalt der Antworten trifft und wo das Team die Arbeit des Agenten kontrollieren wird.

Wenn eine separate Benutzeroberfläche, eine Website oder eine Produkterweiterung benötigt wird, kann dies als angrenzende Aufgabe geplant werden, z. B. über die Entwicklung einer Web3-Website. Der endgültige Umfang wird nicht stillschweigend erweitert: Zusätzliche Quellen, neue Rollen oder ein anderer Prozess werden vor der Ausführung separat abgestimmt.

Wie laufen Entwicklung, Start und Übergabe an das Team ab?

Die Arbeit verläuft von der Aufgabenbeschreibung über das prüfbare Szenario hin zu Integrationen, Tests und Übergabe. Zu Beginn führt MediaHype eine Anforderungsanalyse mit Ihrem Team durch: gleicht Aufgabenbeispiele, Datenquellen, Zugänge und Bedingungen ab, unter denen ein Mitarbeiter die Anfrage übernehmen soll.

Die Abfolge der Arbeiten sieht wie folgt aus:

1. Wir stimmen Benutzer, Aufgabe, erwartetes Ergebnis und Einschränkungen ab.
2. Wir beschreiben den Prozess, die benötigten Daten, Tools und Kontrollpunkte.
3. Wir erstellen die Wissensdatenbank und konfigurieren die abgestimmten Integrationen.
4. Wir prüfen den Agenten an Arbeitsbeispielen, dokumentieren Probleme und passen das Szenario an.
5. Wir stellen die Lösung bereit, übergeben Anleitungen und führen eine Einführung für das Team durch.

Die Dauer hängt von der Anzahl der Szenarien, dem Zustand der Ausgangsmaterialien, der Verfügbarkeit von Integrationen und davon ab, wie schnell das Projekt Entscheidungen bestätigt und Zugänge bereitstellt. Daher nennen wir den Plan nach der Klärung des Umfangs und ersetzen ihn nicht durch eine willkürliche Schätzung vor der Kenntnis des Prozesses. Während der Arbeiten weiß das Kundenteam, was fertig ist, welche Fragen zu klären sind und was als Nächstes geprüft wird.

Bei der Übergabe erhalten Sie eine Beschreibung des Szenarios, Kontrollregeln und die abgestimmten Projektmaterialien. Nach dem Start kann separat festgelegt werden, wer die Aktualität der Wissensdatenbank überwacht, ungewöhnliche Fälle analysiert und über notwendige Änderungen informiert.

Was ist beim Start eines KI-Agenten zu beachten?

Für einen zuverlässigen Betrieb benötigt der Agent aktuelle Daten, korrekt konfigurierte Zugänge und eine menschliche Prüfung an sensiblen Punkten. Das Verhalten des externen Modells und die Verfügbarkeit angebundener Dienste können sich ändern, daher können wir keine fehlerfreie Antwort auf jede Anfrage oder unveränderliche Integrationen versprechen; wir entwerfen von vornherein die Behandlung von Ausfällen und die Übergabe der Aufgabe an einen Spezialisten.

Prüfen Sie vor dem Start die praktischen Bedingungen:

• Hat das Team Zugriff auf die Quellen und das Recht, sie im gewählten Szenario zu nutzen?
• Verstehen die Mitarbeiter, wo sie die Antwort prüfen und wie sie ein Problem melden können?
• Kann der Agent gestoppt werden, wenn Daten veraltet oder eine Integration nicht verfügbar ist?
• Wer aktualisiert Anweisungen und Materialien nach Produktänderungen?

Für Lösungen, die finanzielle Aktionen, Benutzerrechte oder wichtige Produktdaten betreffen, legen wir separat eine menschliche Bestätigungsstufe fest. Beginnen Sie mit einem begrenzten und verständlichen Arbeitsablauf, bei dem das Ergebnis mit der festgelegten Erwartung verglichen werden kann. Eine Erweiterung des Szenarios ist nach der Prüfung des vorherigen sinnvoll: So verbergen neue Aktionen keine Fehler in der ursprünglichen Logik.

Bei der Übergabe besprechen wir nicht nur den Start, sondern auch die tägliche Steuerung: Wer erhält komplexe Anfragen, wo sieht das Team die Arbeitsaufzeichnungen und wie gibt es korrigierte Materialien an den Agenten zurück. Diese Vorgehensweise hilft, die Automatisierung ohne Verlust der Verantwortung für die endgültige Entscheidung zu nutzen.

Wann benötigt ein KI-Agent zusätzliche Web3-Entwicklungen?

Ein KI-Agent kann ein eigenständiges internes Tool oder Teil eines größeren Web3-Produkts sein. Die Entscheidung hängt davon ab, wo der Benutzer das Ergebnis benötigt und welche Systeme am Szenario beteiligt sein sollen.

Wenn Benutzer über Telegram mit dem Agenten arbeiten, legen Sie vorab fest, welche Nachrichten er verarbeitet, wie er eine komplexe Anfrage an das Team übergibt und wer den Kanal betreut. Für eine Schnittstelle innerhalb der App klären Sie, welche Daten der Agent erhält und wie das Ergebnis dem Benutzer angezeigt wird. Wenn eine Interaktion mit On-Chain-Komponenten vorgesehen ist, stimmen Sie separat ab, dass der Agent nur analysiert und vorschlägt, während bestimmte Aktionen nach Prüfung von einem anderen System ausgeführt werden.

Angrenzende Aufgaben lassen sich gut in der Architekturphase besprechen: Die Entwicklung von Telegram-Tools hilft bei der Planung des Interaktionskanals, und die dApp-Entwicklung ermöglicht die Integration des Szenarios in das Produkt. Wenn das Produkt selbst noch im Entstehen ist, beginnen Sie mit der Besprechung der allgemeinen Web3-Projektentwicklung, um den Agententeil mit den anderen Komponenten abzustimmen.

Um ein konkretes Angebot zu erhalten, senden Sie eine Beschreibung einer wiederkehrenden Aufgabe, ein Beispiel für Eingabedaten, das gewünschte Ergebnis und eine Liste der verfügbaren Quellen. MediaHype analysiert das Szenario mit Ihrem Team, benennt die erforderlichen Integrationen und stimmt vor dem Start den Leistungsumfang, die Prüfkriterien und die Verantwortlichen ab.

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 beschreibenWir legen Benutzer, typische Anfragen und das Ergebnis fest, das eine Person oder ein System erhalten soll.
2. Grenzen abstimmenWir fixieren Quellen, Zugänge, erlaubte Aktionen und Fälle, in denen der Agent die Arbeit an einen Spezialisten übergibt.
3. Daten und Tools anbindenWir bereiten die Wissensdatenbank vor und konfigurieren nur die für das Szenario notwendigen Integrationen.
4. Szenarien prüfenWir gleichen die Arbeit an abgestimmten Beispielen ab, einschließlich mehrdeutiger Anfragen und Datenmangel.
5. Bereitstellen und übergebenWir starten die Lösung, übergeben Anleitungen und besprechen mit dem Team die Kontrollabläufe.