Web3 प्रोजेक्ट के कौन से कार्य AI एजेंट को सौंपे जा सकते हैं?
AI एजेंट एक दोहराए जाने वाले कार्य के लिए उपयुक्त है, जिसके लिए इनपुट डेटा, अपेक्षित परिणाम और ऐसे मामलों का वर्णन किया जा सकता है जिनमें विशेषज्ञ की भागीदारी की आवश्यकता होती है। यह उत्पाद लॉजिक को प्रतिस्थापित नहीं करता: हम इसे स्पष्ट क्रियाओं और सीमाओं वाले एक स्क्रिप्ट में बदल देते हैं।
Web3 प्रोजेक्ट में, यह प्राथमिक शिकायतों की छंटाई, दस्तावेज़ीकरण में उत्तर खोजना, निर्दिष्ट स्रोतों से सारांश तैयार करना, कंटेंट संचालन में सहायता या चयनित ऑन-चेन डेटा की मॉनिटरिंग हो सकता है। संदेशों और उपयोगकर्ता परिदृश्यों के साथ काम करने के लिए, Telegram के लिए डेवलपमेंट के साथ इंटीग्रेशन उपयुक्त हो सकता है; यदि एजेंट को उपयोगकर्ता उत्पाद का हिस्सा होना है, तो हम dApp डेवलपमेंट में इसके स्थान पर चर्चा करेंगे।
डिज़ाइन से पहले, एक संक्षिप्त सूची तैयार करें:
- परिणाम का उपयोग कौन करेगा: टीम, ग्राहक या समुदाय के सदस्य।
- एक सामान्य अनुरोध कैसा दिखता है और कौन सा उत्तर उपयोगी माना जाता है।
- किन स्रोतों का उपयोग करने की अनुमति है और उनकी अद्यतितता के लिए कौन जिम्मेदार है।
- एजेंट को कब रुकना चाहिए और कार्य मानव को सौंपना चाहिए।
यदि प्रक्रिया को उदाहरणों द्वारा वर्णित नहीं किया जा सकता है या टीम अभी परिणाम की जांच करने के लिए तैयार नहीं है, तो पहले हम परिदृश्य और जिम्मेदारी को स्पष्ट करते हैं, न कि सब कुछ एक साथ ऑटोमेट करते हैं।
स्क्रिप्ट, टूल्स और एक्सेस की सीमाएं कैसे काम करती हैं?
AI एजेंट की स्क्रिप्ट क्रियाओं का क्रम निर्धारित करती है: अनुरोध प्राप्त करना, अनुमत डेटा या टूल तक पहुंचना, परिणाम तैयार करना और इसे सही व्यक्ति या सिस्टम को सौंपना। शुरुआत में, हम इस लॉजिक को आपकी टीम के साथ मिलकर तय करते हैं ताकि यह स्पष्ट हो कि एजेंट स्वतंत्र रूप से क्या करता है और कहां पुष्टि की आवश्यकता है।
इंटीग्रेशन कार्य के अनुसार चुने जाते हैं: ये प्रोजेक्ट के कार्य टूल, सहमत डेटा स्रोत या आंतरिक नॉलेज बेस हो सकते हैं। प्रत्येक कनेक्शन के लिए, एक्सेस, अनुमत क्रियाएं और जिम्मेदार व्यक्ति को निर्धारित करना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, जानकारी पढ़ना और ड्राफ्ट तैयार करना संदेश भेजने या डेटा बदलने से अलग किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से महत्वपूर्ण है यदि ऑटोमेशन उपयोगकर्ताओं या आंतरिक प्रक्रियाओं के साथ संचार को प्रभावित करता है।
स्क्रिप्ट में पहले से विचार करना उचित है:
- यदि डेटा अपर्याप्त है या स्रोत एक-दूसरे का खंडन करते हैं तो क्या करें।
- किन संचालनों के लिए कर्मचारी की पुष्टि की आवश्यकता है।
- उस अनुरोध को कहां भेजें जिसे एजेंट संसाधित नहीं कर सकता।
- बाद की जांच के लिए किन क्रियाओं को रिकॉर्ड करने की आवश्यकता है।
यदि कार्य कॉन्ट्रैक्ट लॉजिक या Web3 उत्पाद के साथ स्वतंत्र इंटरैक्शन को प्रभावित करता है, तो एजेंट की सीमाओं को डेवलपर्स के साथ समन्वयित किया जाना चाहिए। इसके लिए, हम प्रोजेक्ट को स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट आवश्यकताओं से जोड़ते हैं, और समग्र आर्किटेक्चर को Web3 डेवलपमेंट दिशा से जोड़ते हैं।
नॉलेज बेस कैसे तैयार करें और उत्तरों की गुणवत्ता का मूल्यांकन कैसे करें?
एजेंट की गुणवत्ता न केवल चुने गए मॉडल पर निर्भर करती है, बल्कि इस पर भी कि कार्य, स्रोत और स्वीकार्य परिणाम कितनी सटीकता से वर्णित हैं। नॉलेज बेस प्रोजेक्ट की सामग्रियों के साथ काम करने में मदद करता है, और उदाहरणों पर जांच दिखाती है कि स्क्रिप्ट कहां सफल होती है, गलती करती है या कार्य मानव को सौंपना चाहिए।
सामग्री तैयार करने के लिए, प्रोजेक्ट की ओर से एक जिम्मेदार व्यक्ति नियुक्त करें और उन दस्तावेज़ों को इकट्ठा करें जिनका उपयोग काम में किया जा सकता है। पुराने संस्करणों को हटा दें, उन जानकारियों को चिह्नित करें जिन्हें अद्यतन करने की आवश्यकता है, और आंतरिक शब्दों को समझाएं। यदि एक ही प्रश्न के अलग-अलग उत्तर उत्पाद या उपयोगकर्ता के आधार पर हो सकते हैं, तो इस अंतर को स्पष्ट रूप से वर्णित किया जाना चाहिए।
फिर हम जांच उदाहरणों का एक सेट बनाते हैं: सामान्य अनुरोध, अस्पष्ट अभिव्यक्तियां, डेटा की कमी और ऐसी स्थितियां जहां सही कार्रवाई स्वतंत्र रूप से उत्तर न देना है। प्रत्येक उदाहरण के लिए, हम स्वीकार्य उत्तर के संकेत और विशेषज्ञ को अपेक्षित हैंडओवर निर्धारित करते हैं। ऐसा सेट लॉन्च के बाद भी उपयोगी होगा: टीम निर्देशों या सामग्रियों में बदलाव होने पर एजेंट के व्यवहार की तुलना सहमत अपेक्षाओं से कर सकेगी।
शुरू करने से पहले, तैयार करना उपयोगी है:
- अद्यतित दस्तावेज़ और स्रोतों के लिंक।
- अनावश्यक व्यक्तिगत डेटा के बिना वास्तविक कार्यों के उदाहरण।
- उन विषयों और क्रियाओं की सूची जिनके लिए मैन्युअल नियंत्रण की आवश्यकता है।
- नॉलेज बेस को अपडेट करने और विवादास्पद परिणामों को सुलझाने के लिए जिम्मेदार व्यक्ति।
हम गुणवत्ता जांच को डेवलपमेंट के दायरे में शामिल करते हैं, न कि इसे लॉन्च के बाद के चरण पर छोड़ते हैं।
AI एजेंट डेवलपमेंट में क्या शामिल है?
कार्य का दायरा एक विशिष्ट परिदृश्य के आसपास तय किया जाता है, न कि 'सब कुछ ऑटोमेट करने' के अमूर्त वादे के आसपास। आप पहले से जानते हैं कि कौन से घटक बनाए जा रहे हैं, प्रोजेक्ट कौन सी सामग्री प्रदान करता है और हैंडओवर पर टीम को क्या मिलेगा।
डेवलपमेंट के मूल दायरे में शामिल हो सकते हैं:
- कार्य, उपयोगकर्ताओं और स्वीकार्य परिणाम के मानदंडों का स्पष्टीकरण।
- कार्य प्रवाह और मानव को हैंडओवर के नियमों का डिज़ाइन।
- सहमत टूल्स और डेटा स्रोतों को कनेक्ट करना।
- प्रोजेक्ट द्वारा प्रदान की गई सामग्रियों से नॉलेज बेस तैयार करना।
- सीमाओं का कॉन्फ़िगरेशन और डेटा की कमी वाले मामलों का प्रबंधन।
- जांच सेट, परिदृश्यों का परीक्षण और पहचानी गई समस्याओं का सुधार।
- डिप्लॉयमेंट, टीम के लिए निर्देश और प्रबंधन का परिचयात्मक विश्लेषण।
स्वीकृति सहमत परिणामों से बंधी होती है: उदाहरण के लिए, चयनित परिदृश्यों को पास करना, अनुमोदित इंटीग्रेशन का सही संचालन और वर्णित मैन्युअल फ़ॉलबैक की उपलब्धता। डेवलपमेंट शुरू करने से पहले, हम यह भी स्पष्ट करते हैं कि ग्राहक कौन सी एक्सेस और बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, उत्तरों की सामग्री पर निर्णय कौन लेता है और टीम एजेंट के काम की निगरानी कहां करेगी।
यदि एक अलग उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, वेबसाइट या उत्पाद एक्सटेंशन की आवश्यकता है, तो उन्हें एक संबंधित कार्य के रूप में योजनाबद्ध किया जा सकता है, उदाहरण के लिए Web3 साइट डेवलपमेंट के माध्यम से। अंतिम दायरा चुपचाप विस्तारित नहीं किया जाता है: अतिरिक्त स्रोत, नई भूमिकाएं या कोई अन्य प्रक्रिया निष्पादन से पहले अलग से सहमत होती है।
डेवलपमेंट, लॉन्च और टीम को हैंडओवर कैसे होता है?
कार्य कार्य के विवरण से एक परीक्षण योग्य परिदृश्य तक, फिर इंटीग्रेशन, परीक्षण और हैंडओवर तक जाता है। शुरुआत में, MediaHype आपकी टीम के साथ आवश्यकताओं का विश्लेषण करता है: कार्य उदाहरण, डेटा स्रोत, एक्सेस और वे शर्तें जिनके तहत कर्मचारी को अनुरोध लेना चाहिए।
कार्य का क्रम इस प्रकार है:
- हम उपयोगकर्ताओं, कार्य, अपेक्षित परिणाम और सीमाओं पर सहमत होते हैं।
- हम प्रक्रिया, आवश्यक डेटा, टूल्स और नियंत्रण बिंदुओं का वर्णन करते हैं।
- हम नॉलेज बेस इकट्ठा करते हैं और सहमत इंटीग्रेशन कॉन्फ़िगर करते हैं।
- हम कार्य उदाहरणों पर एजेंट की जांच करते हैं, समस्याओं को रिकॉर्ड करते हैं और परिदृश्य को सही करते हैं।
- हम समाधान डिप्लॉय करते हैं, निर्देश सौंपते हैं और टीम के लिए विश्लेषण करते हैं।
समय सीमा परिदृश्यों की संख्या, स्रोत सामग्री की स्थिति, इंटीग्रेशन की उपलब्धता और प्रोजेक्ट द्वारा निर्णयों की पुष्टि और एक्सेस प्रदान करने की गति पर निर्भर करती है। इसलिए, हम दायरे को स्पष्ट करने के बाद योजना बताते हैं, न कि प्रक्रिया से परिचित होने से पहले एक मनमाना अनुमान देते हैं। कार्य के दौरान, ग्राहक की टीम जानती है कि क्या तैयार है, किन प्रश्नों के समाधान की आवश्यकता है और आगे क्या जांचा जा रहा है।
हैंडओवर पर, आपको परिदृश्य का विवरण, नियंत्रण नियम और सहमत प्रोजेक्ट सामग्री प्राप्त होती है। लॉन्च के बाद, आप अलग से निर्धारित कर सकते हैं कि नॉलेज बेस की अद्यतितता की निगरानी कौन करेगा, असामान्य मामलों को कौन सुलझाएगा और आवश्यक परिवर्तनों के बारे में कौन सूचित करेगा।
AI एजेंट लॉन्च करते समय क्या ध्यान रखना महत्वपूर्ण है?
विश्वसनीय संचालन के लिए, एजेंट को अद्यतित डेटा, सही ढंग से कॉन्फ़िगर की गई एक्सेस और संवेदनशील बिंदुओं पर मानव जांच की आवश्यकता होती है। बाहरी मॉडल का व्यवहार और कनेक्टेड सेवाओं की उपलब्धता बदल सकती है, इसलिए प्रत्येक अनुरोध पर त्रुटिहीन उत्तर या इंटीग्रेशन की अपरिवर्तनीयता का वादा नहीं किया जा सकता; हम पहले से विफलताओं के प्रबंधन और कार्य को विशेषज्ञ को सौंपने का डिज़ाइन करते हैं।
लॉन्च से पहले, व्यावहारिक स्थितियों की जांच करें:
- क्या टीम के पास स्रोतों तक पहुंच है और चुने गए परिदृश्य में उनका उपयोग करने का अधिकार है?
- क्या कर्मचारी समझते हैं कि उत्तर कहां जांचना है और समस्या की रिपोर्ट कैसे करनी है?
- क्या एजेंट की कार्रवाई को रोका जा सकता है यदि डेटा पुराना हो गया है या इंटीग्रेशन अनुपलब्ध है?
- उत्पाद में बदलाव के बाद निर्देशों और सामग्रियों को कौन अपडेट करता है?
उन समाधानों के लिए जो वित्तीय कार्रवाइयों, उपयोगकर्ता अधिकारों या महत्वपूर्ण उत्पाद डेटा को प्रभावित करते हैं, हम अलग से मानव पुष्टि चरण निर्धारित करते हैं। एक सीमित और समझने योग्य कार्य प्रवाह से शुरुआत करें जहां परिणाम की तुलना स्थापित अपेक्षा से की जा सके। पिछले परिदृश्य की जांच के बाद ही परिदृश्य का विस्तार करना समझ में आता है: इस तरह, नई क्रियाएं मूल लॉजिक में त्रुटियों को छिपाती नहीं हैं।
हैंडओवर पर, हम न केवल लॉन्च पर चर्चा करते हैं, बल्कि दैनिक प्रबंधन पर भी: जटिल अनुरोध कौन प्राप्त करता है, टीम कार्य रिकॉर्ड कहां देखती है और सही की गई सामग्री एजेंट को कैसे वापस करती है। यह क्रम अंतिम निर्णय के लिए जिम्मेदारी खोए बिना ऑटोमेशन का उपयोग करने में मदद करता है।
AI एजेंट को अतिरिक्त Web3 डेवलपमेंट की आवश्यकता कब होती है?
AI एजेंट एक स्वतंत्र आंतरिक उपकरण या एक बड़े Web3 उत्पाद का हिस्सा हो सकता है। निर्णय इस बात पर निर्भर करता है कि उपयोगकर्ता को परिणाम कहां चाहिए और परिदृश्य में किन प्रणालियों को भाग लेना चाहिए।
यदि उपयोगकर्ता Telegram के माध्यम से एजेंट के साथ काम करते हैं, तो पहले से निर्धारित करें कि वह किन संदेशों को संसाधित करता है, जटिल अनुरोध को टीम को कैसे सौंपता है और चैनल को कौन बनाए रखता है। ऐप के अंदर इंटरफ़ेस के लिए, स्पष्ट करें कि एजेंट कौन सा डेटा प्राप्त करता है और परिणाम उपयोगकर्ता को कैसे दिखाया जाता है। यदि ऑन-चेन घटकों के साथ बातचीत का प्रावधान है, तो अलग से सहमत हों कि एजेंट केवल विश्लेषण और सुझाव देता है, और कौन सी कार्रवाइयां जांच के बाद किसी अन्य सिस्टम द्वारा की जाती हैं।
संबंधित कार्यों पर आर्किटेक्चर चरण में चर्चा करना सुविधाजनक है: Telegram टूल्स डेवलपमेंट संचार चैनल की योजना बनाने में मदद करेगा, और dApp डेवलपमेंट परिदृश्य को उत्पाद में शामिल करने में मदद करेगा। यदि उत्पाद स्वयं अभी बन रहा है, तो समग्र Web3 प्रोजेक्ट डेवलपमेंट की चर्चा से शुरुआत करें ताकि एजेंट भाग को अन्य घटकों के साथ समन्वयित किया जा सके।
एक ठोस प्रस्ताव प्राप्त करने के लिए, एक दोहराए जाने वाले कार्य का विवरण, इनपुट डेटा का एक उदाहरण, वांछित परिणाम और उपलब्ध स्रोतों की सूची भेजें। MediaHype आपकी टीम के साथ परिदृश्य का विश्लेषण करेगा, आवश्यक इंटीग्रेशन को चिह्नित करेगा और लॉन्च से पहले कार्य के दायरे, जांच मानदंडों और जिम्मेदार व्यक्तियों पर सहमत होगा।
मूल्य
| सेवा | मूल्य | कोट |
|---|---|---|
| AI एजेंट | $1,200 से / प्रोजेक्ट |
USD में शुरुआती मूल्य। कस्टम बंडल और वॉल्यूम डिस्काउंट अनुरोध पर उपलब्ध। भुगतान USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON या आपके प्रोजेक्ट टोकन में।
यह कैसे काम करता है
- कार्य का वर्णन करेंहम उपयोगकर्ता, सामान्य अनुरोध और वह परिणाम निर्धारित करते हैं जो व्यक्ति या सिस्टम को प्राप्त होना चाहिए।
- सीमाओं पर सहमत होंहम स्रोतों, एक्सेस, अनुमत क्रियाओं और उन मामलों को तय करते हैं जब एजेंट कार्य विशेषज्ञ को सौंपता है।
- डेटा और टूल्स कनेक्ट करेंहम नॉलेज बेस तैयार करते हैं और केवल परिदृश्य के लिए आवश्यक इंटीग्रेशन कॉन्फ़िगर करते हैं।
- परिदृश्यों की जांच करेंहम सहमत उदाहरणों पर काम की तुलना करते हैं, जिसमें अस्पष्ट अनुरोध और डेटा की कमी शामिल है।
- डिप्लॉय करें और सौंपेंहम समाधान लॉन्च करते हैं, निर्देश सौंपते हैं और टीम के साथ नियंत्रण प्रक्रिया पर चर्चा करते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI एजेंट डेवलपमेंट की लागत कितनी है?
लागत $1,200 / प्रोजेक्ट से शुरू होती है। कार्य का अंतिम दायरा परिदृश्य विश्लेषण, इंटीग्रेशन की संख्या, नॉलेज बेस की स्थिति और जांच आवश्यकताओं के बाद निर्धारित किया जाता है। प्रस्ताव में, हम तय करते हैं कि डेवलपमेंट में क्या शामिल है और आपकी टीम कौन सी सामग्री या एक्सेस प्रदान करती है।
AI एजेंट बनाने में कितना समय लगता है?
समय सीमा कार्य और तकनीकी शर्तों को स्पष्ट करने के बाद तय की जाती है। यह परिदृश्यों की संख्या, सामग्री की तैयारी, कनेक्ट की जाने वाली प्रणालियों की उपलब्धता और प्रोजेक्ट की ओर से निर्णयों की पुष्टि की गति पर निर्भर करता है। शुरू करने से पहले, आपको चरणों का क्रम और तैयार करने के लिए आवश्यक चीजों की सूची प्राप्त होगी।
शुरू करने से पहले कौन सी सामग्री तैयार करनी होगी?
एक दोहराए जाने वाले कार्य का विवरण, इनपुट अनुरोधों और अपेक्षित परिणामों के कुछ उदाहरण, अद्यतित दस्तावेज़ और उन प्रणालियों की सूची तैयार करें जिन तक पहुंच की आवश्यकता है। साथ ही, एक ऐसे व्यक्ति को नियुक्त करें जो विवादास्पद मामलों के प्रबंधन के नियमों की पुष्टि करेगा और सामग्री की अद्यतितता के लिए जिम्मेदार होगा।
क्या AI एजेंट कर्मचारी की भागीदारी के बिना काम कर सकता है?
कुछ दोहराए जाने वाली क्रियाओं को सहमत परिदृश्य की सीमा के भीतर स्वचालित किया जा सकता है। अपूर्ण डेटा, अस्पष्ट अनुरोधों और संवेदनशील निर्णयों के लिए, हम मानव को हैंडओवर डिज़ाइन करते हैं। स्वतंत्रता का स्तर कार्य निर्धारण के समय निर्धारित किया जाता है और लॉन्च से पहले उदाहरणों पर जांचा जाता है।
क्या AI एजेंट को Telegram या Web3 उत्पाद से जोड़ा जा सकता है?
हां, यदि आवश्यक परिदृश्य और एक्सेस को प्रोजेक्ट टीम के साथ समन्वयित किया जा सकता है। डेवलपमेंट से पहले, हम स्पष्ट करते हैं कि एजेंट कौन सा डेटा प्राप्त करता है, उसे क्या करने का अधिकार है और उपयोगकर्ता या कर्मचारी परिणाम कैसे देखेगा। चैनल और इंटीग्रेशन सहमत कार्य के दायरे में शामिल हैं।
आप एजेंट के काम की गुणवत्ता कैसे जांचते हैं?
हम अनुरोधों के उदाहरणों और अपेक्षित व्यवहार पर सहमत होते हैं, जिसमें वे मामले शामिल हैं जब एजेंट को स्पष्टीकरण मांगना चाहिए या कार्य मानव को सौंपना चाहिए। फिर हम परिदृश्यों की जांच करते हैं, समस्याओं को नोट करते हैं और सेटिंग्स को सही करते हैं। आगे के नियंत्रण के लिए, हम टीम को जांच और सामग्री अपडेट करने की प्रक्रिया सौंपते हैं।
यदि मॉडल या कनेक्टेड सेवा बदल जाती है तो क्या होता है?
बाहरी मॉडल या इंटीग्रेशन में बदलाव परिदृश्य के संचालन को प्रभावित कर सकते हैं, और प्रत्येक उत्तर की त्रुटिहीनता का वादा नहीं किया जा सकता। इसलिए, हम विफलताओं के प्रबंधन, संवेदनशील क्रियाओं के लिए मैन्युअल जांच और जटिल अनुरोधों को सौंपने की प्रक्रिया प्रदान करते हैं। आगे के समर्थन की शर्तों पर अलग से सहमति होती है।
अपने प्रोजेक्ट के बारे में बताएं
चार त्वरित प्रश्नों के उत्तर दें और एक मैनेजर एक घंटे के भीतर योजना, समय और मूल्य सीमा भेजेगा। सब कुछ गोपनीय रहता है।
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