Jasa AI Agent untuk Tugas Proyek Web3

Tugas proyek Web3 apa yang bisa dipercayakan kepada AI agent?

AI agent cocok untuk tugas berulang yang dapat dijelaskan data masukannya, hasil yang diharapkan, dan kasus yang memerlukan partisipasi spesialis. Ia tidak menggantikan logika produk: kami mengubahnya menjadi skenario dengan tindakan dan batasan yang jelas.

Dalam proyek Web3, ini bisa berupa penyortiran awal pertanyaan, pencarian jawaban di dokumentasi, penyusunan ringkasan dari sumber yang ditentukan, bantuan dengan operasi konten, atau monitoring data on-chain yang dipilih. Untuk bekerja dengan pesan dan skenario pengguna, integrasi dengan pengembangan untuk Telegram mungkin tepat; jika agent harus menjadi bagian dari produk pengguna, kami akan membahas tempatnya dalam pengembangan dApp.

Sebelum perancangan, kumpulkan daftar singkat:

• Siapa yang akan menggunakan hasilnya: tim, klien, atau anggota komunitas.
• Seperti apa permintaan tipikal dan jawaban apa yang dianggap berguna.
• Sumber mana yang diizinkan digunakan dan siapa yang bertanggung jawab atas keaktualannya.
• Kapan agent harus berhenti dan menyerahkan tugas ke manusia.

Jika proses tidak dapat dijelaskan dengan contoh atau tim belum siap memeriksa hasil, kami perjelas skenario dan tanggung jawab terlebih dahulu, bukan mengotomatiskan semuanya sekaligus.

Bagaimana skenario, alat, dan batas akses diatur?

Skenario AI agent menentukan urutan tindakan: menerima permintaan, mengakses data atau alat yang diizinkan, membentuk hasil, dan menyerahkannya ke orang atau sistem yang tepat. Di awal, kami menetapkan logika ini bersama tim Anda, sehingga jelas apa yang dilakukan agent secara mandiri dan di mana diperlukan konfirmasi.

Integrasi dipilih sesuai tugas: bisa berupa alat kerja proyek, sumber data yang disepakati, atau basis pengetahuan internal. Untuk setiap koneksi, perlu ditentukan akses, tindakan yang diizinkan, dan pemiliknya. Misalnya, membaca informasi dan menyiapkan draf dapat dipisahkan dari mengirim pesan atau mengubah data. Pendekatan ini sangat penting jika otomatisasi memengaruhi komunikasi dengan pengguna atau proses internal.

Dalam skenario, sebaiknya direncanakan sebelumnya:

• Apa yang harus dilakukan jika data tidak mencukupi atau sumber saling bertentangan.
• Operasi mana yang memerlukan konfirmasi karyawan.
• Ke mana mengirimkan permintaan yang tidak dapat diproses agent.
• Tindakan mana yang perlu dicatat untuk pemeriksaan selanjutnya.

Jika tugas menyangkut logika kontrak atau interaksi mandiri dengan produk Web3, batasan agent harus disepakati dengan pengembang. Untuk itu, kami menghubungkan proyek dengan persyaratan smart contract, dan arsitektur umum dengan arah pengembangan Web3.

Bagaimana menyiapkan basis pengetahuan dan mengevaluasi kualitas jawaban?

Kualitas agent tidak hanya bergantung pada model yang dipilih, tetapi juga pada seberapa akurat tugas, sumber, dan hasil yang dapat diterima dijelaskan. Basis pengetahuan membantu bekerja dengan materi proyek, dan pengujian pada contoh menunjukkan di mana skenario berhasil, salah, atau harus menyerahkan tugas ke manusia.

Untuk menyiapkan materi, tunjuk pemilik dari pihak proyek dan kumpulkan dokumen yang dapat digunakan dalam pekerjaan. Hapus versi usang, tandai informasi yang memerlukan pemutakhiran, dan jelaskan istilah internal. Jika pertanyaan yang sama dapat memiliki jawaban berbeda tergantung produk atau pengguna, perbedaan ini harus dijelaskan secara eksplisit.

Kemudian kami bentuk set contoh pengujian: permintaan tipikal, formulasi ambigu, kekurangan data, dan situasi di mana tindakan yang benar adalah tidak menjawab sendiri. Untuk setiap contoh, kami tentukan ciri jawaban yang dapat diterima dan penyerahan yang diharapkan ke spesialis. Set seperti itu berguna juga setelah peluncuran: tim dapat membandingkan perilaku agent dengan ekspektasi yang disepakati saat instruksi atau materi berubah.

Sebelum peluncuran, berguna untuk menyiapkan:

• Dokumen terkini dan tautan ke sumber.
• Contoh tugas nyata tanpa data pribadi yang tidak perlu.
• Daftar topik dan tindakan yang memerlukan kontrol manual.
• Penanggung jawab pemutakhiran basis dan analisis hasil yang diperdebatkan.

Kami menyertakan pemeriksaan kualitas dalam lingkup pengembangan, bukan meninggalkannya setelah peluncuran.

Apa saja yang termasuk dalam pengembangan AI agent?

Komposisi pekerjaan ditetapkan seputar skenario konkret, bukan janji abstrak "mengotomatiskan semuanya". Anda memahami sebelumnya komponen apa yang dibuat, materi apa yang disediakan proyek, dan apa yang akan diterima tim saat serah terima.

Dalam volume dasar pengembangan dapat mencakup:

• Memperjelas tugas, pengguna, dan kriteria hasil yang dapat diterima.
• Merancang alur kerja dan aturan penyerahan ke manusia.
• Menghubungkan alat dan sumber data yang disepakati.
• Menyiapkan basis pengetahuan dari materi yang disediakan proyek.
• Mengatur batasan dan menangani kasus dengan kekurangan data.
• Set pengujian, pengujian skenario, dan perbaikan masalah yang teridentifikasi.
• Deployment, instruksi untuk tim, dan pembahasan pengelolaan awal.

Penerimaan dikaitkan dengan hasil yang disepakati: misalnya, kelulusan skenario yang dipilih, kerja integrasi yang disetujui dengan benar, dan adanya fallback manual yang dijelaskan. Sebelum memulai pengembangan, kami juga perjelas akses dan infrastruktur apa yang disediakan klien, siapa yang mengambil keputusan tentang konten jawaban, dan di mana tim akan mengontrol kerja agent.

Jika diperlukan antarmuka pengguna terpisah, situs web, atau perluasan produk, itu dapat direncanakan sebagai tugas terkait, misalnya melalui pengembangan situs Web3. Komposisi akhir tidak diperluas secara diam-diam: sumber tambahan, peran baru, atau proses lain disepakati secara terpisah sebelum pelaksanaan.

Bagaimana proses pengembangan, peluncuran, dan serah terima ke tim?

Pekerjaan berlangsung dari deskripsi tugas ke skenario yang dapat diuji, kemudian ke integrasi, pengujian, dan serah terima. Di awal, MediaHype melakukan analisis persyaratan dengan tim Anda: mencocokkan contoh tugas, sumber data, akses, dan kondisi di mana permintaan harus ditangani oleh karyawan.

Urutan pekerjaan terlihat seperti ini:

1. Menyepakati pengguna, tugas, hasil yang diharapkan, dan batasan.
2. Mendeskripsikan proses, data yang diperlukan, alat, dan titik kontrol.
3. Mengumpulkan basis pengetahuan dan mengatur integrasi yang disepakati.
4. Menguji agent pada contoh kerja, mencatat masalah, dan menyesuaikan skenario.
5. Melakukan deployment solusi, menyerahkan instruksi, dan mengadakan pembahasan untuk tim.

Jangka waktu tergantung pada jumlah skenario, kondisi materi awal, ketersediaan integrasi, dan seberapa cepat proyek mengonfirmasi keputusan serta menyediakan akses. Oleh karena itu, kami menyebutkan rencana setelah memperjelas volume, bukan menggantinya dengan perkiraan sembarangan sebelum mengenal proses. Selama pekerjaan, tim klien tahu apa yang sudah siap, pertanyaan apa yang perlu diselesaikan, dan apa yang sedang diuji selanjutnya.

Saat serah terima, Anda mendapatkan deskripsi skenario, aturan kontrol, dan materi proyek yang disepakati. Setelah peluncuran, dapat ditentukan secara terpisah siapa yang memantau keaktualan basis pengetahuan, menangani kasus tidak normal, dan melaporkan perubahan yang diperlukan.

Apa yang penting diperhatikan saat meluncurkan AI agent?

Untuk kerja yang andal, agent membutuhkan data terkini, akses yang dikonfigurasi dengan benar, dan pemeriksaan manusia di titik sensitif. Perilaku model eksternal dan ketersediaan layanan yang terhubung dapat berubah, sehingga tidak dapat menjanjikan jawaban bebas kesalahan untuk setiap permintaan atau integrasi yang tidak berubah; kami merancang penanganan kegagalan dan penyerahan tugas ke spesialis sejak awal.

Sebelum peluncuran, periksa kondisi praktis:

• Apakah tim memiliki akses ke sumber dan hak untuk menggunakannya dalam skenario yang dipilih.
• Apakah karyawan memahami di mana memeriksa jawaban dan bagaimana melaporkan masalah.
• Apakah mungkin menghentikan sementara agent jika data usang atau integrasi tidak tersedia.
• Siapa yang memperbarui instruksi dan materi setelah perubahan produk.

Untuk solusi yang menyangkut tindakan keuangan, hak pengguna, atau data produk penting, kami tentukan secara terpisah tahap konfirmasi manusia. Mulailah dengan alur kerja yang terbatas dan jelas, di mana hasilnya dapat dibandingkan dengan ekspektasi yang ditetapkan. Perluasan skenario masuk akal setelah pengujian sebelumnya: dengan cara ini, tindakan baru tidak menyembunyikan kesalahan dalam logika awal.

Saat serah terima, kami membahas tidak hanya peluncuran, tetapi juga pengelolaan sehari-hari: siapa yang menerima permintaan kompleks, di mana tim melihat catatan kerja, dan bagaimana mengembalikan materi yang telah diperbaiki ke agent. Tata cara ini membantu menggunakan otomatisasi tanpa kehilangan tanggung jawab atas keputusan akhir.

Kapan AI agent memerlukan pengembangan Web3 tambahan?

AI agent dapat menjadi alat internal mandiri atau bagian dari produk Web3 yang lebih besar. Keputusan tergantung di mana pengguna membutuhkan hasil dan sistem mana yang harus berpartisipasi dalam skenario.

Jika pengguna bekerja dengan agent melalui Telegram, tentukan sebelumnya pesan mana yang diprosesnya, bagaimana ia menyerahkan permintaan kompleks ke tim, dan siapa yang mendukung saluran. Untuk antarmuka di dalam aplikasi, perjelas data apa yang diterima agent dan bagaimana hasilnya ditampilkan kepada pengguna. Jika ada interaksi dengan komponen on-chain, sepakati secara terpisah bahwa agent hanya menganalisis dan menyarankan, sementara tindakan tertentu dilakukan oleh sistem lain setelah pemeriksaan.

Tugas terkait mudah dibahas pada tahap arsitektur: pengembangan alat Telegram membantu merencanakan saluran interaksi, dan pengembangan dApp untuk menyematkan skenario ke dalam produk. Jika produk itu sendiri masih dibentuk, mulailah dengan diskusi pengembangan proyek Web3 secara umum, untuk menyelaraskan bagian agent dengan komponen lainnya.

Untuk mendapatkan proposal yang sesuai, kirimkan deskripsi satu tugas berulang, contoh data masukan, hasil yang diinginkan, dan daftar sumber yang tersedia. MediaHype akan menganalisis skenario dengan tim Anda, menunjukkan integrasi yang diperlukan, dan sebelum peluncuran menyepakati komposisi pekerjaan, kriteria pengujian, dan penanggung jawab.

Harga

Harga mulai dalam USD. Paket kustom dan diskon volume tersedia. Pembayaran via USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON, atau token proyek Anda.

Cara kerja

1. Jelaskan tugasKami tentukan pengguna, permintaan tipikal, dan hasil yang harus diterima orang atau sistem.
2. Sepakati batasanKami tetapkan sumber, akses, tindakan yang diizinkan, dan kasus ketika agent menyerahkan pekerjaan ke spesialis.
3. Hubungkan data dan alatKami siapkan basis pengetahuan dan atur hanya integrasi yang diperlukan untuk skenario.
4. Uji skenarioKami periksa kerja pada contoh yang disepakati, termasuk permintaan ambigu dan kekurangan data.
5. Deploy dan serahkanKami luncurkan solusi, serahkan instruksi, dan bahas dengan tim tata cara kontrol.