Sviluppo di agenti AI per progetti Web3

Quali compiti di un progetto Web3 si possono affidare a un agente AI?

Un agente AI è adatto per un compito ripetitivo di cui si possono descrivere i dati di ingresso, il risultato atteso e i casi che richiedono l'intervento di uno specialista. Non sostituisce la logica di prodotto: la trasformiamo in uno scenario con azioni e limiti chiari.

In un progetto Web3, questo può includere la smistamento primario delle richieste, la ricerca di risposte nella documentazione, la preparazione di riassunti da fonti specificate, l'assistenza con operazioni di contenuti o il monitoraggio di dati on-chain selezionati. Per la gestione di messagi e scenari d'uso, può essere adata un'integrazione con sviluppo per Telegram; se l'agente deve far parte di un prodotto per l'utente, discuteremo il suo ruolo nello sviluppo di dApp.

Prima della progettazione, prepara un elenco breve:

• Chi userà il risultato: il team, i clienti o i membri della community.
• Come si presenta una richiesta tipica e quale risposta è considerata utile.
• Quali fonti sono consentite e chi è responsabile della loro aggiornamento.
• Quando l'agente deve fermarsi e passare il compito a un umano.

Se il processo non può essere descritto con esempi o il team non è ancora pronto a verificare il risultato, prima chiariamo lo scenario e la responsabilità, senza automatizzare tutto subito.

Come sono organizzati scenari, strumenti e limiti di accesso?

Lo scenario di un agente AI definisce la sequenza di azioni: ricevere una richiesta, accedere ai dati o allo strumento consentito, generare un risultato e trasmetterlo alla persona o al sistema appropriato. All'inizio fissiamo questa logica insieme al tuo team, in modo che sia chiaro cosa l'agente fa autonomamente e dove è necessaria una conferma.

Le integrazioni vengono selezionate in base al compito: possono essere strumenti di lavoro del progetto, fonti dati concordate o una knowledge base interna. Per ogni collegamento è necessario definire l'accesso, le azioni consentite e il responsabile. Ad esempio, la lettura di informazioni e la preparazione di una bozza possono essere separate dall'invio di un messaggio o dalla modifica dei dati. Questo approccio è particolarmente importante se l'automazione influisce sulla comunicazione con gli utenti o sui processi interni.

Nello scenario è bene prevedere in anticipo:

• Cosa fare se i dati sono insufficienti o le fonti si contraddicono.
• Quali operazioni richiedono la conferma di un dipendente.
• Dove inviare la richiesta che l'agente non può elaborare.
• Quali azioni devono essere registrate per un successivo controllo.

Se il compito riguarda la logica contrattuale o l'interazione autonoma con un prodotto Web3, i limiti dell'agente vanno concordati con gli sviluppatori. Per questo, colleghiamo il progetto ai requisiti per gli smart contract e l'architettura generale alla direzione dello sviluppo Web3.

Come preparare una knowledge base e valutare la qualità delle risposte?

La qualità dell'agente dipende non solo dal modello scelto, ma anche da quanto precisamente sono descritti il compito, le fonti e il risultato accettabile. La knowledge base aiuta a lavorare con i materiali del progetto, e la verifica su esempi mostra dove lo scenario funziona, dove sbaglia o dove deve cedere il compito a un umano.

Per preparare i materiali, nomina un responsabile dal lato del progetto e raccogli i documenti che possono essere usati nel lavoro. Rimuovi le versioni obsolete, segnala le informazioni che richiedono aggiornamento e spiega i termini interni. Se la stessa domanda può avere risposte diverse a seconda del prodotto o dell'utente, questa differenza va descritta esplicitamente.

Successivamente, creiamo un set di esempi di verifica: richieste tipiche, formulazioni ambigue, mancanza di dati e situazioni in cui l'azione corretta è non rispondere autonomamente. Per ogni esempio, definiamo i segni di una risposta accettabile e il passaggio atteso a uno specialista. Questo set sarà utile anche dopo il lancio: il team potrà confrontare il comportamento dell'agente con le aspettative concordate al variare delle istruzioni o dei materiali.

Prima del lancio, è utile preparare:

• Documenti aggiornati e collegamenti alle fonti.
• Esempi di compiti reali senza dati personali superflui.
• Un elenco di temi e azioni che richiedono controllo manuale.
• I responsabili dell'aggiornamento della knowledge base e dell'analisi dei risultati controversi.

Includiamo la verifica della qualità nel volume di sviluppo, non la lasciamo al momento successivo al lancio.

Cosa include lo sviluppo di un agente AI?

Il contenuto del lavoro viene fissato attorno a uno scenario specifico, non a una promessa astratta di «automatizzare tutto». Sai in anticipo quali componenti vengono creati, quali materiali fornisce il progetto e cosa riceverà il team alla consegna.

Il volume base di sviluppo può includere:

• Chiarimento del compito, degli utenti e dei criteri di risultato accettabile.
• Progettazione del flusso di lavoro e delle regole di passaggio all'umano.
• Collegamento degli strumenti e delle fonti dati concordati.
• Preparazione della knowledge base a partire dai materiali forniti dal progetto.
• Configurazione dei limiti e gestione dei casi con dati insufficienti.
• Set di verifica, test degli scenari e correzione dei problemi individuati.
• Deploy, istruzioni per il team e analisi introduttiva della gestione.

Il collaudo è legato ai risultati concordati: ad esempio, al successo degli scenari selezionati, al funzionamento corretto delle integrazioni approvate e alla presenza di un fallback manuale descritto. Prima di iniziare lo sviluppo, chiariamo anche quali accessi e infrastruttura fornisce il cliente, chi prende le decisioni sul contenuto delle risposte e dove il team controllerà il lavoro dell'agente.

Se è necessaria un'interfaccia utente separata, un sito o un'estensione del prodotto, possono essere pianificati come compito correlato, ad esempio tramite sviluppo di un sito Web3. Il contenuto finale non viene ampliato silenziosamente: fonti aggiuntive, nuovi ruoli o un processo diverso vengono concordati separatamente prima dell'esecuzione.

Come avvengono lo sviluppo, il lancio e la consegna al team?

Il lavoro procede dalla descrizione del compito allo scenario verificabile, quindi alle integrazioni, al test e alla consegna. All'inizio, MediaHype analizza i requisiti con il tuo team: verifica gli esempi di compiti, le fonti dati, gli accessi e le condizioni in cui la richiesta deve essere presa in carico da un dipendente.

La sequenza di lavoro è la seguente:

1. Concordiamo utenti, compito, risultato atteso e limiti.
2. Descriviamo il processo, i dati necessari, gli strumenti e i punti di controllo.
3. Raccogliamo la knowledge base e configuriamo le integrazioni concordate.
4. Verifichiamo l'agente su esempi reali, registriamo i problemi e correggiamo lo scenario.
5. Effettuiamo il deploy della soluzione, consegniamo le istruzioni e conduciamo un'analisi per il team.

La tempistica dipende dal numero di scenari, dallo stato dei materiali di partenza, dalla disponibilità delle integrazioni e dalla velocità con cui il progetto conferma le decisioni e fornisce gli accessi. Pertanto, indichiamo il piano dopo aver chiarito il volume, non lo sostituiamo con una stima arbitraria prima di conoscere il processo. Durante il lavoro, il team del cliente sa cosa è pronto, quali domande richiedono soluzione e cosa viene verificato successivamente.

Alla consegna, ricevi la descrizione dello scenario, le regole di controllo e i materiali del progetto concordati. Dopo il lancio, puoi definire separatamente chi monitora l'aggiornamento della knowledge base, analizza i casi anomali e segnala le modifiche necessarie.

Cosa è importante considerare al lancio di un agente AI?

Per un funzionamento affidabile, l'agente necessita di dati aggiornati, accessi configurati correttamente e verifica umana nei punti sensibili. Il comportamento del modello esterno e la disponibilità dei servizi collegati possono cambiare, quindi non si può promettere una risposta senza errori a ogni richiesta o l'invariabilità delle integrazioni; progettiamo in anticipo la gestione dei guasti e il passaggio del compito a uno specialista.

Prima del lancio, verifica le condizioni pratiche:

• Il team ha accesso alle fonti e il diritto di usarle nello scenario scelto?
• I dipendenti sanno dove verificare la risposta e come segnalare un problema?
• È possibile sospendere l'azione dell'agente se i dati sono obsoleti o l'integrazione non è disponibile?
• Chi aggiorna le istruzioni e i materiali dopo le modifiche al prodotto?

Per le soluzioni che riguardano azioni finanziarie, diritti degli utenti o dati importanti di prodotto, definiamo separatamente una fase di conferma umana. Inizia con un flusso di lavoro limitato e comprensibile, dove il risultato può essere confrontato con l'aspettativa stabilita. L'espansione dello scenario ha senso dopo la verifica del precedente: così le nuove azioni non nascondono errori nella logica originale.

Alla consegna, discutiamo non solo il lancio, ma anche la gestione quotidiana: chi riceve le richieste complesse, dove il team vede i registri del lavoro e come restituisce all'agente i materiali corretti. Questo ordine aiuta a utilizzare l'automazione senza perdere la responsabilità per la decisione finale.

Quando un agente AI necessita di sviluppi Web3 aggiuntivi?

Un agente AI può essere uno strumento interno autonomo o parte di un prodotto Web3 più ampio. La decisione dipende da dove l'utente ha bisogno del risultato e quali sistemi devono partecipare allo scenario.

Se gli utenti interagiscono con l'agente tramite Telegram, definisci in anticipo quali messagi elabora, come trasmette una richiesta complessa al team e chi mantiene il canale. Per un'interfaccia all'interno dell'applicazione, chiarisci quali dati l'agente riceve e come il risultato viene mostrato all'utente. Se è prevista un'interazione con componenti on-chain, concorda separatamente che l'agente solo analizza e propone, mentre quali azioni vengono eseguite da un altro sistema dopo la verifica.

I compiti correlati è comodo discuterli in fase di architettura: sviluppo di strumenti Telegram aiuterà a pianificare il canale di interazione, mentre sviluppo di dApp integrerà lo scenario nel prodotto. Se il prodotto stesso è ancora in fase di definizione, inizia con una discussione sullo sviluppo generale del progetto Web3, per allineare la parte agente con gli altri componenti.

Per ricevere una proposta concreta, invia la descrizione di un compito ripetitivo, un esempio di dati di input, il risultato desiderato e un elenco delle fonti disponibili. MediaHype analizzerà lo scenario con il tuo team, indicherà le integrazioni necessarie e, prima del lancio, concorderà il contenuto del lavoro, i criteri di verifica e i responsabili.

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. Descrivere il compitoDefiniamo l'utente, le richieste tipiche e il risultato che deve ricevere una persona o un sistema.
2. Concordare i confiniFissiamo le fonti, gli accessi, le azioni consentite e i casi in cui l'agente passa il compito a uno specialista.
3. Collegare dati e strumentiPrepariamo la knowledge base e configuriamo solo le integrazioni necessarie per lo scenario.
4. Verificare gli scenariConfrontiamo il lavoro su esempi concordati, inclusi richieste ambigue e mancanza di dati.
5. Eseguire il deploy e consegnareAvviamo la soluzione, consegniamo le istruzioni e analizziamo con il team le modalità di controllo.