AI 에이전트 개발: Web3 프로젝트 업무 자동화

Web3 프로젝트에서 AI 에이전트에 맡길 수 있는 작업은 무엇인가요?

AI 에이전트는 입력 데이터, 기대 결과 및 전문가 개입이 필요한 사례를 설명할 수 있는 반복 작업에 적합합니다. 제품 로직을 대체하는 것이 아니라 명확한 동작과 제한 사항이 있는 시나리오로 전환합니다.

Web3 프로젝트에서는 문의의 1차 분류, 문서에서 답변 검색, 지정된 소스 기반 요약 작성, 콘텐츠 운영 지원 또는 선택된 온체인 데이터 모니터링이 될 수 있습니다. 메시지 및 사용자 시나리오 작업의 경우 Telegram 개발과의 통합이 적절할 수 있습니다. 에이전트가 사용자 제품의 일부가 되어야 한다면 dApp 개발에서의 위치를 논의합니다.

설계 전에 간단한 목록을 준비하세요:

• 결과를 사용할 사람: 팀, 고객 또는 커뮤니티 구성원.
• 일반적인 요청의 형태와 유용한 응답의 기준.
• 사용이 허용된 소스와 그 최신성 책임자.
• 에이전트가 중단하고 인간에게 작업을 전달해야 하는 시점.

프로세스를 예시로 설명할 수 없거나 팀이 결과를 검증할 준비가 되지 않았다면, 먼저 시나리오와 책임을 명확히 하고 모든 것을 한 번에 자동화하지 않습니다.

시나리오, 도구 및 접근 경계는 어떻게 구성되나요?

AI 에이전트 시나리오는 작업 순서를 정의합니다: 요청 수신, 허용된 데이터 또는 도구에 접근, 결과 생성 및 적절한 사람이나 시스템에 전달. 시작 시 귀하의 팀과 함께 이 로직을 확정하여 에이전트가 독립적으로 수행하는 작업과 확인이 필요한 작업을 명확히 합니다.

통합은 작업에 맞게 선택됩니다: 프로젝트의 작업 도구, 합의된 데이터 소스 또는 내부 지식 베이스가 될 수 있습니다. 각 연결에 대해 접근 권한, 허용된 작업 및 담당자를 정의해야 합니다. 예를 들어, 정보 읽기와 초안 작성은 메시지 전송이나 데이터 변경과 분리될 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 자동화가 사용자 커뮤니케이션이나 내부 프로세스에 영향을 미치는 경우 특히 중요합니다.

시나리오에서는 미리 다음을 고려해야 합니다:

• 데이터가 부족하거나 소스가 서로 모순될 경우 어떻게 할지.
• 어떤 작업에 직원 확인이 필요한지.
• 에이전트가 처리할 수 없는 요청을 어디로 보낼지.
• 추후 검증을 위해 어떤 작업을 기록해야 하는지.

작업이 계약 로직이나 Web3 제품과의 독립적 상호 작용을 포함하는 경우, 에이전트의 경계를 개발자와 조정해야 합니다. 이를 위해 프로젝트를 스마트 계약 요구 사항과 연결하고, 전체 아키텍처를 Web3 개발 방향과 연결합니다.

지식 베이스를 준비하고 응답 품질을 평가하는 방법은 무엇인가요?

에이전트의 품질은 선택한 모델뿐만 아니라 작업, 소스 및 허용 가능한 결과가 얼마나 정확하게 설명되었는지에 달려 있습니다. 지식 베이스는 프로젝트 자료 작업을 돕고, 예시를 통한 검증은 시나리오가 잘 작동하는지, 오류가 있는지, 또는 인간에게 작업을 넘겨야 하는지를 보여줍니다.

자료 준비를 위해 프로젝트 측 담당자를 지정하고 작업에 사용할 수 있는 문서를 수집하세요. 오래된 버전은 제거하고, 업데이트가 필요한 정보를 표시하며, 내부 용어를 설명하세요. 동일한 질문이 제품이나 사용자에 따라 다른 답변을 가질 수 있다면, 그 차이를 명시적으로 설명해야 합니다.

그런 다음 검증 예시 세트를 구성합니다: 일반적인 요청, 모호한 표현, 데이터 부족 및 올바른 조치가 스스로 답변하지 않는 상황. 각 예시에 대해 허용 가능한 응답의 기준과 전문가에게 전달해야 하는 경우를 정의합니다. 이러한 세트는 출시 후에도 유용합니다: 팀은 지침이나 자료가 변경될 때 에이전트의 행동을 합의된 기대치와 비교할 수 있습니다.

시작 전에 다음을 준비하는 것이 좋습니다:

• 최신 문서 및 소스 링크.
• 불필요한 개인 데이터가 없는 실제 작업 예시.
• 수동 제어가 필요한 주제 및 작업 목록.
• 지식 베이스 업데이트 및 논란의 여지가 있는 결과 검토를 담당하는 사람.

품질 검증은 개발 범위에 포함되며, 출시 후에 남겨두지 않습니다.

AI 에이전트 개발에는 무엇이 포함되나요?

작업 구성은 추상적인 '모든 것을 자동화' 약속이 아닌 특정 시나리오를 중심으로 확정됩니다. 어떤 구성 요소가 생성되는지, 프로젝트가 어떤 자료를 제공하는지, 팀이 인계 시 무엇을 받을지 미리 알 수 있습니다.

기본 개발 범위에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• 작업, 사용자 및 허용 가능한 결과 기준 명확화.
• 작업 흐름 및 인간 전달 규칙 설계.
• 합의된 도구 및 데이터 소스 연결.
• 프로젝트가 제공한 자료를 기반으로 지식 베이스 준비.
• 제한 사항 설정 및 데이터 부족 상황 처리.
• 검증 세트, 시나리오 테스트 및 발견된 문제 수정.
• 배포, 팀 지침 및 관리 교육.

인수는 합의된 결과에 연결됩니다: 예를 들어, 선택된 시나리오 통과, 승인된 통합의 올바른 작동 및 설명된 수동 대체 존재. 개발 시작 전에 클라이언트가 제공하는 접근 권한과 인프라, 응답 내용에 대한 결정권자, 팀이 에이전트 작업을 모니터링할 위치도 명확히 합니다.

별도의 사용자 인터페이스, 웹사이트 또는 제품 확장이 필요한 경우, 예를 들어 Web3 사이트 개발을 통해 관련 작업으로 계획할 수 있습니다. 최종 구성은 묵시적으로 확장되지 않습니다: 추가 소스, 새로운 역할 또는 다른 프로세스는 실행 전에 별도로 합의합니다.

개발, 출시 및 팀 인계는 어떻게 진행되나요?

작업은 작업 설명부터 검증 가능한 시나리오, 통합, 테스트 및 인계로 진행됩니다. 시작 시 MediaHype는 귀하의 팀과 요구 사항 분석을 수행합니다: 작업 예시, 데이터 소스, 접근 권한 및 직원이 인계받아야 하는 조건을 확인합니다.

작업 순서는 다음과 같습니다:

1. 사용자, 작업, 기대 결과 및 제한 사항을 합의합니다.
2. 프로세스, 필요한 데이터, 도구 및 통제 지점을 설명합니다.
3. 지식 베이스를 구축하고 합의된 통합을 설정합니다.
4. 실제 예시로 에이전트를 검증하고 문제를 기록하며 시나리오를 수정합니다.
5. 솔루션을 배포하고 지침을 전달하며 팀 교육을 실시합니다.

기간은 시나리오 수, 원본 자료 상태, 통합 가용성 및 프로젝트가 결정을 확인하고 접근 권한을 제공하는 속도에 따라 달라집니다. 따라서 프로세스를 알기 전에 임의의 추정치로 대체하지 않고, 범위를 명확히 한 후 계획을 제시합니다. 작업 중 클라이언트 팀은 무엇이 완료되었는지, 어떤 문제가 해결되어야 하는지, 다음에 무엇을 검증할지 알 수 있습니다.

인계 시 시나리오 설명, 통제 규칙 및 합의된 프로젝트 자료를 받게 됩니다. 출시 후에는 지식 베이스의 최신성을 유지하고, 비정상적인 사례를 분석하며, 필요한 변경 사항을 알리는 담당자를 별도로 지정할 수 있습니다.

AI 에이전트 출시 시 고려해야 할 중요한 사항은 무엇인가요?

안정적인 작동을 위해 에이전트는 최신 데이터, 올바르게 설정된 접근 권한 및 민감한 지점에서의 인간 검증이 필요합니다. 외부 모델의 동작과 연결된 서비스의 가용성은 변경될 수 있으므로, 모든 요청에 대한 오류 없는 응답이나 통합의 불변성을 약속할 수 없습니다. 우리는 사전에 장애 처리 및 전문가에게 작업 전달을 설계합니다.

출시 전에 실제 조건을 확인하세요:

• 팀이 소스에 접근할 수 있고 선택한 시나리오에서 사용할 권한이 있는지.
• 직원들이 응답을 확인하는 방법과 문제를 보고하는 방법을 이해하는지.
• 데이터가 오래되었거나 통합을 사용할 수 없는 경우 에이전트의 작동을 중지할 수 있는지.
• 제품 변경 후 지침과 자료를 업데이트하는 사람.

재정적 조치, 사용자 권리 또는 중요한 제품 데이터에 영향을 미치는 솔루션의 경우, 인간 확인 단계를 별도로 정의합니다. 제한적이고 이해하기 쉬운 작업 흐름으로 시작하여 결과를 설정된 기대치와 비교할 수 있도록 합니다. 이전 시나리오를 검증한 후에 시나리오를 확장하는 것이 합리적입니다. 그래야 새로운 작업이 원래 로직의 오류를 숨기지 않습니다.

인계 시 출시뿐만 아니라 일상적인 관리에 대해서도 논의합니다: 복잡한 요청을 받는 사람, 팀이 작업 기록을 확인하는 위치, 수정된 자료를 에이전트에 반환하는 방법. 이 절차는 최종 결정에 대한 책임을 잃지 않고 자동화를 활용하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트에 추가 Web3 개발이 필요한 경우는 언제인가요?

AI 에이전트는 독립적인 내부 도구이거나 더 큰 Web3 제품의 일부가 될 수 있습니다. 결정은 사용자가 결과를 필요로 하는 위치와 시나리오에 참여해야 하는 시스템에 따라 달라집니다.

사용자가 Telegram을 통해 에이전트와 작업하는 경우, 어떤 메시지를 처리하는지, 복잡한 요청을 팀에 어떻게 전달하는지, 채널을 누가 유지 관리하는지 미리 정의하세요. 애플리케이션 내 인터페이스의 경우, 에이전트가 어떤 데이터를 수신하고 결과가 사용자에게 어떻게 표시되는지 명확히 하세요. 온체인 구성 요소와의 상호 작용이 예상되는 경우, 에이전트는 분석하고 제안만 하며, 특정 작업은 검증 후 다른 시스템에서 수행되도록 별도로 합의하세요.

관련 작업은 아키텍처 단계에서 논의하는 것이 좋습니다: Telegram 도구 개발은 상호 작용 채널을 계획하는 데 도움이 되고, dApp 개발은 시나리오를 제품에 통합하는 데 도움이 됩니다. 제품 자체가 아직 형성 중이라면, 일반적인 Web3 프로젝트 개발 논의부터 시작하여 에이전트 부분을 다른 구성 요소와 조정하세요.

구체적인 제안을 받으려면 하나의 반복 작업 설명, 입력 데이터 예시, 원하는 결과 및 사용 가능한 소스 목록을 보내주세요. MediaHype가 귀하의 팀과 시나리오를 분석하고, 필요한 통합을 식별하며, 출시 전에 작업 구성, 검증 기준 및 담당자를 합의할 것입니다.

가격

USD 기준 시작 가격입니다. 맞춤 번들 및 볼륨 할인은 요청 시 제공됩니다. USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON 또는 프로젝트 토큰으로 결제 가능합니다.

이용 방법

1. 작업 설명사용자, 일반적인 요청 및 사람이나 시스템이 받아야 할 결과를 정의합니다.
2. 경계 합의소스, 접근 권한, 허용된 작업 및 에이전트가 전문가에게 작업을 전달하는 경우를 확정합니다.
3. 데이터 및 도구 연결지식 베이스를 준비하고 시나리오에 필요한 통합만 설정합니다.
4. 시나리오 검증모호한 요청 및 데이터 부족을 포함한 합의된 예시에서 작업을 확인합니다.
5. 배포 및 인계솔루션을 출시하고 지침을 전달하며 팀과 통제 절차를 교육합니다.