Développement d'agent IA personnalisé pour les tâches répétitives de votre équipe Web3

Commencez par un travail que votre équipe peut décrire

Un agent IA personnalisé convient le mieux lorsqu'une tâche a un objectif clair, des sources utiles et un point de transfert humain. Nous commençons par un travail que votre équipe connaît déjà, plutôt que d'ajouter une technologie avant que le besoin ne soit clair.

Les bons points de départ incluent le tri du support, la recherche et le reporting, les opérations de contenu, l'assistance communautaire et le suivi on-chain. Une tâche peut commencer par une question, passer par des directives approuvées, puis produire un brouillon pour qu'un membre de l'équipe le vérifie. Par exemple, supposons qu'un chercheur rassemble les mêmes types d'informations pour des rapports récurrents. Nous pouvons cartographier les sources, la structure du rapport et les points qui nécessitent encore un jugement humain.

Avant le développement, notez 3 choses : qui lance la tâche, à quoi ressemble un résultat utile, et quand une personne doit intervenir. Ajoutez un exemple d'entrée et de sortie si vous en avez. Si vous avez surtout besoin d'une interface produit publique, nous pouvons également coordonner avec le développement de site Web Web3. Pour une tâche qui appartient à une application, comparez le besoin avec le développement dApp.

Cartographiez la tâche avant de connecter les outils

Un schéma de flux montre ce qui déclenche l'agent, ce qu'il peut faire et où une personne prend le relais. Nous l'utilisons pour maintenir les intégrations liées à la tâche, afin que votre équipe puisse examiner le rôle de chaque outil avant le début du développement.

1. Nommez le déclencheur et les entrées. Notez ce qui démarre le travail et quelles informations doivent être disponibles. Signalez les détails manquants qui devraient déclencher une question plutôt qu'une supposition.
2. Définissez les limites de l'agent. Convenez des actions qu'il peut entreprendre, de celles qu'il peut seulement préparer, et des décisions qui restent à une personne. Incluez une voie claire pour les cas sensibles ou incertains.
3. Décrivez la sortie et la destination. Décidez à quoi le résultat doit ressembler et qui le reçoit. Identifiez la personne responsable de l'examen des exceptions.

Le plan d'intégration peut utiliser des sources approuvées, des données internes ou des API pertinentes pour la tâche. Votre équipe confirme les systèmes disponibles et les accès autorisés. Pour un flux de suivi on-chain, identifiez l'activité à observer et les informations qui aideraient quelqu'un à enquêter. Si l'agent soutient un travail lié aux contrats, nous pouvons aligner son rôle avec le développement de smart contract. Nous gardons la logique du contrat distincte du flux de l'agent.

Que doit savoir l'agent, et quand doit-il marquer une pause ?

Un agent a besoin d'informations utiles et à jour, ainsi que de règles pratiques pour savoir quoi faire lorsque ces informations manquent. Nous vous aidons à choisir les sources, à définir les limites et à clarifier la voie humaine avant le lancement.

Choisissez des sources que votre équipe approuve

Commencez par les documents que les gens utilisent déjà : guides produits, procédures internes, réponses approuvées ou documents de recherche. Marquez les pages obsolètes et les instructions contradictoires. Décidez qui est responsable des mises à jour après la passation. Un ensemble de sources ciblé est plus facile à examiner pour votre équipe qu'un dossier large sans propriétaire clair.

Faites du repli une partie du flux

Les garde-fous doivent indiquer ce qui se passe dans les situations réelles. Pour l'assistance communautaire, l'agent pourrait préparer une réponse à partir de directives approuvées, tandis qu'un modérateur traite les questions sensibles. Pour les opérations de contenu, il pourrait rédiger à partir d'un brief, tandis qu'un éditeur vérifie les faits et le ton. Dans les deux cas, convenez de ce que l'agent ne doit pas envoyer ou décider seul.

Si le besoin principal est une interface conversationnelle, le développement de chatbot IA peut être plus adapté. Un agent est utile lorsque la tâche nécessite une séquence d'étapes, des informations connectées ou un résultat acheminé pour examen. Dans les deux cas, identifiez la personne qui gère les exceptions avant de commencer le travail.

Une boucle de révision rend la construction plus fiable

Nous testons l'agent sur des exemples que votre équipe reconnaît, puis examinons son comportement avant le déploiement. L'objectif est un travail utile dans les limites convenues, pas simplement une sortie fluide.

Imaginez un chef de produit dans une startup d'infrastructure alors qu'une mise à jour de la feuille de route est sur le point d'être publiée. Il a besoin d'un résumé assemblé à partir de notes approuvées, mais les questions ouvertes appartiennent toujours à l'équipe. Nous cartographierions les sources, préparerions le flux de résumé et acheminerions les points non résolus pour examen humain.

Un exemple de tâche court nous donne un point de départ pratique. Ensemble, nous pouvons vérifier si l'agent :

• Gère les entrées attendues et pose des questions sur les détails manquants.
• Produit une sortie que votre équipe peut utiliser.
• Envoie les cas incertains ou sensibles à la personne convenue.
• Maintient les outils connectés et les sources dans leur rôle prévu.

Nous utilisons des points de contrôle de révision pour que votre équipe puisse signaler des problèmes avec le flux, les sources ou les limites. Le suivi après le déploiement aide à identifier les cas qui peuvent nécessiter une attention. Pour un contexte de développement plus large, voir Développement Web3.

Gardez une propriété claire après le déploiement de l'agent

Une passation utile explique ce que fait l'agent, à quoi il peut accéder et qui répond lorsqu'un cas nécessite une attention. Votre équipe doit savoir comment signaler un problème, examiner une escalade et mettre à jour les sources.

Nous pouvons inclure la définition du cas d'usage, la cartographie du flux, l'intégration des outils et des données, la configuration de la base de connaissances, les garde-fous, un ensemble d'évaluation, le suivi, le déploiement et la passation. Le travail exact suit la tâche et les systèmes impliqués. Nous commençons par un examen du flux, puis confirmons l'accès, les résultats attendus et les décisions humaines avec votre équipe. Pendant la construction, des points de contrôle vous donnent des occasions d'examiner le travail avant qu'il ne soit finalisé.

Les services connectés contrôlent leur propre accès et comportement de réponse, et les sources peuvent être incomplètes ou changer. Nous ne pouvons pas promettre que chaque entrée future produira un résultat correct, donc le flux a besoin de responsables humains nommés et d'un repli utilisable.

Pour commencer, envoyez-nous une tâche répétitive, un exemple d'entrée et le résultat souhaité. Incluez les outils impliqués et les décisions qui doivent rester à une personne. Brand Community examinera le flux avec vous et confirmera le plan de développement avant de construire.

Comment ça marche

1. Partagez une tâcheDécrivez qui fait le travail aujourd'hui et à quoi ressemble un bon résultat. Un exemple d'entrée et de sortie peut rendre la première discussion concrète.
2. Confirmez les outils et les limitesNous cartographions le flux, vérifions les accès disponibles et convenons des actions qui nécessitent une relecture humaine avant le début du développement.
3. Construisez le fluxNous connectons les outils et informations convenus, préparons la base de connaissances et ajoutons les garde-fous requis.
4. Examinez des cas d'exempleNous testons des demandes représentatives, des entrées incomplètes et des transferts en utilisant des exemples convenus avec votre équipe.
5. Déployez et passez la mainNous déployons l'agent et expliquons le suivi, l'escalade et les mises à jour des sources afin que votre équipe sache quoi faire ensuite.