7 errores comunes en el desarrollo de proyectos de agentes de IA y estrategias para abordarlos
Recientemente, con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los proyectos de Agentes de IA han surgido como setas después de la lluvia. Sin embargo, muchos equipos a menudo caen en algunas trampas comunes durante el proceso de desarrollo. Este artículo resumirá siete conceptos erróneos comunes y ofrecerá soluciones correspondientes, con la esperanza de proporcionar referencias útiles a los desarrolladores de proyectos de Agentes de IA.
1. Imitar ciegamente a los pioneros
Muchos equipos intentan tener éxito replicando el modelo de proyectos exitosos, pero este enfoque a menudo resulta ineficaz. Ya existen muchos tokens de agentes de IA en el mercado, y simplemente lanzar otro producto similar no es suficiente. Además, ciertas estructuras de pares de tokens pueden dar lugar a problemas de liquidez y fluctuaciones de precios.
Sugerencia:
Identificar las necesidades reales en campos específicos y desarrollar soluciones únicas.
Elige una estructura de pares de tokens más robusta, especialmente en un entorno de mercado volátil.
2. Falta de habilidades de ventas en los fundadores
Muchos equipos técnicos pasan por alto la importancia de las ventas. Como la figura central del proyecto, el fundador debería convertirse en el principal promotor del producto.
Sugerencia:
Los fundadores deben participar activamente en las actividades de marketing
Animar a los miembros del equipo a promover activamente el producto y atraer el interés de los usuarios
Obtener comentarios de los usuarios a través de marketing orgánico, en lugar de depender únicamente de incentivos en efectivo o tokens.
3. Desarrollar productos para adaptarse a las tendencias
Seguir ciegamente el desarrollo de productos basados en conceptos populares actuales, sin considerar las necesidades reales, es un atajo hacia el fracaso rápido.
Se recomienda reflexionar sobre las siguientes preguntas antes de desarrollar:
¿Quién es el grupo de usuarios objetivo?
¿El proyecto resuelve una necesidad real?
¿Existe el riesgo de crear un mercado de manera forzada?
¿Es el token en sí mismo el producto?
4. Emisión de tokens antes del lanzamiento del producto
La emisión temprana de tokens puede llevar al equipo a centrarse demasiado en el comercio de tokens, descuidando el desarrollo del producto.
Sugerencia:
Encuentra primero el punto de ajuste entre el producto y el mercado antes de emitir tokens.
Asegúrate de que los tokens tengan efectos de red claros y acumulación de valor real.
5. Ignorar la "viabilidad" del Producto Mínimo Viable ( MVP )
Algunos MVP lanzados por equipos carecen de valor práctico, lo que impide atraer usuarios para que los utilicen y brinden retroalimentación.
Sugerencia:
Desarrollar un MVP básico pero funcional
Comunicarte en profundidad con los usuarios potenciales para entender sus verdaderas necesidades.
Iterar el producto continuamente basado en la retroalimentación de los usuarios
6. Falta de objetivos y visiones claras
Sin una dirección de desarrollo clara, es fácil caer en la trampa de una respuesta pasiva.
Sugerencia:
Establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) claros y medibles (
Definir claramente los criterios de éxito del proyecto
Ajustar la estrategia a tiempo para adaptarse a los cambios del mercado
7. Equilibrar las expectativas de los usuarios e inversores
Los proyectos Web3 enfrentan dos formas de producto: tokens y productos reales, atrayendo a dos tipos de partidarios: especuladores y usuarios reales. La dependencia excesiva del marketing de KOL puede atraer a muchos especuladores, pero descuida a los verdaderos usuarios del producto.
Sugerencia:
Establecer estrategias de marketing específicas
Explicar claramente el modelo económico del token y el mecanismo de acumulación de valor
Valorar el establecimiento de relaciones de interés con verdaderos socios.
Conclusión
Los proyectos exitosos de AI Agent deben centrarse en las necesidades reales de los usuarios y crear un valor tangible. Evitar estos trampas comunes y concentrarse en la innovación del producto, la capacidad de ejecución y la resiliencia del equipo es la clave para destacar en un mercado competitivo. El éxito de los proyectos de Web3 no solo depende de la emisión de tokens o de seguir tendencias, sino que también requiere una planificación estratégica a largo plazo y un esfuerzo continuo.
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0xInsomnia
· hace9h
Solo hay que dejarse llevar y perder dinero.
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0xTherapist
· hace9h
Cocina muy bien el arroz frío.
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SleepyArbCat
· hace9h
He ganado algo de dinero otra vez mientras estaba sonámbulo...
Ver originalesResponder0
FloorSweeper
· hace10h
jajaja esos 7 errores? señales débiles de los desarrolladores beta, para ser honesto... el alfa está en hacer exactamente lo contrario
Los 7 grandes errores en el desarrollo de Agentes de IA y estrategias para abordarlos
7 errores comunes en el desarrollo de proyectos de agentes de IA y estrategias para abordarlos
Recientemente, con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los proyectos de Agentes de IA han surgido como setas después de la lluvia. Sin embargo, muchos equipos a menudo caen en algunas trampas comunes durante el proceso de desarrollo. Este artículo resumirá siete conceptos erróneos comunes y ofrecerá soluciones correspondientes, con la esperanza de proporcionar referencias útiles a los desarrolladores de proyectos de Agentes de IA.
1. Imitar ciegamente a los pioneros
Muchos equipos intentan tener éxito replicando el modelo de proyectos exitosos, pero este enfoque a menudo resulta ineficaz. Ya existen muchos tokens de agentes de IA en el mercado, y simplemente lanzar otro producto similar no es suficiente. Además, ciertas estructuras de pares de tokens pueden dar lugar a problemas de liquidez y fluctuaciones de precios.
Sugerencia:
2. Falta de habilidades de ventas en los fundadores
Muchos equipos técnicos pasan por alto la importancia de las ventas. Como la figura central del proyecto, el fundador debería convertirse en el principal promotor del producto.
Sugerencia:
3. Desarrollar productos para adaptarse a las tendencias
Seguir ciegamente el desarrollo de productos basados en conceptos populares actuales, sin considerar las necesidades reales, es un atajo hacia el fracaso rápido.
Se recomienda reflexionar sobre las siguientes preguntas antes de desarrollar:
4. Emisión de tokens antes del lanzamiento del producto
La emisión temprana de tokens puede llevar al equipo a centrarse demasiado en el comercio de tokens, descuidando el desarrollo del producto.
Sugerencia:
5. Ignorar la "viabilidad" del Producto Mínimo Viable ( MVP )
Algunos MVP lanzados por equipos carecen de valor práctico, lo que impide atraer usuarios para que los utilicen y brinden retroalimentación.
Sugerencia:
6. Falta de objetivos y visiones claras
Sin una dirección de desarrollo clara, es fácil caer en la trampa de una respuesta pasiva.
Sugerencia:
7. Equilibrar las expectativas de los usuarios e inversores
Los proyectos Web3 enfrentan dos formas de producto: tokens y productos reales, atrayendo a dos tipos de partidarios: especuladores y usuarios reales. La dependencia excesiva del marketing de KOL puede atraer a muchos especuladores, pero descuida a los verdaderos usuarios del producto.
Sugerencia:
Conclusión
Los proyectos exitosos de AI Agent deben centrarse en las necesidades reales de los usuarios y crear un valor tangible. Evitar estos trampas comunes y concentrarse en la innovación del producto, la capacidad de ejecución y la resiliencia del equipo es la clave para destacar en un mercado competitivo. El éxito de los proyectos de Web3 no solo depende de la emisión de tokens o de seguir tendencias, sino que también requiere una planificación estratégica a largo plazo y un esfuerzo continuo.