Com utilitzar DeepSeek v3.1 Terminus per a decisions agentiques i plans d'acció
La IA agentica no es tracta només de respondre preguntes, sinó de decidir què fer a continuació, per què és important i com executar-ho. DeepSeek v3.1 Terminus entra en aquest espai amb un raonament més sòlid, ús d'eines i planificació de diversos passos dissenyada per a fluxos de treball complexos. Si t'has preguntat com connectar-lo a la presa de decisions agentica i a plans d'acció fiables, aquesta guia et proporciona el manual pràctic i integral.
Val la pena assenyalar: DeepSeek v3.1 ha estat reconegut per les millores en la codificació i el progrés agentic, inclosa la disponibilitat en plataformes com Fireworks a partir de les actualitzacions recents. A més, els enfocaments d'apilament de prompts que combinen DeepSeek amb models com Gemini i Mistral poden desbloquejar fluxos de treball multimodals més robustos, útils quan el teu agent necessita creativitat i precisió.
En aquest tutorial, adoptarem un enfocament pràctic i orientat a la solució: obtindràs estructures, prompts, patrons de disseny de sistemes i llistes de verificació de control de qualitat que pots aplicar immediatament. També mostraré on encaixen els "apilaments de prompts" multimodals i com depurar els bucles d'agents abans que s'espiralin.
Què construiràs
- Un bucle agentic que converteix un objectiu vague en un pla d'acció concret i prioritzat
- Una política de decisió que equilibra la velocitat i la precisió mitjançant criteris explícits
- Patrons d'ús d'eines: cerca, recuperació, calculadores i talons d'execució
- Proteccions: reflexió, crítica i estratègies de reversió
- Opcional: un apilament de prompts multimodals on DeepSeek v3.1 Terminus gestiona la planificació i altres models gestionen les subtasques.
Per què DeepSeek v3.1 Terminus per a decisions agentiques?
- Un raonament de diversos passos més sòlid i una execució orientada a la codificació el fan eficaç com a "planificador/capatàs" per als agents.
- Funciona bé en tasques mixtes (anàlisi de requisits → pla → trucades d'eines → síntesi), especialment quan necessites determinisme mitjançant prompts estructurats.
- Funciona bé en apilaments de prompts: delega la pluja d'idees a un model creatiu, utilitza DeepSeek per a la planificació conscient de les restriccions i crida a un model ràpid per a la verificació.
Per cert, si prefereixes orquestrar això en una interfície fàcil d'utilitzar amb canvi multimodal, Sider.AI facilita la composició d'aquests fluxos i la reutilització d'apilaments de prompts durant la investigació i la planificació. Pots explorar-ho a Arquitectura d'agents d'un cop d'ull
Un agent fiable té cinc capes:
- Ingesta d'objectius: normalitzar els objectius desordenats en objectius i restriccions estructurats.
- Planificació raonada: generar un esborrany de pla amb passos, estimacions, dependències i indicadors de risc.
- Política de decisió: triar les accions següents en funció del cost, el temps, la confiança i el risc.
- Eines: cercar, recuperar, calcular i executar passos amb sortides verificables.
- QA i reflexió: comprovar les sortides amb els requisits, executar crítiques i revisar.
DeepSeek v3.1 Terminus pot ancorar les capes 2–5, però destaca especialment en la planificació estructurada i la presa de decisions reflexiva.
Patró de prompt bàsic (reutilitzable)
Utilitza un prompt "sistema + desenvolupador + usuari" consistent i estructurat. Aquí tens una línia de base que pots adaptar.
Sistema
Ets DeepSeek v3.1 Terminus que opera com un agent de planificació primer. Has de:
- Convertir els objectius en objectius SMART
- Crear un pla d'acció amb passos, dependències, propietaris (si es coneixen), eines, sortides esperades
- Utilitzar una política de decisió: prioritzar primer les tasques d'alt impacte i baix esforç tret que les dependències ho bloquegin
- Abans d'executar un pas, redactar un mètode de verificació i un pla de reversió
- Pensar pas a pas, però retornar un resultat concís i estructurat
Desenvolupador
Polítiques:
- Sol·licitar sempre les restriccions que falten (pressupost, termini, nivell de qualitat, compliment)
- Utilitzar un bloc de notes per al raonament; resumir només el pla final
- Quan es criden eines, emetre un bloc de trucada d'eina JSON (nom, entrada)
- Després de cada resultat de l'eina, executar una crítica i acceptar o revisar
- Aturar-se després d'un pla estable o quan estigui bloquejat per falta d'informació
Usuari
Objectiu: {objectiu de l'usuari aquí}
Context: {dades disponibles, eines, restriccions}
Format de sortida: JSON amb claus {objectives, plan, decisions, risks, open_questions}
De l'objectiu al pla d'acció: un exemple treballat
Escenari: "Llançar una pàgina de destinació per a una nova funció d'IA en 10 dies, amb una captura de correu electrònic bàsica i 3 pàgines SEO."
Prompt (Usuari)
Objectiu: Llançar la pàgina de destinació + 3 pàgines SEO en 10 dies
Context: Pressupost de 1.500 $. Eines: Webflow, Mailchimp, Notion. Públic objectiu: B2B PMs. Ha d'estar optimitzat per a mòbils; Puntuació Lighthouse ≥ 90.
Sortida esperada (estructura)
- objectives: objectius SMART amb mètriques i cronologia
- plan: passos, propietaris, eines, sortides, estimacions
- decisions: compromisos i raonament (per exemple, construir vs. comprar)
- risks: llista prioritzada amb mitigacions
- open_questions: supòsits per confirmar
Sortida d'exemple (abreujada)
- O1: Publicar una pàgina de destinació responsiva abans del dia 7 amb Lighthouse ≥ 90
- O2: Configurar la captura de correu electrònic amb doble opt-in abans del dia 3
- O3: Publicar 3 pàgines SEO abans del dia 10 dirigides a "full de ruta d'IA", "presa de decisions agentica", "planificació d'accions"
- Pas 1: Congelació de requisits (3 hores) → aprovació de les parts interessades
- Pas 2: Wireframes a Figma (5 hores) → variants per a mòbils
- Pas 3: Construcció de Webflow (10 hores) → components, formularis, analítica
- Pas 4: Esbós SEO + esborranys (8 hores) → briefs, paraules clau, estructura H2
- Pas 5: QA + Ajust de Lighthouse (4 hores) → ≥ 90 mòbil
- Utilitzar Mailchimp per velocitat; posposar la integració de CRM
- Hero basat en plantilles per estalviar temps; il·lustracions personalitzades més tard
- Retards en l'índex SEO → enviar sitemaps, enllaços interns
- Fiabilitat del formulari → provar en ordinador i mòbil, captura de reserva
- Exemples de to de marca? Es requereix revisió de compliment?
Polítiques de decisió que realment funcionen
Les eleccions del teu agent no haurien de ser vibracions, sinó polítiques.
- Matriu valor/esforç: prioritzar les tasques d'alt valor i baix esforç per accelerar l'aprenentatge i l'impuls.
- Llindar de confiança: si la confiança del model és < 0,6, executar un pas de verificació addicional (per exemple, un segon model o un humà en el bucle).
- Protecció de cost: si el cost projectat de token/eina > pressupost, canviar al mode de context comprimit i a la recuperació per lots.
- Porta de risc: si un pas afecta el compliment, executar una llista de verificació obligatòria i una revisió legal abans de l'execució.
Aquestes polítiques permeten a DeepSeek v3.1 Terminus raonar i actuar de manera predictible.
Pla d'ús d'eines (cerca, RAG i execució)
Introduir interfícies d'eines explícites perquè l'agent sàpiga què hi ha disponible i com cridar-les:
- web_search(query) → {results}
- retrieve(doc_ids or query) → {snippets}
- calculate(expression) → {value}
- execute(command) → {stdout, stderr}
- schedule(task, time) → {event_id}
Amb DeepSeek v3.1 Terminus, aparella cada trucada d'eina amb:
- Precondició: quan utilitzar-la
- Contracte d'entrada: claus, tipus
- Verificació: com validar la sortida
- Reversió: què fer si la sortida no supera la validació
Fragment de prompt
Eines disponibles: web_search, retrieve, calculate, execute
Quan creguis que es necessita una eina, produeix:
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<per què aquesta eina>"
}
Aleshores, espera els resultats de l'eina. Després dels resultats, produeix:
{"critique": "<problemes>", "decision": "accept|revise", "next": "<pas següent>"}
Bucle de reflexió i autocrítica
Una única passada de reflexió lleugera tendeix a produir resultats entre un 10 i un 20% millors sense estancar-se. Afegeix això després de cada pas important:
- Revisió del pla: els passos són mínims i ordenats per dependència?
- Comprovació d'evidències: hem citat fonts o verificat mètriques?
- Escaneig de riscos: quin és el pitjor error plausible? Com detectar-lo aviat?
- Simplificar: podem eliminar o fusionar passos sense sacrificar la qualitat?
Per a projectes més llargs, afegeix una "cadència de punt de control" (per exemple, dia 0, 3, 7, final) per detectar la deriva aviat.
Apilament de prompts amb DeepSeek v3.1 Terminus
Els apilaments de prompts multimodals poden oferir-te una millor velocitat i precisió. Un patró efectiu:
- Etapa 1 (divergir): utilitza un model amb tendència a la creativitat per fer una pluja d'idees d'opcions.
- Etapa 2 (convergir): utilitza DeepSeek v3.1 Terminus per seleccionar, planificar i restringir.
- Etapa 3 (verificar): utilitza un model ràpid i literal per comprovar fets, enllaços i càlculs.
Aquest patró es detalla en les guies d'apilament de prompts que combinen DeepSeek, Gemini i Mistral per a projectes complexos. Per a tasques amb molta investigació (escanejos de mercat, revisions de literatura), també és útil una llista de verificació del flux de treball de recerca profunda.
Plantilles que pots copiar
- Plantilla d'ingesta (aclarir restriccions)
Ets un analista de requisits. Fes entre 5 i 8 preguntes dirigides per aclarir:
- termini, pressupost, nivell de qualitat
- públic objectiu, eines imprescindibles, restriccions (compliment, marca)
- mètriques d'èxit i riscos que no han de fallar
Retorna com a llista numerada. Atura't després de les preguntes.
Exemple: Investigació → Decisió → Pla d'acció
Objectiu: "Identificar 3 ICP per a la nostra plataforma agentica i proposar un full de ruta per al proper trimestre."
- Pas A (investigació): web_search + retrieve; recollir senyals del mercat i posicionament de la competència.
- Pas B (síntesi): DeepSeek v3.1 Terminus agrupa casos d'ús i punts de dolor.
- Pas C (decisió): aplicar els llindars de valor/esforç i confiança; triar ICP.
- Pas D (pla): crear un pla trimestral amb fites, propietaris, riscos i límits de pressupost.
- Pas E (verificació): executar una revisió ràpida d'experts o entrevistes lleugeres amb usuaris.
Notes d'implementació
- Utilitzar esquemes JSON per validar les sortides del model; rebutjar les respostes que no coincideixin.
- Registrar cada decisió amb l'entrada, el raonament i el resultat per a la capacitat d'auditoria.
- Mantenir un document de "memòria" (objectius, decisions, supòsits) per evitar la deriva.
- Per als passos d'execució amb efectes del món real (correus electrònics, implementacions), requerir l'aprovació d'un humà en el bucle.
Unir-ho tot
DeepSeek v3.1 Terminus és particularment eficaç quan:
- El tractes com el planificador/àrbitre de les decisions, no com l'executor que ho fa tot
- Li dones polítiques clares, contractes d'eines i regles de verificació
- Utilitzes apilaments de prompts per combinar fortaleses entre models
- Forces la reflexió sense quedar-te encallat en bucles d'anàlisi
Si vols un lloc fàcil per gestionar aquests fluxos entre xats, prompts i models, Sider.AI pot ajudar a orquestrar la investigació i la planificació multimodals, amb apilaments de prompts reutilitzables i plantilles que pots modificar per a la presa de decisions agentica (visita ). Passos següents
- Copia les plantilles anteriors al teu marc d'agent
- Comença amb un pla de 5 a 9 passos i activa una passada de reflexió
- Afegeix contractes d'eines i verificació per a qualsevol acció externa
- Itera amb un apilament de prompts si les tasques necessiten tant divergència creativa com convergència precisa
Conclusions clau:
- L'estructura supera l'astúcia: les polítiques, els contractes i les comprovacions fan que els agents siguin fiables.
- Mantingues els plans petits i itera després de la verificació.
- Utilitza apilaments multimodals per cobrir la creativitat, la planificació i la verificació per capes.
Referències i lectures addicionals
- Apilament de prompts amb DeepSeek, Gemini, Mistral per a projectes complexos.
- Millores de DeepSeek v3.1 en la codificació i el progrés agentic.
- Prompts de flux de treball de recerca profunda i llistes de verificació de verificació.
FAQ
P1: Com estructuro els prompts per a DeepSeek v3.1 Terminus per prendre decisions agentiques?
Utilitza un prompt per capes: preguntes d'ingesta, JSON de planificació estructurada, una política de decisió explícita i contractes de trucada d'eines. Mantingues cada secció curta i forces la verificació i la reversió per als passos crítics.
P2: Quines eines he de connectar a DeepSeek v3.1 per als plans d'acció?
Comença amb la cerca, la recuperació (RAG), la calculadora i els talons d'execució simples. Defineix les precondicions, les sortides esperades, els passos de verificació i els procediments de reversió per a cada eina per evitar el thrashing.
P3: Puc combinar DeepSeek amb altres models per obtenir millors resultats?
Sí. Utilitza un apilament de prompts: un model creatiu per a la pluja d'idees, DeepSeek v3.1 Terminus per a la planificació conscient de les restriccions i un model ràpid per a la verificació. Aquest enfocament és eficaç per a projectes complexos de diversos passos.
P4: Com evito que els bucles d'agents s'executin per sempre?
Estableix condicions d'aturada explícites i una cadència de reflexió. Limita la longitud del pla, utilitza llindars de confiança i requereix l'aprovació humana per a accions d'alt risc. Registra les decisions i els resultats per auditar i ajustar les polítiques.
P5: Quina és la manera més senzilla de començar a utilitzar DeepSeek v3.1 Terminus per a la planificació?
Comença amb la plantilla de planificació i un pla de 5 a 9 passos, afegeix una única passada de reflexió i inclou la verificació per a qualsevol acció externa. Amplia amb integracions d'eines i apilaments multimodals segons sigui necessari.
