Kuidas kasutada DeepSeek v3.1 Terminust agentiliste otsuste ja tegevusplaanide jaoks
Agentiline tehisintellekt ei tähenda ainult küsimustele vastamist – see tähendab otsustamist, mida järgmisena teha, miks see oluline on ja kuidas seda ellu viia. DeepSeek v3.1 Terminus astub sellesse ruumi tugevama arutlusvõime, tööriistade kasutamise ja mitmeastmelise planeerimisega, mis on mõeldud keerukate töövoogude jaoks. Kui olete mõelnud, kuidas seda agentilisse otsustusprotsessi ja usaldusväärsetesse tegevusplaanidesse integreerida, annab see juhend teile praktilise ja tervikliku tegevuskava.
Tasub märkida: DeepSeek v3.1 on tunnustatud koodikirjutamise ja agentilise arengu poolest, sealhulgas on see saadaval platvormidel nagu Fireworks alates hiljutistest uuendustest. Lisaks võivad prompt-stacking lähenemisviisid, mis kombineerivad DeepSeeki selliste mudelitega nagu Gemini ja Mistral, avada veelgi jõulisemaid, mitme mudeliga töövooge – see on kasulik, kui teie agent vajab nii loovust kui ka täpsust.
Selles õpetuses kasutame praktilist ja lahendustele orienteeritud lähenemisviisi: saate kohe rakendatavaid raamistikke, prompte, süsteemidisaini mustreid ja kvaliteedikontrolli nimekirju. Näitan ka, kuhu mitme mudeliga "prompt stackid" sobivad ja kuidas agentide ahelaid siluda enne, kui need kontrolli alt väljuvad.
Mida sa ehitad
- Agentilise ahela, mis muudab ebamäärase eesmärgi konkreetseks, prioriteetseks tegevusplaaniks
- Otsustuspoliitika, mis tasakaalustab kiirust ja täpsust, kasutades selgeid kriteeriume
- Tööriistade kasutamise mustrid: otsing, leidmine, kalkulaatorid ja täitmise näidised
- Piirded: reflekteerimine, kriitika ja tagasipööramise strateegiad
- Valikuline: mitme mudeliga prompt stack, kus DeepSeek v3.1 Terminus tegeleb planeerimise ja teised mudelid alamsammudega.
Miks DeepSeek v3.1 Terminus agentiliste otsuste jaoks?
- Tugevam mitmeastmeline arutlusvõime ja kodeerimisele orienteeritud täitmine muudavad selle tõhusaks agentide "planeerijaks/brigadiriks".
- See toimib hästi segatud ülesannetes – nõuete analüüs → plaan → tööriistakutsungid → süntees – eriti kui vajate determinismi struktureeritud promptide kaudu.
- See sobib hästi prompt stackidesse: delegeerige ajurünnak loovale mudelile, kasutage DeepSeeki piirangute teadlikuks planeerimiseks ja kutsuge kiire mudel kontrollimiseks.
Muide, kui eelistate seda korraldada kasutajasõbralikus liideses mitme mudeli vahetamisega, siis Sider.AI muudab nende voogude koostamise lihtsaks ja prompt stackide korduskasutamise uurimise ja planeerimise ajal. Saate seda uurida aadressil Agendi arhitektuur lühidalt
Usaldusväärsel agendil on viis kihti:
- Eesmärgi vastuvõtt: normaliseerige segased eesmärgid struktureeritud eesmärkideks ja piiranguteks.
- Arutletud planeerimine: genereerige plaani mustand koos sammude, hinnangute, sõltuvuste ja riskimärkidega.
- Otsustuspoliitika: valige järgmised tegevused, lähtudes kuludest, ajast, usaldusest ja riskist.
- Tööriistad: otsige, leidke, arvutage ja täitke samme kontrollitavate väljunditega.
- QA ja reflekteerimine: kontrollige väljundeid nõuete suhtes, viige läbi kriitikat ja muutke.
DeepSeek v3.1 Terminus võib ankurdada kihte 2–5, kuid see paistab eriti silma struktureeritud planeerimises ja reflekteerivas otsustusprotsessis.
Põhilise promptimise muster (korduvkasutatav)
Kasutage järjepidevat, struktureeritud "süsteem + arendaja + kasutaja" prompti. Siin on algtase, mida saate kohandada.
Süsteem
Te olete DeepSeek v3.1 Terminus, mis tegutseb planeerimisele orienteeritud agendina. Sa pead:
- Teisendama eesmärgid SMART eesmärkideks
- Looma tegevusplaani koos sammude, sõltuvuste, omanike (kui on teada), tööriistade ja eeldatavate väljunditega
- Kasutama otsustuspoliitikat: seadma prioriteediks suure mõjuga ja väikese vaevaga ülesanded, välja arvatud juhul, kui sõltuvused blokeerivad
- Enne sammu täitmist koostama kontrollimeetodi ja tagasipööramise plaani
- Mõtlema samm-sammult, kuid tagastama lühikese, struktureeritud tulemuse
Arendaja
Poliitikad:
- Küsi alati puuduvaid piiranguid (eelarve, tähtaeg, kvaliteedinõuded, vastavus)
- Kasuta arutlemiseks mustandit; võta kokku ainult lõplik plaan
- Tööriistade kutsumisel väljasta JSON tööriistakutsungi plokk (nimi, sisend)
- Pärast iga tööriista tulemust vii läbi kriitika ja kas aktsepteeri või muuda
- Peatu pärast stabiilse plaani valmimist või kui puuduva info tõttu on blokeeritud
Kasutaja
Eesmärk: <kasutaja eesmärk siin>
Kontekst: <saadaolevad andmed, tööriistad, piirangud>
Väljundi formaat: JSON võtmetega {eesmärgid, plaan, otsused, riskid, lahtised_küsimused}
Eesmärgist tegevusplaanini: töötatud näide
Stsenaarium: "Käivitage uue tehisintellekti funktsiooni jaoks sihtleht 10 päeva jooksul, koos põhilise e-posti kogumise ja 3 SEO lehega."
Prompt (kasutaja)
Eesmärk: Käivitage sihtleht + 3 SEO lehte 10 päeva jooksul
Kontekst: Eelarve 1500 dollarit. Tööriistad: Webflow, Mailchimp, Notion. Sihtrühm: B2B PMid. Peab olema mobiilile optimeeritud; Lighthouse'i skoor ≥ 90.
Oodatav väljund (struktuur)
- eesmärgid: SMART eesmärgid koos mõõdikute ja ajakavaga
- plaan: sammud, omanikud, tööriistad, väljundid, hinnangud
- otsused: kompromissid ja põhjendused (nt ehitamine vs ostmine)
- riskid: prioriteetide järjekorras loetelu koos leevendustega
- lahtised_küsimused: kinnitatavad eeldused
Näidisväljund (lühendatud)
- O1: Avaldage reageeriv sihtleht 7. päevaks Lighthouse ≥ 90
- O2: Seadistage e-posti kogumine topelt kinnitusega 3. päevaks
- O3: Avaldage 3 SEO lehte 10. päevaks, sihtides "AI teekaart", "agentiline otsustusprotsess", "tegevusplaneerimine"
- 1. samm: Nõuete külmutamine (3 tundi) → sidusrühmade kinnitus
- 2. samm: Traatraamid Figmas (5 tundi) → mobiilseadmetele kohandatud variandid
- 3. samm: Webflow ehitus (10 tundi) → komponendid, vormid, analüütika
- 4. samm: SEO ülevaade + mustandid (8 tundi) → lühikirjeldused, märksõnad, H2 struktuur
- 5. samm: QA + Lighthouse'i häälestamine (4 tundi) → ≥ 90 mobiilseadmes
- Kasutage Mailchimpi kiiruse tagamiseks; lükake CRM integratsioon edasi
- Mallipõhine kangelane aja säästmiseks; kohandatud illustratsioonid hiljem
- SEO indeksi viivitused → esitage saidikaardid, siselingid
- Vormi töökindlus → testige lauaarvutis ja mobiilseadmes, varukogumine
- Brändi tooni näited? Nõutav vastavuse ülevaatus?
Otsustuspoliitikad, mis tegelikult töötavad
Teie agendi valikud ei tohiks olla juhuslikud – need peaksid olema poliitikad.
- Väärtuse/pingutuse maatriks: prioriseerige suure väärtusega ja väikese pingutusega ülesanded, et kiirendada õppimist ja hoogu.
- Usalduslävi: kui mudeli usaldus < 0,6, käivitage täiendav kontrollisamm (nt teine mudel või inimene ahelas).
- Kulude piirang: kui prognoositav tokeni/tööriista kulu > eelarve, lülitage sisse tihendatud konteksti režiim ja pakettide leidmine.
- Riski värav: kui samm mõjutab vastavust, käivitage enne täitmist kohustuslik kontrollnimekiri ja juriidiline ülevaatus.
Need poliitikad võimaldavad DeepSeek v3.1 Terminusel arutleda ja tegutseda prognoositavalt.
Tööriistade kasutamise plaan (otsing, RAG ja täitmine)
Tutvustage selgeid tööriistaliideseid, et agent teaks, mis on saadaval ja kuidas neid kutsuda:
- web_search(päring) → {tulemused}
- retrieve(dok_id või päring) → {lõigud}
- calculate(avaldus) → {väärtus}
- execute(käsk) → {stdout, stderr}
- schedule(ülesanne, aeg) → {sündmuse_id}
DeepSeek v3.1 Terminusega siduge iga tööriistakutsung:
- Eeltingimus: millal seda kasutada
- Sisendleping: võtmed, tüübid
- Kontrollimine: kuidas väljundit valideerida
- Tagasipööramine: mida teha, kui väljundi valideerimine ebaõnnestub
Prompti näide
Saadaolevad tööriistad: web_search, retrieve, calculate, execute
Kui arvate, et tööriista on vaja, esitage:
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<miks see tööriist>"
}
Seejärel oodake tööriista tulemusi. Pärast tulemusi esitage:
{"critique": "<probleemid>", "decision": "accept|revise", "next": "<järgmine samm>"}
Reflekteerimise ja enesekriitika ahel
Üks kerge reflekteerimise läbimine kipub andma 10–20% paremaid tulemusi ilma seiskumiseta. Lisage see pärast iga suuremat sammu:
- Plaani ülevaade: kas sammud on minimaalsed ja sõltuvusjärjekorras?
- Tõendite kontroll: kas me viitasime allikatele või kontrollisime mõõdikuid?
- Riski skaneerimine: mis on halvim võimalik ebaõnnestumine? Kuidas varakult tuvastada?
- Lihtsustamine: kas saame samme välja jätta või ühendada kvaliteeti ohverdamata?
Pikemate projektide puhul lisage "kontrollpunkti sagedus" (nt päev 0, 3, 7, lõplik), et triiv varakult tuvastada.
Prompt Stacking DeepSeek v3.1 Terminusega
Mitme mudeliga prompt stackid võivad anda teile parema kiiruse ja täpsuse. Tõhus muster:
- 1. etapp (lahknemine): kasutage loovusele kalduvat mudelit valikute ajurünnakuks.
- 2. etapp (kohanemine): kasutage DeepSeek v3.1 Terminust valimiseks, planeerimiseks ja piiramiseks.
- 3. etapp (kontrollimine): kasutage kiiret, sõnasõnalist mudelit faktide, linkide ja arvutuste kontrollimiseks.
Seda mustrit on üksikasjalikult kirjeldatud prompt-stacking juhendites, mis kombineerivad DeepSeeki, Gemini ja Mistrali keerukate projektide jaoks. Uurimistöömahukate ülesannete (turuskaneeringud, kirjanduse ülevaated) jaoks on kasulik ka põhjalik uurimistöö töövoo kontrollnimekiri.
Mallid, mida saate kopeerida
- Vastuvõtu mall (piirangute selgitamine)
Olete nõuete analüütik. Esitage 5–8 sihipärast küsimust, et selgitada:
- tähtaeg, eelarve, kvaliteedinõuded
- sihtrühm, kohustuslikud tööriistad, piirangud (vastavus, bränd)
- edumõõdikud ja riskid, mis ei tohi ebaõnnestuda
Tagastage nummerdatud loendina. Peatuge pärast küsimusi.
Näide: Uurimine → Otsus → Tegevusplaan
Eesmärk: "Selgitage välja meie agentilise platvormi jaoks 3 ICP-d ja tehke ettepanek järgmise kvartali teekaardi kohta."
- A samm (uurimine): web_search + retrieve; koguge turusignaale ja konkurentide positsioneerimist.
- B samm (süntees): DeepSeek v3.1 Terminus klasterdab kasutusjuhtumeid ja valupunkte.
- C samm (otsus): rakendage väärtuse/pingutuse ja usalduse läve; valige ICP-d.
- D samm (plaan): looge kvartaliplaan koos verstapostide, omanike, riskide ja eelarve ülempiiridega.
- E samm (kontrollimine): viige läbi kiire ekspertide ülevaade või kerged kasutajate intervjuud.
Rakendamise märkused
- Kasutage JSON skeeme mudeli väljundite valideerimiseks; lükake tagasi vastused, mis ei vasta.
- Logige iga otsus koos sisendi, põhjenduse ja tulemusega auditeerimise jaoks.
- Hoidke "mälu" dokumenti – eesmärgid, otsused, eeldused – et vältida triivi.
- Reaalmaailma mõjudega täitmissammude (e-kirjad, juurutamised) puhul nõudke inimese kinnitust.
Kokkuvõte
DeepSeek v3.1 Terminus on eriti tõhus, kui te:
- Kohtlete seda kui otsuste planeerijat/vahekohtunikku, mitte kui kõikehõlmavat täideviijat
- Annab sellele selged poliitikad, tööriistalepingud ja kontrollireeglid
- Kasutate prompt stacke, et kombineerida tugevusi erinevate mudelite vahel
- Rakendate reflekteerimist, ilma et jääksite analüüsi ahelatesse kinni
Kui soovite lihtsat kohta nende voogude haldamiseks vestluste, promptide ja mudelite vahel, saab Sider.AI aidata korraldada mitme mudeliga uurimistööd ja planeerimist, kasutades korduvkasutatavaid prompt stacke ja malle, mida saate agentilise otsustusprotsessi jaoks kohandada (külastage ). Järgmised sammud
- Kopeerige ülaltoodud mallid oma agendi raamistikku
- Alustage 5–9 sammulise plaaniga ja lubage üks reflekteerimise läbimine
- Lisage tööriistalepingud ja kontrollimine mis tahes välise tegevuse jaoks
- Itereerige prompt stackiga, kui ülesanded vajavad nii loomingulist lahknemist kui ka täpset lähenemist
Peamised järeldused:
- Struktuur on parem kui nutikus – poliitikad, lepingud ja kontrollid muudavad agendid usaldusväärseks.
- Hoidke plaanid väikesed ja itereerige pärast kontrollimist.
- Kasutage mitme mudeliga stacke, et katta loovus, planeerimine ja kontrollimine kihtides.
Viited ja lisalugemine
- Prompt stacking DeepSeeki, Gemini ja Mistraliga keerukate projektide jaoks.
- DeepSeek v3.1 parandused kodeerimises ja agentilises arengus.
- Põhjalikud uurimistöö töövoo promptid ja kontrollnimekirjad.
KKK
K1:Kuidas ma peaksin DeepSeek v3.1 Terminuse jaoks prompte struktureerima, et teha agentilisi otsuseid?
Kasutage kihilist prompti: vastuvõtuküsimused, struktureeritud planeerimise JSON, selgesõnaline otsustuspoliitika ja tööriistakutsungite lepingud. Hoidke iga jaotis lühike ning rakendage kriitiliste sammude jaoks kontrollimist ja tagasipööramist.
K2:Milliseid tööriistu peaksin DeepSeek v3.1-ga tegevusplaanide jaoks ühendama?
Alustage otsingu, leidmise (RAG), kalkulaatori ja lihtsate täitmise näidistega. Määratlege iga tööriista jaoks eeltingimused, eeldatavad väljundid, kontrollisammud ja tagasipööramise protseduurid, et vältida segadust.
K3:Kas ma saan DeepSeeki kombineerida teiste mudelitega paremate tulemuste saamiseks?
Jah. Kasutage prompt stacki: loominguline mudel ajurünnakuks, DeepSeek v3.1 Terminus piirangute teadlikuks planeerimiseks ja kiire mudel kontrollimiseks. See lähenemisviis on tõhus keerukate, mitmeastmeliste projektide puhul.
K4:Kuidas ma saan vältida agentide ahelate lõputut töötamist?
Määrake selged peatumistingimused ja reflekteerimise sagedus. Piirake plaani pikkust, kasutage usaldusläve ja nõudke kõrge riskiga tegevuste jaoks inimese heakskiitu. Logige otsused ja tulemused poliitikate auditeerimiseks ja kohandamiseks.
K5:Mis on lihtsaim viis DeepSeek v3.1 Terminuse kasutamise alustamiseks planeerimiseks?
Alustage planeerimismalliga ja 5–9 sammulise plaaniga, lisage üks reflekteerimise läbimine ja lisage kontrollimine mis tahes väliste tegevuste jaoks. Suurendage vastavalt vajadusele tööriistade integratsioonide ja mitme mudeliga stackidega.
