Comment utiliser DeepSeek v3.1 Terminus pour les décisions agentiques et les plans d'action
L'IA agentique ne se limite pas à répondre aux questions : il s'agit de décider de la prochaine étape, de son importance et de la manière de l'exécuter. DeepSeek v3.1 Terminus entre dans cet espace avec un raisonnement, une utilisation des outils et une planification en plusieurs étapes plus solides, conçus pour les flux de travail complexes. Si vous vous demandez comment l'intégrer à la prise de décision agentique et à des plans d'action fiables, ce guide vous donne le manuel pratique de bout en bout.
Il est important de noter que DeepSeek v3.1 a été reconnu pour ses améliorations en matière de codage et de progrès agentique, y compris sa disponibilité sur des plateformes comme Fireworks depuis les dernières mises à jour. De plus, les approches d'empilement de prompts qui combinent DeepSeek avec des modèles comme Gemini et Mistral peuvent débloquer des flux de travail multi-modèles plus robustes, ce qui est utile lorsque votre agent a besoin à la fois de créativité et de précision.
Dans ce tutoriel, nous adopterons une approche pratique et axée sur les solutions : vous obtiendrez des structures, des prompts, des modèles de conception de système et des listes de contrôle de qualité que vous pourrez appliquer immédiatement. Je montrerai également où s'insèrent les "piles de prompts" multi-modèles, et comment déboguer les boucles d'agent avant qu'elles ne dégénèrent.
Ce que vous allez construire
- Une boucle agentique qui transforme un objectif vague en un plan d'action concret et priorisé
- Une politique de décision qui équilibre la vitesse et la précision en utilisant des critères explicites
- Modèles d'utilisation des outils : recherche, récupération, calculatrices et stubs d'exécution
- Garde-fous : stratégies de réflexion, de critique et de restauration
- Facultatif : une pile de prompts multi-modèles où DeepSeek v3.1 Terminus gère la planification et d'autres modèles gèrent les sous-tâches.
Pourquoi DeepSeek v3.1 Terminus pour les décisions agentiques ?
- Un raisonnement multi-étapes et une exécution axée sur le codage plus solides le rendent efficace en tant que "planificateur/contremaître" pour les agents.
- Il fonctionne bien dans les tâches mixtes - analyse des exigences → plan → appels d'outils → synthèse - en particulier lorsque vous avez besoin de déterminisme via des prompts structurés.
- Il s'intègre bien dans les piles de prompts : déléguez le brainstorming à un modèle créatif, utilisez DeepSeek pour la planification tenant compte des contraintes et appelez un modèle rapide pour la vérification.
Au fait, si vous préférez orchestrer cela dans une interface conviviale avec commutation multi-modèles, Sider.AI facilite la composition de ces flux et la réutilisation des piles de prompts pendant la recherche et la planification. Vous pouvez l'explorer sur Architecture de l'agent en un coup d'œil
Un agent fiable a cinq couches :
- Prise d'objectif : Normaliser les objectifs désordonnés en objectifs et contraintes structurés.
- Planification raisonnée : Générer un projet de plan avec les étapes, les estimations, les dépendances et les indicateurs de risque.
- Politique de décision : Choisir les prochaines actions en fonction du coût, du temps, de la confiance et du risque.
- Outillage : Rechercher, récupérer, calculer et exécuter les étapes avec des sorties vérifiables.
- AQ et réflexion : Vérifier les sorties par rapport aux exigences, exécuter des critiques et réviser.
DeepSeek v3.1 Terminus peut ancrer les couches 2 à 5, mais il excelle particulièrement dans la planification structurée et la prise de décision réflexive.
Modèle de prompt de base (réutilisable)
Utilisez un prompt structuré cohérent "système + développeur + utilisateur". Voici une base que vous pouvez adapter.
Système
Vous êtes DeepSeek v3.1 Terminus et vous agissez en tant qu'agent axé sur la planification. Vous devez :
- Convertir les objectifs en objectifs SMART
- Créer un plan d'action avec les étapes, les dépendances, les propriétaires (si connus), les outils, les sorties attendues
- Utiliser une politique de décision : donner la priorité aux tâches à fort impact et à faible effort, sauf si des dépendances bloquent
- Avant d'exécuter une étape, rédiger une méthode de vérification et un plan de restauration
- Réfléchir étape par étape, mais renvoyer un résultat concis et structuré
Développeur
Politiques :
- Toujours demander les contraintes manquantes (budget, délai, niveau de qualité, conformité)
- Utiliser un bloc-notes pour le raisonnement ; ne résumer que le plan final
- Lors de l'appel d'outils, émettre un bloc d'appel d'outil JSON (nom, entrée)
- Après chaque résultat d'outil, exécuter une critique et soit accepter, soit réviser
- S'arrêter après un plan stable ou en cas de blocage par des informations manquantes
Utilisateur
Objectif : <objectif de l'utilisateur ici>
Contexte : <données, outils, contraintes disponibles>
Format de sortie : JSON avec les clés {objectives, plan, decisions, risks, open_questions}
De l'objectif au plan d'action : un exemple concret
Scénario : "Lancer une page de destination pour une nouvelle fonctionnalité d'IA dans les 10 jours, avec une capture d'e-mails de base et 3 pages SEO."
Prompt (Utilisateur)
Objectif : Lancer une page de destination + 3 pages SEO en 10 jours
Contexte : Budget de 1 500 $. Outils : Webflow, Mailchimp, Notion. Cible : PM B2B. Doit être optimisé pour les mobiles ; score Lighthouse ≥ 90.
Sortie attendue (structure)
- objectives : objectifs SMART avec mesures et calendrier
- plan : étapes, propriétaires, outils, sorties, estimations
- decisions : compromis et justification (par exemple, construire ou acheter)
- risks : liste priorisée avec des mesures d'atténuation
- open_questions : hypothèses à confirmer
Exemple de sortie (abrégé)
- O1 : Publier une page de destination réactive d'ici le jour 7 avec Lighthouse ≥ 90
- O2 : Mettre en place la capture d'e-mails avec double opt-in d'ici le jour 3
- O3 : Publier 3 pages SEO d'ici le jour 10 ciblant "feuille de route de l'IA", "prise de décision agentique", "planification d'actions"
- Étape 1 : Gel des exigences (3 heures) → approbation des parties prenantes
- Étape 2 : Wireframes dans Figma (5 heures) → variantes mobile-first
- Étape 3 : Construction Webflow (10 heures) → composants, formulaires, analyses
- Étape 4 : Plan SEO + brouillons (8 heures) → briefs, mots-clés, structure H2
- Étape 5 : AQ + réglage Lighthouse (4 heures) → ≥ 90 mobile
- Utiliser Mailchimp pour la rapidité ; reporter l'intégration CRM
- Héros basé sur un modèle pour gagner du temps ; illustrations personnalisées plus tard
- Retards d'indexation SEO → soumettre des sitemaps, des liens internes
- Fiabilité des formulaires → tester sur ordinateur et mobile, capture de repli
- Exemples de ton de marque ? Examen de conformité requis ?
Des politiques de décision qui fonctionnent réellement
Les choix de votre agent ne doivent pas être des impressions, mais des politiques.
- Matrice valeur/effort : Donnez la priorité aux tâches à haute valeur et à faible effort pour accélérer l'apprentissage et l'élan.
- Seuil de confiance : Si la confiance du modèle est < 0,6, exécutez une étape de vérification supplémentaire (par exemple, un deuxième modèle ou une intervention humaine).
- Garde-fou de coût : Si le coût projeté des jetons/outils > budget, passez en mode de contexte compressé et de récupération par lots.
- Porte de risque : Si une étape affecte la conformité, exécutez une liste de contrôle obligatoire et un examen juridique avant l'exécution.
Ces politiques permettent à DeepSeek v3.1 Terminus de raisonner et d'agir de manière prévisible.
Plan d'utilisation des outils (recherche, RAG et exécution)
Introduisez des interfaces d'outils explicites afin que l'agent sache ce qui est disponible et comment les appeler :
- web_search(query) → {results}
- retrieve(doc_ids or query) → {snippets}
- calculate(expression) → {value}
- execute(command) → {stdout, stderr}
- schedule(task, time) → {event_id}
Avec DeepSeek v3.1 Terminus, associez chaque appel d'outil à :
- Précondition : quand l'utiliser
- Contrat d'entrée : clés, types
- Vérification : comment valider la sortie
- Restauration : que faire si la sortie échoue à la validation
Extrait de prompt
Outils disponibles : web_search, retrieve, calculate, execute
Lorsque vous pensez qu'un outil est nécessaire, produisez :
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}
Attendez ensuite les résultats de l'outil. Après les résultats, produisez :
{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}
Boucle de réflexion et d'auto-critique
Un seul passage de réflexion léger a tendance à donner des résultats 10 à 20 % meilleurs sans bloquer. Ajoutez ceci après chaque étape majeure :
- Examen du plan : Les étapes sont-elles minimales et ordonnées en fonction des dépendances ?
- Vérification des preuves : Avons-nous cité des sources ou vérifié des mesures ?
- Analyse des risques : Quel est l'échec plausible le plus grave ? Comment détecter tôt ?
- Simplifier : Pouvons-nous supprimer ou fusionner des étapes sans sacrifier la qualité ?
Pour les projets plus longs, ajoutez une "cadence de point de contrôle" (par exemple, Jour 0, 3, 7, Final) pour détecter les dérives précocement.
Empilement de prompts avec DeepSeek v3.1 Terminus
Les piles de prompts multi-modèles peuvent vous offrir une meilleure vitesse et une meilleure précision. Un modèle efficace :
- Étape 1 (Diverger) : Utilisez un modèle axé sur la créativité pour le brainstorming d'options.
- Étape 2 (Converger) : Utilisez DeepSeek v3.1 Terminus pour sélectionner, planifier et contraindre.
- Étape 3 (Vérifier) : Utilisez un modèle rapide et littéral pour vérifier les faits, les liens et les calculs.
Ce modèle est détaillé dans les guides d'empilement de prompts qui combinent DeepSeek, Gemini et Mistral pour des projets complexes. Pour les tâches à forte composante de recherche (analyses de marché, revues de la littérature), une liste de contrôle du flux de travail de recherche approfondie est également utile.
Modèles que vous pouvez copier
- Modèle de prise en charge (clarifier les contraintes)
Vous êtes un analyste des exigences. Posez 5 à 8 questions ciblées pour clarifier :
- délai, budget, niveau de qualité
- public cible, outils indispensables, contraintes (conformité, marque)
- mesures de succès et risques à ne pas manquer
Renvoyez sous forme de liste numérotée. Arrêtez-vous après les questions.
Exemple : Recherche → Décision → Plan d'action
Objectif : "Identifier 3 ICP pour notre plateforme agentique et proposer une feuille de route pour le prochain trimestre."
- Étape A (Recherche) : web_search + retrieve ; collecter les signaux du marché et le positionnement des concurrents.
- Étape B (Synthèse) : DeepSeek v3.1 Terminus regroupe les cas d'utilisation et les points faibles.
- Étape C (Décision) : Appliquer les seuils valeur/effort et de confiance ; choisir les ICP.
- Étape D (Plan) : Créer un plan trimestriel avec les jalons, les propriétaires, les risques et les plafonds budgétaires.
- Étape E (Vérification) : Exécuter un examen rapide par un expert ou des entretiens légers avec les utilisateurs.
Notes d'implémentation
- Utilisez des schémas JSON pour valider les sorties du modèle ; rejetez les réponses qui ne correspondent pas.
- Enregistrez chaque décision avec l'entrée, la justification et le résultat à des fins d'audit.
- Conservez un document de "mémoire" - objectifs, décisions, hypothèses - pour éviter les dérives.
- Pour les étapes d'exécution avec des effets dans le monde réel (e-mails, déploiements), exigez une approbation humaine.
Rassembler tout
DeepSeek v3.1 Terminus est particulièrement efficace lorsque vous :
- Le traiter comme le planificateur/arbitre des décisions, et non comme l'exécuteur de tout
- Lui donner des politiques claires, des contrats d'outils et des règles de vérification
- Utiliser des piles de prompts pour combiner les forces entre les modèles
- Appliquer la réflexion sans se laisser piéger dans les boucles d'analyse
Si vous voulez un endroit facile pour gérer ces flux à travers les chats, les prompts et les modèles, Sider.AI peut vous aider à orchestrer la recherche et la planification multi-modèles, avec des piles de prompts réutilisables et des modèles que vous pouvez modifier pour la prise de décision agentique (visitez ). Prochaines étapes
- Copiez les modèles ci-dessus dans votre cadre d'agent
- Commencez par un plan en 5 à 9 étapes et activez un passage de réflexion
- Ajoutez des contrats d'outils et une vérification pour toute action externe
- Itérez avec une pile de prompts si les tâches nécessitent à la fois une divergence créative et une convergence précise
Principaux points à retenir :
- La structure bat l'intelligence - les politiques, les contrats et les contrôles rendent les agents fiables.
- Gardez les plans petits et itérez après la vérification.
- Utilisez des piles multi-modèles pour couvrir la créativité, la planification et la vérification en couches.
Références et lectures complémentaires
- Empilement de prompts avec DeepSeek, Gemini, Mistral pour des projets complexes.
- Améliorations de DeepSeek v3.1 en matière de codage et de progrès agentique.
- Prompts de flux de travail de recherche approfondie et listes de contrôle de vérification.
FAQ
Q1 : Comment structurer les prompts pour DeepSeek v3.1 Terminus afin de prendre des décisions agentiques ?
Utilisez un prompt en couches : questions de prise en charge, JSON de planification structurée, une politique de décision explicite et des contrats d'appel d'outils. Gardez chaque section courte et appliquez la vérification et la restauration pour les étapes critiques.
Q2 : Quels outils dois-je connecter à DeepSeek v3.1 pour les plans d'action ?
Commencez par la recherche, la récupération (RAG), la calculatrice et de simples stubs d'exécution. Définissez les préconditions, les sorties attendues, les étapes de vérification et les procédures de restauration pour chaque outil afin d'éviter les problèmes.
Q3 : Puis-je combiner DeepSeek avec d'autres modèles pour de meilleurs résultats ?
Oui. Utilisez une pile de prompts : un modèle créatif pour le brainstorming, DeepSeek v3.1 Terminus pour la planification tenant compte des contraintes et un modèle rapide pour la vérification. Cette approche est efficace pour les projets complexes en plusieurs étapes.
Q4 : Comment empêcher les boucles d'agent de fonctionner indéfiniment ?
Définissez des conditions d'arrêt explicites et une cadence de réflexion. Limitez la longueur du plan, utilisez des seuils de confiance et exigez une approbation humaine pour les actions à haut risque. Enregistrez les décisions et les résultats pour auditer et ajuster les politiques.
Q5 : Quelle est la façon la plus simple de commencer à utiliser DeepSeek v3.1 Terminus pour la planification ?
Commencez par le modèle de planification et un plan en 5 à 9 étapes, ajoutez un seul passage de réflexion et incluez la vérification pour toute action externe. Augmentez la taille avec des intégrations d'outils et des piles multi-modèles selon les besoins.
