How do I structure prompts for DeepSeek v3.1 Terminus to make agentic decisions?

Use a layered prompt: intake questions, structured planning JSON, an explicit decision policy, and tool-call contracts. Keep each section short and enforce verification and rollback for critical steps.

What tools should I connect to DeepSeek v3.1 for action plans?

Start with search, retrieval (RAG), calculator, and simple execution stubs. Define preconditions, expected outputs, verification steps, and rollback procedures for each tool to avoid thrashing.

Can I combine DeepSeek with other models for better results?

Yes. Use a prompt stack: a creative model for brainstorming, DeepSeek v3.1 Terminus for constraint-aware planning, and a fast model for verification. This approach is effective for complex, multi-step projects.

How do I prevent agent loops from running forever?

Set explicit stop conditions and a reflection cadence. Cap plan length, use confidence thresholds, and require human approval for high-risk actions. Log decisions and outcomes to audit and adjust policies.

What’s the simplest way to start using DeepSeek v3.1 Terminus for planning?

Begin with the planning template and a 5–9 step plan, add a single reflection pass, and include verification for any external actions. Scale up with tool integrations and multi-model stacks as needed.

એજન્ટિક નિર્ણયો અને એક્શન પ્લાન માટે DeepSeek v3.1 Terminus નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો

એજન્ટિક AI માત્ર પ્રશ્નોના જવાબ આપવા વિશે જ નથી—તે આગળ શું કરવું, તે શા માટે મહત્વનું છે અને કેવી રીતે અમલ કરવો તે નક્કી કરવા વિશે છે. DeepSeek v3.1 Terminus વધુ મજબૂત તર્ક, ટૂલ-ઉપયોગ અને જટિલ વર્કફ્લો માટે ડિઝાઇન કરાયેલ મલ્ટી-સ્ટેપ પ્લાનિંગ સાથે તે જગ્યામાં પ્રવેશે છે. જો તમે વિચારી રહ્યા છો કે તેને એજન્ટિક નિર્ણય લેવા અને વિશ્વસનીય એક્શન પ્લાનમાં કેવી રીતે જોડવું, તો આ માર્ગદર્શિકા તમને વ્યવહારુ, એન્ડ-ટુ-એન્ડ પ્લેબુક આપે છે.

નોંધનીય બાબત: DeepSeek v3.1 ને કોડિંગ અને એજન્ટિક પ્રગતિમાં સુધારાઓ માટે માન્યતા આપવામાં આવી છે, જેમાં તાજેતરના અપડેટ્સ મુજબ Fireworks જેવા પ્લેટફોર્મ પર ઉપલબ્ધતા શામેલ છે. ઉપરાંત, DeepSeek ને Gemini અને Mistral જેવા મોડેલો સાથે મિશ્રિત કરતી પ્રોમ્પ્ટ-સ્ટેકિંગ અભિગમો વધુ મજબૂત, મલ્ટી-મોડેલ વર્કફ્લોને અનલૉક કરી શકે છે—જ્યારે તમારા એજન્ટને સર્જનાત્મકતા અને ચોકસાઈ બંનેની જરૂર હોય ત્યારે ઉપયોગી.

આ ટ્યુટોરીયલમાં, અમે વ્યવહારુ અને ઉકેલ-લક્ષી અભિગમ અપનાવીશું: તમને સ્કેફોલ્ડ્સ, પ્રોમ્પ્ટ્સ, સિસ્ટમ ડિઝાઇન પેટર્ન અને ગુણવત્તા-નિયંત્રણ ચેકલિસ્ટ્સ મળશે જે તમે તરત જ લાગુ કરી શકો છો. હું એ પણ બતાવીશ કે મલ્ટી-મોડેલ “પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક્સ” ક્યાં બંધબેસે છે, અને એજન્ટ લૂપ્સને સર્પાકાર થાય તે પહેલાં કેવી રીતે ડિબગ કરવું.

તમે શું બનાવશો

એક એજન્ટિક લૂપ જે એક અસ્પષ્ટ ધ્યેયને નક્કર, પ્રાથમિકતાવાળી એક્શન પ્લાનમાં ફેરવે છે

એક નિર્ણય નીતિ જે સ્પષ્ટ માપદંડોનો ઉપયોગ કરીને ઝડપ વિરુદ્ધ ચોકસાઈને સંતુલિત કરે છે

ટૂલ-ઉપયોગ પેટર્ન: શોધ, પુનઃપ્રાપ્તિ, કેલ્ક્યુલેટર અને એક્ઝિક્યુશન સ્ટબ્સ

ગાર્ડ્રેલ્સ: પ્રતિબિંબ, ટીકા અને રોલબેક વ્યૂહરચનાઓ

વૈકલ્પિક: એક મલ્ટી-મોડેલ પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક જ્યાં DeepSeek v3.1 Terminus પ્લાનિંગનું સંચાલન કરે છે અને અન્ય મોડેલો સબ-ટાસ્કનું સંચાલન કરે છે.

એજન્ટિક નિર્ણયો માટે DeepSeek v3.1 Terminus શા માટે?

વધુ મજબૂત મલ્ટી-સ્ટેપ તર્ક અને કોડિંગ-લક્ષી અમલ તેને એજન્ટો માટે “પ્લાનર/ફોરમેન” તરીકે અસરકારક બનાવે છે.

તે મિશ્ર કાર્યોમાં સારી કામગીરી બજાવે છે—જરૂરિયાતોનું વિશ્લેષણ → યોજના → ટૂલ કૉલ્સ → સંશ્લેષણ—ખાસ કરીને જ્યારે તમને સ્ટ્રક્ચર્ડ પ્રોમ્પ્ટ્સ દ્વારા નિર્ધારણની જરૂર હોય.

તે પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક્સમાં સારી રીતે કામ કરે છે: સર્જનાત્મક મોડેલને બ્રેઇનસ્ટોર્મિંગ સોંપો, અવરોધ-સભાન પ્લાનિંગ માટે DeepSeek નો ઉપયોગ કરો અને ચકાસણી માટે ઝડપી મોડેલને કૉલ કરો.

માર્ગ દ્વારા, જો તમે મલ્ટી-મોડેલ સ્વિચિંગ સાથે વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ ઇન્ટરફેસમાં આનું સંચાલન કરવાનું પસંદ કરો છો, તો Sider.AI આ પ્રવાહોને કંપોઝ કરવાનું અને સંશોધન અને પ્લાનિંગ દરમિયાન પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક્સનો પુનઃઉપયોગ કરવાનું સરળ બનાવે છે. તમે તેને અહીં અન્વેષણ કરી શકો છો

એજન્ટ આર્કિટેક્ચર એક નજરમાં

એક વિશ્વસનીય એજન્ટમાં પાંચ સ્તરો હોય છે:

ગોલ ઇન્ટેક: અવ્યવસ્થિત ધ્યેયોને સ્ટ્રક્ચર્ડ ઉદ્દેશ્યો અને અવરોધોમાં સામાન્ય બનાવો.

તર્કબદ્ધ પ્લાનિંગ: પગલાં, અંદાજો, અવલંબન અને જોખમ ધ્વજ સાથે ડ્રાફ્ટ યોજના બનાવો.

નિર્ણય નીતિ: ખર્ચ, સમય, આત્મવિશ્વાસ અને જોખમના આધારે આગામી ક્રિયાઓ પસંદ કરો.

ટૂલિંગ: ચકાસી શકાય તેવા આઉટપુટ સાથે પગલાં શોધો, પુનઃપ્રાપ્ત કરો, ગણતરી કરો અને અમલ કરો.

QA અને પ્રતિબિંબ: જરૂરિયાતો સામે આઉટપુટ તપાસો, ટીકાઓ ચલાવો અને સુધારો.

DeepSeek v3.1 Terminus સ્તર 2–5 ને એન્કર કરી શકે છે, પરંતુ તે ખાસ કરીને સ્ટ્રક્ચર્ડ પ્લાનિંગ અને પ્રતિબિંબિત નિર્ણય લેવામાં ચમકે છે.

કોર પ્રોમ્પ્ટિંગ પેટર્ન (પુનઃઉપયોગી)

સુસંગત, સ્ટ્રક્ચર્ડ “સિસ્ટમ + ડેવલપર + યુઝર” પ્રોમ્પ્ટનો ઉપયોગ કરો. અહીં એક બેઝલાઇન છે જેને તમે અનુકૂલિત કરી શકો છો.

સિસ્ટમ તમે DeepSeek v3.1 Terminus છો જે પ્લાનિંગ-ફર્સ્ટ એજન્ટ તરીકે કાર્ય કરે છે. તમારે આ કરવું આવશ્યક છે:

ધ્યેયોને SMART ઉદ્દેશ્યોમાં રૂપાંતરિત કરો

પગલાં, અવલંબન, માલિકો (જો જાણીતા હોય), સાધનો, અપેક્ષિત આઉટપુટ સાથે એક્શન પ્લાન બનાવો

નિર્ણય નીતિનો ઉપયોગ કરો: જ્યાં સુધી અવલંબન અવરોધે નહીં ત્યાં સુધી ઉચ્ચ-અસર, ઓછી-મહેનતવાળા કાર્યોને પ્રથમ પ્રાથમિકતા આપો

પગલું ચલાવતા પહેલાં, ચકાસણી પદ્ધતિ અને રોલબેક યોજનાનો ડ્રાફ્ટ તૈયાર કરો

પગલું-દર-પગલાં વિચારો પરંતુ સંક્ષિપ્ત, સ્ટ્રક્ચર્ડ પરિણામ પરત કરો

ડેવલપર નીતિઓ:

હંમેશાં ગુમ થયેલા અવરોધોની વિનંતી કરો (બજેટ, સમયમર્યાદા, ગુણવત્તા બાર, પાલન)

તર્ક માટે સ્ક્રેચપેડનો ઉપયોગ કરો; ફક્ત અંતિમ યોજનાનો સારાંશ આપો

સાધનોને કૉલ કરતી વખતે, JSON ટૂલ-કૉલ બ્લોક (નામ, ઇનપુટ) બહાર કાઢો

દરેક ટૂલ પરિણામ પછી, ટીકા ચલાવો અને કાં તો સ્વીકારો અથવા સુધારો

સ્થિર યોજના પછી અથવા ગુમ થયેલી માહિતી દ્વારા અવરોધિત થવા પર બંધ કરો

વપરાશકર્તા ધ્યેય: <અહીં વપરાશકર્તાનો ધ્યેય> સંદર્ભ: <ઉપલબ્ધ ડેટા, સાધનો, અવરોધો> આઉટપુટ ફોર્મેટ: {objectives, plan, decisions, risks, open_questions} કી સાથે JSON

ધ્યેયથી એક્શન પ્લાન સુધી: એક કામ કરેલું ઉદાહરણ

સ્થિતિ: “10 દિવસની અંદર એક નવી AI સુવિધા માટે લેન્ડિંગ પેજ લોંચ કરો, જેમાં મૂળભૂત ઇમેઇલ કેપ્ચર અને 3 SEO પૃષ્ઠો હોય.”

પ્રોમ્પ્ટ (વપરાશકર્તા) ધ્યેય: 10 દિવસમાં લેન્ડિંગ પેજ + 3 SEO પૃષ્ઠો લોંચ કરો સંદર્ભ: બજેટ $1,500. સાધનો: Webflow, Mailchimp, Notion. લક્ષ્ય: B2B PMs. મોબાઇલ-ઓપ્ટિમાઇઝ્ડ હોવું આવશ્યક છે; Lighthouse સ્કોર ≥ 90.

અપેક્ષિત આઉટપુટ (માળખું)

objectives: મેટ્રિક્સ અને સમયરેખા સાથે SMART ઉદ્દેશ્યો

plan: પગલાં, માલિકો, સાધનો, આઉટપુટ, અંદાજો

decisions: ટ્રેડઓફ અને તર્ક (દા.ત., બનાવો વિ. ખરીદો)

risks: શમન સાથે પ્રાથમિકતાવાળી સૂચિ

open_questions: પુષ્ટિ કરવા માટેની ધારણાઓ

નમૂના આઉટપુટ (સંક્ષિપ્ત)

objectives:

O1: દિવસ 7 સુધીમાં Lighthouse ≥ 90 સાથે પ્રતિભાવશીલ લેન્ડિંગ પેજ પ્રકાશિત કરો

O2: દિવસ 3 સુધીમાં ડબલ ઓપ્ટ-ઇન સાથે ઇમેઇલ કેપ્ચર સેટ કરો

O3: “AI રોડમેપ”, “એજન્ટિક નિર્ણય લેવા”, “એક્શન પ્લાનિંગ” ને લક્ષ્ય બનાવીને દિવસ 10 સુધીમાં 3 SEO પૃષ્ઠો પ્રકાશિત કરો

plan:

પગલું 1: જરૂરિયાતો સ્થિર કરો (3 કલાક) → હિસ્સેદારની સહી

પગલું 2: Figma માં વાયરફ્રેમ્સ (5 કલાક) → મોબાઇલ-ફર્સ્ટ વેરિઅન્ટ્સ

પગલું 3: Webflow બિલ્ડ (10 કલાક) → ઘટકો, ફોર્મ્સ, એનાલિટિક્સ

પગલું 4: SEO રૂપરેખા + ડ્રાફ્ટ્સ (8 કલાક) → બ્રીફ્સ, કીવર્ડ્સ, H2 માળખું

પગલું 5: QA + Lighthouse ટ્યુનિંગ (4 કલાક) → ≥ 90 મોબાઇલ

decisions:

ઝડપ માટે Mailchimp નો ઉપયોગ કરો; CRM એકીકરણ મુલતવી રાખો

સમય બચાવવા માટે ટેમ્પલેટ આધારિત હીરો; પછીથી કસ્ટમ ચિત્રો

risks:

SEO અનુક્રમણિકામાં વિલંબ → સાઇટમેપ્સ, આંતરિક લિંક્સ સબમિટ કરો

ફોર્મ વિશ્વસનીયતા → ડેસ્કટોપ અને મોબાઇલ પર પરીક્ષણ કરો, ફોલબેક કેપ્ચર

open_questions:

બ્રાન્ડ ટોન ઉદાહરણો? પાલન સમીક્ષા જરૂરી છે?

નિર્ણય નીતિઓ જે ખરેખર કામ કરે છે

તમારા એજન્ટની પસંદગીઓ વાઇબ્સ ન હોવી જોઈએ—તે નીતિઓ હોવી જોઈએ.

મૂલ્ય/પ્રયાસ મેટ્રિક્સ: શીખવાની અને ગતિને વેગ આપવા માટે ઉચ્ચ-મૂલ્ય, ઓછા-પ્રયાસવાળા કાર્યોને પ્રાથમિકતા આપો.

આત્મવિશ્વાસ થ્રેશોલ્ડ: જો મોડેલનો આત્મવિશ્વાસ < 0.6 હોય, તો વધારાનું ચકાસણી પગલું ચલાવો (દા.ત., બીજું મોડેલ અથવા માનવ-ઇન-ધ-લૂપ).

ખર્ચ ગાર્ડ્રેલ: જો અંદાજિત ટોકન/ટૂલ ખર્ચ > બજેટ હોય, તો સંકુચિત સંદર્ભ મોડ પર સ્વિચ કરો અને બેચ પુનઃપ્રાપ્તિ કરો.

જોખમ ગેટ: જો કોઈ પગલું પાલનને અસર કરે છે, તો અમલ પહેલાં ફરજિયાત ચેકલિસ્ટ અને કાનૂની સમીક્ષા ચલાવો.

આ નીતિઓ DeepSeek v3.1 Terminus ને તર્ક કરવા અને અનુમાનિત રીતે કાર્ય કરવા દે છે.

ટૂલ-ઉપયોગ બ્લુપ્રિન્ટ (શોધ, RAG અને અમલ)

સ્પષ્ટ ટૂલ ઇન્ટરફેસ રજૂ કરો જેથી એજન્ટને ખબર પડે કે શું ઉપલબ્ધ છે અને તેમને કેવી રીતે કૉલ કરવો:

web_search(query) → {results}

retrieve(doc_ids or query) → {snippets}

calculate(expression) → {value}

execute(command) → {stdout, stderr}

schedule(task, time) → {event_id}

DeepSeek v3.1 Terminus સાથે, દરેક ટૂલ કૉલને આની સાથે જોડો:

પૂર્વશરત: તેનો ઉપયોગ ક્યારે કરવો

ઇનપુટ કરાર: કી, પ્રકારો

ચકાસણી: આઉટપુટને કેવી રીતે માન્ય કરવું

રોલબેક: જો આઉટપુટ માન્યતામાં નિષ્ફળ જાય તો શું કરવું

પ્રોમ્પ્ટ સ્નિપેટ ઉપલબ્ધ સાધનો: web_search, retrieve, calculate, execute જ્યારે તમને લાગે કે ટૂલની જરૂર છે, ત્યારે આ ઉત્પન્ન કરો:

{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<આ ટૂલ શા માટે>"
}

પછી ટૂલ પરિણામોની રાહ જુઓ. પરિણામો પછી, આ ઉત્પન્ન કરો:

{"critique": "<મુદ્દાઓ>", "decision": "accept|revise", "next": "<આગળનું પગલું>"}

પ્રતિબિંબ અને સ્વ-ટીકા લૂપ

એક જ, હળવા વજનવાળા પ્રતિબિંબ પાસ 10–20% વધુ સારા પરિણામો આપે છે. દરેક મુખ્ય પગલા પછી આ ઉમેરો:

યોજના સમીક્ષા: શું પગલાં ન્યૂનતમ અને અવલંબન-ક્રમબદ્ધ છે?

પુરાવા તપાસો: શું અમે સ્ત્રોતો ટાંક્યા છે અથવા મેટ્રિક્સની ચકાસણી કરી છે?

જોખમ સ્કેન: સૌથી ખરાબ સંભવિત નિષ્ફળતા શું છે? વહેલી તકે કેવી રીતે શોધવું?

સરળ બનાવો: શું આપણે ગુણવત્તાનું બલિદાન આપ્યા વિના પગલાં છોડી શકીએ અથવા મર્જ કરી શકીએ?

લાંબા પ્રોજેક્ટ્સ માટે, વહેલા ડ્રિફ્ટ શોધવા માટે “ચેકપોઇન્ટ કેડન્સ” (દા.ત., દિવસ 0, 3, 7, અંતિમ) ઉમેરો.

DeepSeek v3.1 Terminus સાથે પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેકિંગ

મલ્ટી-મોડેલ પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક્સ તમને વધુ સારી ઝડપ અને ચોકસાઈ આપી શકે છે. એક અસરકારક પેટર્ન:

સ્ટેજ 1 (ડાયવર્જ): વિકલ્પો પર વિચાર કરવા માટે સર્જનાત્મકતા-તરફી મોડેલનો ઉપયોગ કરો.

સ્ટેજ 2 (કન્વર્જ): પસંદ કરવા, પ્લાન કરવા અને અવરોધવા માટે DeepSeek v3.1 Terminus નો ઉપયોગ કરો.

સ્ટેજ 3 (ચકાસો): હકીકતો, લિંક્સ અને ગણતરીઓ તપાસવા માટે ઝડપી, શાબ્દિક મોડેલનો ઉપયોગ કરો.

આ પેટર્ન પ્રોમ્પ્ટ-સ્ટેકિંગ માર્ગદર્શિકાઓમાં વિગતવાર છે જે જટિલ પ્રોજેક્ટ્સ માટે DeepSeek, Gemini અને Mistral ને જોડે છે. સંશોધન-ભારે કાર્યો (માર્કેટ સ્કેન, સાહિત્ય સમીક્ષાઓ) માટે, ઊંડા સંશોધન વર્કફ્લો ચેકલિસ્ટ પણ ઉપયોગી છે.

ટેમ્પલેટ્સ જે તમે કૉપિ કરી શકો છો

ઇન્ટેક ટેમ્પલેટ (અવરોધો સ્પષ્ટ કરો)

તમે જરૂરિયાતોના વિશ્લેષક છો. સ્પષ્ટ કરવા માટે 5–8 લક્ષિત પ્રશ્નો પૂછો:
- સમયમર્યાદા, બજેટ, ગુણવત્તા બાર
- લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો, હોવું આવશ્યક સાધનો, અવરોધો (પાલન, બ્રાન્ડ)
- સફળતા મેટ્રિક્સ અને નિષ્ફળ ન થવાના જોખમો
ક્રમાંકિત સૂચિ તરીકે પાછા ફરો. પ્રશ્નો પછી બંધ કરો.

ઉદાહરણ: સંશોધન → નિર્ણય → એક્શન પ્લાન

ધ્યેય: “અમારા એજન્ટિક પ્લેટફોર્મ માટે 3 ICPs ને ઓળખો અને આગામી-ક્વાર્ટર રોડમેપનો પ્રસ્તાવ મૂકો.”

પગલું A (સંશોધન): web_search + retrieve; બજાર સંકેતો અને સ્પર્ધકની સ્થિતિ એકત્રિત કરો.

પગલું B (સંશ્લેષણ): DeepSeek v3.1 Terminus ઉપયોગના કેસો અને પીડા બિંદુઓને ક્લસ્ટર કરે છે.

પગલું C (નિર્ણય): મૂલ્ય/પ્રયાસ અને આત્મવિશ્વાસ થ્રેશોલ્ડ લાગુ કરો; ICPs પસંદ કરો.

પગલું D (પ્લાન): સીમાચિહ્નો, માલિકો, જોખમો અને બજેટ કેપ્સ સાથે ક્વાર્ટર પ્લાન બનાવો.

પગલું E (ચકાસણી): ઝડપી નિષ્ણાત સમીક્ષા અથવા હળવા વજનના વપરાશકર્તા ઇન્ટરવ્યુ ચલાવો.

અમલીકરણ નોંધો

મોડેલ આઉટપુટને માન્ય કરવા માટે JSON સ્કીમાનો ઉપયોગ કરો; મેળ ન ખાતા પ્રતિભાવોને નકારો.

ઓડિટબિલિટી માટે ઇનપુટ, તર્ક અને પરિણામ સાથે દરેક નિર્ણયને લોગ કરો.

ડ્રિફ્ટને રોકવા માટે “મેમરી” દસ્તાવેજ—ઉદ્દેશ્યો, નિર્ણયો, ધારણાઓ—રાખો.

વાસ્તવિક દુનિયાની અસરો (ઇમેઇલ્સ, ડિપ્લોય) સાથેના અમલના પગલાં માટે, માનવ-ઇન-ધ-લૂપ સહીની જરૂર છે.

તેને એકસાથે લાવવું

DeepSeek v3.1 Terminus ખાસ કરીને ત્યારે અસરકારક છે જ્યારે તમે:

તેને નિર્ણયોના પ્લાનર/આર્બિટર તરીકે ગણો, ન કે બધા કામ કરનાર એક્ઝિક્યુટર તરીકે

તેને સ્પષ્ટ નીતિઓ, ટૂલ કરાર અને ચકાસણી નિયમો આપો

મોડેલોમાં શક્તિઓને જોડવા માટે પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક્સનો ઉપયોગ કરો

વિશ્લેષણ લૂપ્સમાં અટવાયા વિના પ્રતિબિંબને અમલમાં મૂકો

જો તમે ચેટ્સ, પ્રોમ્પ્ટ્સ અને મોડેલોમાં આ પ્રવાહોને સંચાલિત કરવા માટે એક સરળ સ્થાન ઇચ્છતા હો, તો Sider.AI મલ્ટી-મોડેલ સંશોધન અને પ્લાનિંગનું સંચાલન કરવામાં મદદ કરી શકે છે, જેમાં પુનઃઉપયોગી પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક્સ અને ટેમ્પલેટ્સ છે જેને તમે એજન્ટિક નિર્ણય લેવા માટે ટ્વિક કરી શકો છો (ની મુલાકાત લો ).

આગળનાં પગલાં

ઉપરના ટેમ્પલેટ્સને તમારા એજન્ટ ફ્રેમવર્કમાં કૉપિ કરો

5–9 પગલાની યોજનાથી પ્રારંભ કરો અને એક પ્રતિબિંબ પાસને સક્ષમ કરો

કોઈપણ બાહ્ય ક્રિયા માટે ટૂલ કરાર અને ચકાસણી ઉમેરો

જો કાર્યોને સર્જનાત્મક ડાયવર્જન્સ અને ચોક્કસ કન્વર્જન્સ બંનેની જરૂર હોય તો પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેક સાથે પુનરાવર્તન કરો

મુખ્ય ટેકઅવે:

ચાલાકી કરતાં માળખું વધુ સારું છે—નીતિઓ, કરારો અને તપાસો એજન્ટોને વિશ્વસનીય બનાવે છે.

યોજનાઓને નાની રાખો અને ચકાસણી પછી પુનરાવર્તન કરો.

સ્તરોમાં સર્જનાત્મકતા, પ્લાનિંગ અને ચકાસણીને આવરી લેવા માટે મલ્ટી-મોડેલ સ્ટેક્સનો ઉપયોગ કરો.

સંદર્ભો અને વધુ વાંચન

જટિલ પ્રોજેક્ટ્સ માટે DeepSeek, Gemini, Mistral સાથે પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેકિંગ.

કોડિંગ અને એજન્ટિક પ્રગતિમાં DeepSeek v3.1 સુધારાઓ.

ઊંડા સંશોધન વર્કફ્લો પ્રોમ્પ્ટ્સ અને ચકાસણી ચેકલિસ્ટ્સ.

FAQ

Q1:એજન્ટિક નિર્ણયો લેવા માટે DeepSeek v3.1 Terminus માટે હું પ્રોમ્પ્ટ્સને કેવી રીતે સ્ટ્રક્ચર કરું? સ્તરવાળી પ્રોમ્પ્ટનો ઉપયોગ કરો: ઇન્ટેક પ્રશ્નો, સ્ટ્રક્ચર્ડ પ્લાનિંગ JSON, એક સ્પષ્ટ નિર્ણય નીતિ અને ટૂલ-કૉલ કરાર. દરેક વિભાગને ટૂંકો રાખો અને જટિલ પગલાં માટે ચકાસણી અને રોલબેકને અમલમાં મૂકો.

Q2:એક્શન પ્લાન માટે મારે DeepSeek v3.1 સાથે કયા સાધનોને કનેક્ટ કરવા જોઈએ? શોધ, પુનઃપ્રાપ્તિ (RAG), કેલ્ક્યુલેટર અને સરળ એક્ઝિક્યુશન સ્ટબ્સથી પ્રારંભ કરો. થ્રેશિંગ ટાળવા માટે દરેક ટૂલ માટે પૂર્વશરતો, અપેક્ષિત આઉટપુટ, ચકાસણી પગલાં અને રોલબેક પ્રક્રિયાઓ વ્યાખ્યાયિત કરો.

Q3:શું હું વધુ સારા પરિણામો માટે DeepSeek ને અન્ય મોડેલો સાથે જોડી શકું? હા. પ્રોમ્પ્ટ સ્ટેકનો ઉપયોગ કરો: બ્રેઇનસ્ટોર્મિંગ માટે સર્જનાત્મક મોડેલ, અવરોધ-સભાન પ્લાનિંગ માટે DeepSeek v3.1 Terminus અને ચકાસણી માટે ઝડપી મોડેલ. આ અભિગમ જટિલ, બહુ-પગલાવાળા પ્રોજેક્ટ્સ માટે અસરકારક છે.

Q4:હું એજન્ટ લૂપ્સને કાયમ માટે ચાલતા કેવી રીતે અટકાવું? સ્પષ્ટ સ્ટોપ શરતો અને પ્રતિબિંબ કેડન્સ સેટ કરો. યોજનાની લંબાઈને કેપ કરો, આત્મવિશ્વાસ થ્રેશોલ્ડનો ઉપયોગ કરો અને ઉચ્ચ-જોખમવાળી ક્રિયાઓ માટે માનવ મંજૂરીની જરૂર છે. નીતિઓનું ઓડિટ કરવા અને સમાયોજિત કરવા માટે નિર્ણયો અને પરિણામો લોગ કરો.

Q5:પ્લાનિંગ માટે DeepSeek v3.1 Terminus નો ઉપયોગ શરૂ કરવાની સૌથી સરળ રીત કઈ છે? પ્લાનિંગ ટેમ્પલેટ અને 5–9 પગલાની યોજનાથી પ્રારંભ કરો, એક જ પ્રતિબિંબ પાસ ઉમેરો અને કોઈપણ બાહ્ય ક્રિયાઓ માટે ચકાસણી શામેલ કરો. જરૂરિયાત મુજબ ટૂલ એકીકરણ અને મલ્ટી-મોડેલ સ્ટેક્સ સાથે સ્કેલ કરો.