Cara Menggunakan DeepSeek v3.1 Terminus untuk Keputusan Berasaskan Agen dan Pelan Tindakan
AI berasaskan agen bukan sekadar menjawab soalan—ia mengenai memutuskan tindakan seterusnya, mengapa ia penting, dan cara melaksanakannya. DeepSeek v3.1 Terminus melangkah ke ruang itu dengan penaakulan, penggunaan alat dan perancangan berbilang langkah yang lebih kukuh yang direka untuk aliran kerja yang kompleks. Jika anda tertanya-tanya cara menyambungkannya ke dalam pembuatan keputusan berasaskan agen dan pelan tindakan yang boleh dipercayai, panduan ini memberikan anda buku panduan praktikal dan menyeluruh.
Perlu diingatkan: DeepSeek v3.1 telah diiktiraf kerana penambahbaikan dalam pengekodan dan kemajuan berasaskan agen, termasuk ketersediaan pada platform seperti Fireworks sejak kemas kini terkini. Selain itu, pendekatan tindanan-prompt yang menggabungkan DeepSeek dengan model seperti Gemini dan Mistral boleh membuka kunci aliran kerja berbilang model yang lebih teguh—berguna apabila agen anda memerlukan kreativiti dan ketepatan.
Dalam tutorial ini, kita akan mengambil pendekatan praktikal & berorientasikan penyelesaian: anda akan mendapat rangka kerja, prompt, corak reka bentuk sistem dan senarai semak kawalan kualiti yang boleh anda gunakan serta-merta. Saya juga akan menunjukkan di mana "tindanan prompt" berbilang model sesuai, dan cara menyahpepijat gelung agen sebelum ia berputar di luar kawalan.
Perkara Yang Akan Anda Bina
- Gelung berasaskan agen yang menukarkan matlamat yang samar-samar menjadi pelan tindakan yang konkrit dan diutamakan
- Dasar keputusan yang mengimbangi kelajuan berbanding ketepatan menggunakan kriteria yang jelas
- Corak penggunaan alat: carian, perolehan, kalkulator dan stub pelaksanaan
- Rel panduan: refleksi, kritikan dan strategi pengunduran
- Pilihan: tindanan prompt berbilang model di mana DeepSeek v3.1 Terminus mengendalikan perancangan dan model lain mengendalikan sub-tugasan.
Mengapa DeepSeek v3.1 Terminus untuk Keputusan Berasaskan Agen?
- Penaakulan berbilang langkah dan pelaksanaan berorientasikan pengekodan yang lebih kukuh menjadikannya berkesan sebagai "perancang/mandur" untuk agen.
- Ia berfungsi dengan baik dalam tugas campuran—analisis keperluan → rancangan → panggilan alat → sintesis—terutamanya apabila anda memerlukan penentuan melalui prompt berstruktur.
- Ia berfungsi dengan baik dalam tindanan prompt: mewakilkan sumbang saran kepada model kreatif, menggunakan DeepSeek untuk perancangan yang sedar kekangan dan memanggil model pantas untuk pengesahan.
Sebagai makluman, jika anda lebih suka mengatur ini dalam antara muka mesra pengguna dengan penukaran berbilang model, Sider.AI memudahkan untuk mengarang aliran ini dan menggunakan semula tindanan prompt semasa penyelidikan dan perancangan. Anda boleh menerokainya di Senibina Agen Sepintas Lalu
Agen yang boleh dipercayai mempunyai lima lapisan:
- Pengambilan Matlamat: Normalkan matlamat yang tidak teratur menjadi objektif dan kekangan berstruktur.
- Perancangan Beralasan: Hasilkan draf pelan dengan langkah, anggaran, kebergantungan dan bendera risiko.
- Dasar Keputusan: Pilih tindakan seterusnya berdasarkan kos, masa, keyakinan dan risiko.
- Peralatan: Cari, peroleh, kira dan laksanakan langkah dengan output yang boleh disahkan.
- QA & Refleksi: Semak output berbanding keperluan, jalankan kritikan dan semak.
DeepSeek v3.1 Terminus boleh menambat lapisan 2–5, tetapi ia amat menyerlah dalam perancangan berstruktur dan membuat keputusan reflektif.
Corak Prompt Teras (Boleh Digunakan Semula)
Gunakan prompt "sistem + pembangun + pengguna" yang konsisten dan berstruktur. Berikut ialah garis dasar yang boleh anda sesuaikan.
Sistem
Anda ialah DeepSeek v3.1 Terminus yang beroperasi sebagai agen perancang-dahulu. Anda mesti:
- Tukarkan matlamat menjadi objektif SMART
- Buat pelan tindakan dengan langkah, kebergantungan, pemilik (jika diketahui), alat, output yang dijangkakan
- Gunakan dasar keputusan: utamakan tugas berimpak tinggi dan berdaya usaha rendah dahulu melainkan kebergantungan menghalang
- Sebelum melaksanakan langkah, rangka kaedah pengesahan dan pelan pengunduran
- Fikirkan langkah demi langkah tetapi kembalikan hasil yang ringkas dan berstruktur
Pembangun
Dasar:
- Sentiasa minta kekangan yang hilang (belanjawan, tarikh akhir, bar kualiti, pematuhan)
- Gunakan kertas coretan untuk penaakulan; ringkaskan hanya pelan akhir
- Apabila memanggil alat, keluarkan blok panggilan alat JSON (nama, input)
- Selepas setiap hasil alat, jalankan kritikan dan sama ada terima atau semak
- Berhenti selepas pelan yang stabil atau apabila dihalang oleh maklumat yang hilang
Pengguna
Matlamat: {user goal here}
Konteks: {available data, tools, constraints}
Format output: JSON dengan kunci {objectives, plan, decisions, risks, open_questions}
Daripada Matlamat kepada Pelan Tindakan: Contoh Terperinci
Senario: “Lancarkan halaman pendaratan untuk ciri AI baharu dalam masa 10 hari, dengan penangkapan e-mel asas dan 3 halaman SEO.”
Prompt (Pengguna)
Matlamat: Lancarkan halaman pendaratan + 3 halaman SEO dalam 10 hari
Konteks: Belanjawan $1,500. Alat: Webflow, Mailchimp, Notion. Sasaran: PM B2B. Mesti dioptimumkan untuk mudah alih; Skor Lighthouse ≥ 90.
Output Yang Dijangkakan (Struktur)
- objektif: objektif SMART dengan metrik dan garis masa
- rancangan: langkah, pemilik, alat, output, anggaran
- keputusan: pertukaran dan rasional (cth., bina berbanding beli)
- risiko: senarai yang diutamakan dengan mitigasi
- open_questions: andaian untuk disahkan
Contoh Output (Diringkaskan)
- O1: Terbitkan halaman pendaratan responsif menjelang Hari ke-7 dengan Lighthouse ≥ 90
- O2: Sediakan penangkapan e-mel dengan ikut serta berganda menjelang Hari ke-3
- O3: Terbitkan 3 halaman SEO menjelang Hari ke-10 yang menyasarkan “peta jalan AI”, “pembuatan keputusan berasaskan agen”, “perancangan tindakan”
- Langkah 1: Pembekuan keperluan (3 jam) → tandatangan pihak berkepentingan
- Langkah 2: Rangka wayar dalam Figma (5 jam) → varian pertama mudah alih
- Langkah 3: Binaan Webflow (10 jam) → komponen, borang, analitik
- Langkah 4: Rangka + draf SEO (8 jam) → taklimat, kata kunci, struktur H2
- Langkah 5: QA + penalaan Lighthouse (4 jam) → ≥ 90 mudah alih
- Gunakan Mailchimp untuk kelajuan; tangguhkan penyepaduan CRM
- Hero berasaskan templat untuk menjimatkan masa; ilustrasi tersuai kemudian
- Kelewatan indeks SEO → serahkan peta tapak, pautan dalaman
- Kebolehpercayaan borang → uji pada desktop dan mudah alih, penangkapan sandaran
- Contoh nada jenama? Semakan pematuhan diperlukan?
Dasar Keputusan Yang Benar-benar Berfungsi
Pilihan agen anda tidak seharusnya berdasarkan gerak hati—ia seharusnya dasar.
- Matriks Nilai/Usaha: Utamakan tugas Bernilai Tinggi dan Berdaya Usaha Rendah untuk mempercepatkan pembelajaran dan momentum.
- Ambang Keyakinan: Jika keyakinan model < 0.6, jalankan langkah pengesahan tambahan (cth., model kedua atau manusia dalam gelung).
- Rel Panduan Kos: Jika kos token/alat yang diunjurkan > belanjawan, bertukar kepada mod konteks termampat dan perolehan kelompok.
- Pintu Risiko: Jika langkah menjejaskan pematuhan, jalankan senarai semak mandatori dan semakan undang-undang sebelum pelaksanaan.
Dasar ini membolehkan DeepSeek v3.1 Terminus menaakul dan bertindak secara boleh diramal.
Pelan Tindakan Penggunaan Alat (Carian, RAG dan Pelaksanaan)
Perkenalkan antara muka alat yang jelas supaya agen tahu perkara yang tersedia dan cara memanggilnya:
- web_search(query) → {results}
- retrieve(doc_ids or query) → {snippets}
- calculate(expression) → {value}
- execute(command) → {stdout, stderr}
- schedule(task, time) → {event_id}
Dengan DeepSeek v3.1 Terminus, gandingkan setiap panggilan alat dengan:
- Prasyarat: masa untuk menggunakannya
- Kontrak input: kunci, jenis
- Pengesahan: cara mengesahkan output
- Pengunduran: perkara yang perlu dilakukan jika output gagal pengesahan
Petikan Prompt
Alat yang tersedia: web_search, retrieve, calculate, execute
Apabila anda fikir alat diperlukan, hasilkan:
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}
Kemudian tunggu hasil alat. Selepas hasil, hasilkan:
{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}
Gelung Refleksi dan Kritik Kendiri
Laluan refleksi tunggal dan ringan cenderung menghasilkan hasil 10–20% lebih baik tanpa terhenti. Tambahkan ini selepas setiap langkah utama:
- Semakan Rancangan: Adakah langkah minimum dan mengikut tertib kebergantungan?
- Semakan Bukti: Adakah kita memetik sumber atau mengesahkan metrik?
- Imbasan Risiko: Apakah kegagalan paling teruk yang munasabah? Cara mengesan awal?
- Permudahkan: Bolehkah kita menggugurkan atau menggabungkan langkah tanpa mengorbankan kualiti?
Untuk projek yang lebih panjang, tambahkan "rentak pusat pemeriksaan" (cth., Hari 0, 3, 7, Akhir) untuk mengesan hanyutan awal.
Tindanan Prompt Dengan DeepSeek v3.1 Terminus
Tindanan prompt berbilang model boleh memberikan anda kelajuan dan ketepatan yang lebih baik. Corak yang berkesan:
- Peringkat 1 (Berbeza): Gunakan model yang cenderung kepada kreativiti untuk sumbang saran pilihan.
- Peringkat 2 (Menumpu): Gunakan DeepSeek v3.1 Terminus untuk memilih, merancang dan mengehadkan.
- Peringkat 3 (Sahkan): Gunakan model literal yang pantas untuk menyemak fakta, pautan dan pengiraan.
Corak ini diperincikan dalam panduan tindanan-prompt yang menggabungkan DeepSeek, Gemini dan Mistral untuk projek yang kompleks. Untuk tugas yang memerlukan penyelidikan mendalam (imbasan pasaran, ulasan literatur), senarai semak aliran kerja penyelidikan mendalam juga berguna.
Templat Yang Boleh Anda Salin
- Templat Pengambilan (Jelaskan Kekangan)
Anda ialah penganalisis keperluan. Tanya 5–8 soalan yang disasarkan untuk menjelaskan:
- tarikh akhir, belanjawan, bar kualiti
- khalayak sasaran, alat yang mesti ada, kekangan (pematuhan, jenama)
- metrik kejayaan dan risiko yang tidak boleh gagal
Kembalikan sebagai senarai bernombor. Berhenti selepas soalan.
Contoh: Penyelidikan → Keputusan → Pelan Tindakan
Matlamat: “Kenal pasti 3 ICP untuk platform berasaskan agen kami dan cadangkan peta jalan suku tahun seterusnya.”
- Langkah A (Penyelidikan): web_search + retrieve; kumpulkan isyarat pasaran dan kedudukan pesaing.
- Langkah B (Sintesis): DeepSeek v3.1 Terminus mengelompokkan kes penggunaan dan titik kesakitan.
- Langkah C (Keputusan): Gunakan ambang nilai/usaha dan keyakinan; pilih ICP.
- Langkah D (Rancangan): Buat rancangan suku tahun dengan pencapaian, pemilik, risiko dan had belanjawan.
- Langkah E (Pengesahan): Jalankan semakan pakar pantas atau temu bual pengguna ringan.
Nota Pelaksanaan
- Gunakan skema JSON untuk mengesahkan output model; tolak respons yang tidak sepadan.
- Log setiap keputusan dengan input, rasional dan hasil untuk keboleh audit.
- Simpan dokumen "memori"—objektif, keputusan, andaian—untuk mengelakkan hanyutan.
- Untuk langkah pelaksanaan dengan kesan dunia sebenar (e-mel, penggunaan), perlukan tandatangan manusia dalam gelung.
Menggabungkannya
DeepSeek v3.1 Terminus amat berkesan apabila anda:
- Anggap ia sebagai perancang/penimbang tara keputusan, bukan pelaksana semua perkara
- Berikan ia dasar yang jelas, kontrak alat dan peraturan pengesahan
- Gunakan tindanan prompt untuk menggabungkan kekuatan merentas model
- Kuatkuasakan refleksi tanpa terperangkap dalam gelung analisis
Jika anda mahukan tempat yang mudah untuk mengurus aliran ini merentas sembang, prompt dan model, Sider.AI boleh membantu mengatur penyelidikan dan perancangan berbilang model, dengan tindanan prompt dan templat boleh guna semula yang boleh anda tweak untuk membuat keputusan berasaskan agen (lawati ). Langkah Seterusnya
- Salin templat di atas ke dalam rangka kerja agen anda
- Mulakan dengan rancangan 5–9 langkah dan dayakan satu laluan refleksi
- Tambahkan kontrak alat dan pengesahan untuk sebarang tindakan luaran
- Ulangi dengan tindanan prompt jika tugas memerlukan kedua-dua perbezaan kreatif dan penumpuan yang tepat
Perkara utama:
- Struktur mengalahkan kepintaran—dasar, kontrak dan semakan menjadikan agen boleh dipercayai.
- Pastikan rancangan kecil dan ulangi selepas pengesahan.
- Gunakan tindanan berbilang model untuk meliputi kreativiti, perancangan dan pengesahan dalam lapisan.
Rujukan dan Bacaan Lanjut
- Tindanan prompt dengan DeepSeek, Gemini, Mistral untuk projek yang kompleks.
- Penambahbaikan DeepSeek v3.1 dalam pengekodan dan kemajuan berasaskan agen.
- Prompt aliran kerja penyelidikan mendalam dan senarai semak pengesahan.
Soalan Lazim
S1:Bagaimanakah cara saya menyusun prompt untuk DeepSeek v3.1 Terminus untuk membuat keputusan berasaskan agen?
Gunakan prompt berlapis: soalan pengambilan, JSON perancangan berstruktur, dasar keputusan yang jelas dan kontrak panggilan alat. Pastikan setiap bahagian pendek dan kuatkan pengesahan dan pengunduran untuk langkah kritikal.
S2:Alat apakah yang perlu saya sambungkan ke DeepSeek v3.1 untuk pelan tindakan?
Mulakan dengan carian, perolehan (RAG), kalkulator dan stub pelaksanaan mudah. Tentukan prasyarat, output yang dijangkakan, langkah pengesahan dan prosedur pengunduran untuk setiap alat untuk mengelakkan perlanggaran.
S3:Bolehkah saya menggabungkan DeepSeek dengan model lain untuk hasil yang lebih baik?
Ya. Gunakan tindanan prompt: model kreatif untuk sumbang saran, DeepSeek v3.1 Terminus untuk perancangan yang sedar kekangan dan model pantas untuk pengesahan. Pendekatan ini berkesan untuk projek berbilang langkah yang kompleks.
S4:Bagaimanakah cara saya menghalang gelung agen daripada berjalan selama-lamanya?
Tetapkan syarat berhenti yang jelas dan rentak refleksi. Hadkan panjang rancangan, gunakan ambang keyakinan dan perlukan kelulusan manusia untuk tindakan berisiko tinggi. Log keputusan dan hasil untuk mengaudit dan melaraskan dasar.
S5:Apakah cara paling mudah untuk mula menggunakan DeepSeek v3.1 Terminus untuk perancangan?
Mulakan dengan templat perancangan dan rancangan 5–9 langkah, tambahkan laluan refleksi tunggal dan sertakan pengesahan untuk sebarang tindakan luaran. Tingkatkan skala dengan penyepaduan alat dan tindanan berbilang model seperti yang diperlukan.
