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.

Agentic முடிவுகளுக்கும் செயல் திட்டங்களுக்கும் DeepSeek v3.1 Terminus ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது

Agentic AI என்பது கேள்விகளுக்கு பதிலளிப்பது மட்டுமல்ல - அடுத்தது என்ன செய்வது, அது ஏன் முக்கியம், எப்படி செயல்படுத்துவது என்பது பற்றியது. DeepSeek v3.1 Terminus வலுவான பகுத்தறிவு, கருவி பயன்பாடு மற்றும் பல-படி திட்டமிடலுடன் அந்த இடத்திற்குள் நுழைகிறது, இது சிக்கலான பணிப்பாய்வுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. Agentic முடிவெடுப்பதற்கும் நம்பகமான செயல் திட்டங்களுக்கும் இதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்று நீங்கள் யோசித்துக்கொண்டிருந்தால், இந்த வழிகாட்டி உங்களுக்கு நடைமுறை, இறுதி முதல் இறுதி வரை தீர்வுகளை வழங்குகிறது.

குறிப்பிடத்தக்கது: DeepSeek v3.1 இன் மேம்பாடுகள் குறியீட்டு மற்றும் Agentic முன்னேற்றத்தில் அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளது, இதில் சமீபத்திய புதுப்பிப்புகளின்படி Fireworks போன்ற தளங்களில் கிடைப்பது அடங்கும். மேலும், Gemini மற்றும் Mistral போன்ற மாதிரிகளுடன் DeepSeek ஐ கலக்கும் prompt-stacking அணுகுமுறைகள் மிகவும் வலுவான, பல-மாதிரி பணிப்பாய்வுகளைத் திறக்க முடியும் - உங்கள் ஏஜென்டுக்கு படைப்பாற்றல் மற்றும் துல்லியம் இரண்டும் தேவைப்படும்போது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

இந்த பயிற்சியில், நாங்கள் ஒரு நடைமுறை மற்றும் தீர்வு சார்ந்த அணுகுமுறையை எடுப்போம்: நீங்கள் உடனடியாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய கட்டமைப்புகள், தூண்டுதல்கள், சிஸ்டம் வடிவமைப்பு முறைகள் மற்றும் தரக் கட்டுப்பாட்டு சரிபார்ப்புப் பட்டியல்களைப் பெறுவீர்கள். பல-மாதிரி “prompt stacks” எங்கு பொருந்தும், மேலும் ஏஜென்ட் சுழல்கள் கட்டுக்கடங்காமல் போவதற்கு முன்பு எப்படி debug செய்வது என்பதையும் நான் காண்பிப்பேன்.

நீங்கள் என்ன உருவாக்குவீர்கள்

ஒரு தெளிவற்ற இலக்கை ஒரு உறுதியான, முன்னுரிமைப்படுத்தப்பட்ட செயல் திட்டமாக மாற்றும் ஒரு Agentic சுழற்சி

வெளிப்படையான அளவுகோல்களைப் பயன்படுத்தி வேகம் மற்றும் துல்லியத்தை சமநிலைப்படுத்தும் ஒரு முடிவு கொள்கை

கருவி பயன்பாட்டு முறைகள்: தேடல், மீட்டெடுப்பு, கால்குலேட்டர்கள் மற்றும் execution stubs

பாதுகாப்பு விதிகள்: பிரதிபலிப்பு, விமர்சனம் மற்றும் rollback உத்திகள்

விருப்பம்: DeepSeek v3.1 Terminus திட்டமிடலை கையாளும் மற்றும் பிற மாதிரிகள் துணை பணிகளை கையாளும் ஒரு பல-மாதிரி prompt stack.

Agentic முடிவுகளுக்கு DeepSeek v3.1 Terminus ஏன்?

வலுவான பல-படி பகுத்தறிவு மற்றும் குறியீடு சார்ந்த செயல்படுத்தல் ஆகியவை ஏஜென்டுகளுக்கான “திட்டமிடுபவர்/மேற்பார்வையாளர்” ஆக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

இது கலவையான பணிகளில் சிறப்பாக செயல்படுகிறது - தேவைகள் பகுப்பாய்வு → திட்டம் → கருவி அழைப்புகள் → தொகுப்பு - குறிப்பாக கட்டமைக்கப்பட்ட தூண்டுதல்கள் மூலம் உங்களுக்கு ஒருமைப்பாடு தேவைப்படும்போது.

இது prompt stacks இல் நன்றாக வேலை செய்கிறது: ஒரு படைப்பு மாதிரிக்கு brainstorming ஐ ஒப்படைக்கவும், கட்டுப்பாடு சார்ந்த திட்டமிடலுக்கு DeepSeek ஐப் பயன்படுத்தவும், சரிபார்ப்புக்கு ஒரு வேகமான மாதிரியை அழைக்கவும்.

மூலம், பல-மாதிரி மாறுதலுடன் பயனர் நட்பு இடைமுகத்தில் இதை ஒருங்கிணைக்க நீங்கள் விரும்பினால், Sider.AI இந்த ஓட்டங்களை உருவாக்கவும், ஆராய்ச்சி மற்றும் திட்டமிடலின் போது prompt stacks ஐ மீண்டும் பயன்படுத்தவும் எளிதாக்குகிறது. நீங்கள் அதை இங்கே ஆராயலாம்

Agent Architecture ஒரு கண்ணோட்டம்

நம்பகமான ஏஜென்டுக்கு ஐந்து அடுக்குகள் உள்ளன:

Goal Intake: ஒழுங்கற்ற இலக்குகளை கட்டமைக்கப்பட்ட நோக்கங்கள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகளாக மாற்றவும்.

Reasoned Planning: படிகள், மதிப்பீடுகள், சார்புகள் மற்றும் ஆபத்து கொடிகளுடன் ஒரு வரைவு திட்டத்தை உருவாக்கவும்.

Decision Policy: செலவு, நேரம், நம்பிக்கை மற்றும் ஆபத்து ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் அடுத்த நடவடிக்கைகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

Tooling: சரிபார்க்கக்கூடிய வெளியீடுகளுடன் படிகளைத் தேடுங்கள், மீட்டெடுக்கவும், கணக்கிடவும் மற்றும் செயல்படுத்தவும்.

QA & Reflection: தேவைகளுக்கு எதிராக வெளியீடுகளைச் சரிபார்க்கவும், விமர்சனங்களை இயக்கவும் மற்றும் திருத்தவும்.

DeepSeek v3.1 Terminus அடுக்குகள் 2-5 ஐ நிலைநிறுத்த முடியும், ஆனால் இது குறிப்பாக கட்டமைக்கப்பட்ட திட்டமிடல் மற்றும் பிரதிபலிப்பு முடிவெடுப்பதில் சிறந்து விளங்குகிறது.

Core Prompting Pattern (மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடியது)

ஒரு நிலையான, கட்டமைக்கப்பட்ட “சிஸ்டம் + டெவலப்பர் + பயனர்” தூண்டுதலைப் பயன்படுத்தவும். நீங்கள் மாற்றியமைக்கக்கூடிய ஒரு அடிப்படை இங்கே.

சிஸ்டம் நீங்கள் ஒரு திட்டமிடல்-முதல் ஏஜென்டாக செயல்படும் DeepSeek v3.1 Terminus. நீங்கள் செய்ய வேண்டியது:

இலக்குகளை SMART நோக்கங்களாக மாற்றவும்

படிகள், சார்புகள், உரிமையாளர்கள் (தெரிந்தால்), கருவிகள், எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடுகளுடன் ஒரு செயல் திட்டத்தை உருவாக்கவும்

ஒரு முடிவு கொள்கையைப் பயன்படுத்தவும்: சார்புகள் தடுத்தால் தவிர, அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும், குறைந்த முயற்சி பணிகளுக்கு முதலில் முன்னுரிமை கொடுங்கள்

ஒரு படியை செயல்படுத்துவதற்கு முன், ஒரு சரிபார்ப்பு முறையையும் rollback திட்டத்தையும் உருவாக்கவும்

படி-படியாக சிந்தியுங்கள், ஆனால் ஒரு சுருக்கமான, கட்டமைக்கப்பட்ட முடிவைத் திருப்பித் தரவும்

டெவலப்பர் கொள்கைகள்:

விடுபட்ட கட்டுப்பாடுகளை எப்போதும் கோருங்கள் (பட்ஜெட், காலக்கெடு, தர அளவுகோல், இணக்கம்)

பகுத்தறிவுக்காக ஒரு scratchpad ஐப் பயன்படுத்தவும்; இறுதித் திட்டத்தை மட்டும் சுருக்கவும்

கருவிகளை அழைக்கும்போது, JSON கருவி-அழைப்புத் தொகுதியை வெளியிடுங்கள் (பெயர், உள்ளீடு)

ஒவ்வொரு கருவி முடிவுக்குப் பிறகும், ஒரு விமர்சனத்தை இயக்கி, ஏற்றுக்கொள்ளவும் அல்லது திருத்தவும்

ஒரு நிலையான திட்டத்திற்குப் பிறகு அல்லது விடுபட்ட தகவல்களால் தடுக்கப்பட்டால் நிறுத்தவும்

பயனர் இலக்கு: {user goal here} சூழல்: {available data, tools, constraints} வெளியீட்டு வடிவம்: {objectives, plan, decisions, risks, open_questions} விசைகளுடன் JSON

இலக்கிலிருந்து செயல் திட்டம் வரை: ஒரு வேலை செய்த உதாரணம்

காட்சி: “10 நாட்களுக்குள் ஒரு புதிய AI அம்சத்திற்கான லேண்டிங் பக்கத்தை தொடங்கவும், ஒரு அடிப்படை மின்னஞ்சல் பிடிப்பு மற்றும் 3 SEO பக்கங்களுடன்.”

தூண்டுதல் (பயனர்) இலக்கு: லேண்டிங் பக்கம் + 3 SEO பக்கங்களை 10 நாட்களில் தொடங்கவும் சூழல்: பட்ஜெட் $1,500. கருவிகள்: Webflow, Mailchimp, Notion. இலக்கு: B2B PMs. மொபைலுக்கு ஏற்றதாக இருக்க வேண்டும்; Lighthouse score ≥ 90.

எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடு (கட்டமைப்பு)

objectives: அளவீடுகள் மற்றும் காலவரிசையுடன் கூடிய SMART நோக்கங்கள்

plan: படிகள், உரிமையாளர்கள், கருவிகள், வெளியீடுகள், மதிப்பீடுகள்

decisions: வர்த்தகங்கள் மற்றும் பகுத்தறிவு (எ.கா., உருவாக்குதல் vs. வாங்குதல்)

risks: தணிப்புகளுடன் கூடிய முன்னுரிமை பட்டியல்

open_questions: உறுதிப்படுத்த வேண்டிய அனுமானங்கள்

மாதிரி வெளியீடு (சுருக்கப்பட்டது)

objectives:

O1: Lighthouse ≥ 90 உடன் 7 ஆம் நாளுக்குள் பதிலளிக்கக்கூடிய லேண்டிங் பக்கத்தை வெளியிடவும்

O2: 3 ஆம் நாளுக்குள் இரட்டை opt-in உடன் மின்னஞ்சல் பிடிப்பை அமைக்கவும்

O3: “AI roadmap”, “agentic decision-making”, “action planning” ஆகியவற்றை இலக்காகக் கொண்டு 10 ஆம் நாளுக்குள் 3 SEO பக்கங்களை வெளியிடவும்

plan:

படி 1: தேவைகள் முடக்கம் (3 மணி) → பங்குதாரர் ஒப்புதல்

படி 2: Figma இல் Wireframes (5 மணி) → மொபைல்-முதல் வகைகள்

படி 3: Webflow build (10 மணி) → கூறுகள், படிவங்கள், பகுப்பாய்வு

படி 4: SEO அவுட்லைன் + வரைவுகள் (8 மணி) → சுருக்கங்கள், முக்கிய வார்த்தைகள், H2 அமைப்பு

படி 5: QA + Lighthouse tuning (4 மணி) → ≥ 90 மொபைல்

decisions:

வேகத்திற்காக Mailchimp ஐப் பயன்படுத்தவும்; CRM ஒருங்கிணைப்பை ஒத்திவைக்கவும்

நேரத்தை மிச்சப்படுத்த டெம்ப்ளேட் அடிப்படையிலான hero; பின்னர் தனிப்பயன் விளக்கப்படங்கள்

risks:

SEO குறியீட்டு தாமதங்கள் → sitemaps, உள் இணைப்புகளை சமர்ப்பிக்கவும்

படிவ நம்பகத்தன்மை → டெஸ்க்டாப் மற்றும் மொபைலில் சோதிக்கவும், fallback பிடிப்பு

open_questions:

பிராண்ட் தொனி எடுத்துக்காட்டுகள்? இணக்க மதிப்பாய்வு தேவையா?

உண்மையில் வேலை செய்யும் முடிவு கொள்கைகள்

உங்கள் ஏஜென்ட்டின் தேர்வுகள் அதிர்வுகளாக இருக்கக்கூடாது - அவை கொள்கைகளாக இருக்க வேண்டும்.

மதிப்பு/முயற்சி அணி: கற்றல் மற்றும் வேகத்தை துரிதப்படுத்த அதிக மதிப்பு, குறைந்த முயற்சி பணிகளுக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள்.

நம்பிக்கை வரம்பு: மாதிரி நம்பிக்கை < 0.6 ஆக இருந்தால், கூடுதல் சரிபார்ப்பு படியை இயக்கவும் (எ.கா., இரண்டாவது மாதிரி அல்லது மனிதன்-சுழற்சியில்).

செலவு பாதுகாப்பு விதி: திட்டமிடப்பட்ட டோக்கன்/கருவி செலவு > பட்ஜெட்டாக இருந்தால், சுருக்கப்பட்ட சூழல் முறைக்கு மாறவும் மற்றும் தொகுதி மீட்டெடுப்பை பயன்படுத்தவும்.

ஆபத்து நுழைவாயில்: ஒரு படி இணக்கத்தை பாதித்தால், செயல்படுத்தும் முன் கட்டாய சரிபார்ப்பு பட்டியல் மற்றும் சட்ட மதிப்பாய்வை இயக்கவும்.

இந்த கொள்கைகள் DeepSeek v3.1 Terminus காரணத்தை அறியவும் கணிக்கக்கூடிய வகையில் செயல்படவும் அனுமதிக்கின்றன.

கருவி பயன்பாட்டு வரைபடம் (தேடல், RAG மற்றும் செயல்படுத்தல்)

வெளிப்படையான கருவி இடைமுகங்களை அறிமுகப்படுத்துங்கள், இதனால் ஏஜென்டுக்கு என்ன கிடைக்கும் மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு அழைப்பது என்று தெரியும்:

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 உடன், ஒவ்வொரு கருவி அழைப்பையும் இணைக்கவும்:

முன்நிபந்தனை: எப்போது பயன்படுத்துவது

உள்ளீட்டு ஒப்பந்தம்: விசைகள், வகைகள்

சரிபார்ப்பு: வெளியீட்டை எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம்

Rollback: வெளியீடு சரிபார்ப்பில் தோல்வியுற்றால் என்ன செய்வது

தூண்டுதல் துணுக்கு கிடைக்கக்கூடிய கருவிகள்: web_search, retrieve, calculate, execute ஒரு கருவி தேவை என்று நீங்கள் நினைக்கும்போது, இதை உருவாக்கவும்:

{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}

பின்னர் கருவி முடிவுகளுக்காக காத்திருங்கள். முடிவுகளுக்குப் பிறகு, இதை உருவாக்கவும்:

{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}

பிரதிபலிப்பு மற்றும் சுய-விமர்சன சுழற்சி

ஒற்றை, இலகுரக பிரதிபலிப்பு பாஸ் 10-20% சிறந்த விளைவுகளைத் தரும். ஒவ்வொரு முக்கிய படிக்குப் பிறகும் இதைச் சேர்க்கவும்:

திட்ட மதிப்பாய்வு: படிகள் குறைந்தபட்சமாகவும் சார்பு-வரிசையாகவும் உள்ளதா?

சான்று சரிபார்ப்பு: நாங்கள் ஆதாரங்களை மேற்கோள் காட்டினோமா அல்லது அளவீடுகளை சரிபார்த்தோமா?

ஆபத்து ஸ்கேன்: மோசமான சாத்தியமான தோல்வி என்ன? ஆரம்பத்தில் கண்டறிவது எப்படி?

எளிதாக்கு: தரத்தை தியாகம் செய்யாமல் படிகளை கைவிடவோ அல்லது இணைக்கவோ முடியுமா?

நீண்ட திட்டங்களுக்கு, ஆரம்பத்தில் விலகலைக் கண்டறிய ஒரு “checkpoint cadence” ஐச் சேர்க்கவும் (எ.கா., நாள் 0, 3, 7, இறுதி).

DeepSeek v3.1 Terminus உடன் தூண்டுதல் அடுக்கிவைத்தல்

பல-மாதிரி தூண்டுதல் அடுக்குகள் உங்களுக்கு சிறந்த வேகம் மற்றும் துல்லியத்தை வழங்க முடியும். ஒரு பயனுள்ள முறை:

நிலை 1 (வேறுபடுதல்): விருப்பங்களை brainstorming செய்ய ஒரு படைப்பாற்றல் மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும்.

நிலை 2 (ஒன்றிணைதல்): DeepSeek v3.1 Terminus ஐத் தேர்ந்தெடுத்து, திட்டமிட்டு, கட்டுப்படுத்தவும்.

நிலை 3 (சரிபார்க்கவும்): உண்மைகள், இணைப்புகள் மற்றும் கணக்கீடுகளைச் சரிபார்க்க வேகமான, நேரடியான மாதிரியைப் பயன்படுத்தவும்.

இந்த முறை சிக்கலான திட்டங்களுக்காக DeepSeek, Gemini மற்றும் Mistral ஐ இணைக்கும் தூண்டுதல்-அடுக்கு வழிகாட்டிகளில் விரிவாகக் கூறப்பட்டுள்ளது. ஆராய்ச்சி-கனமான பணிகளுக்கு (சந்தை ஸ்கேன், இலக்கிய மதிப்புரைகள்), ஆழமான ஆராய்ச்சி பணிப்பாய்வு சரிபார்ப்பு பட்டியல் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

நீங்கள் நகலெடுக்கக்கூடிய டெம்ப்ளேட்கள்

உள்ளெடுப்பு டெம்ப்ளேட் (கட்டுப்பாடுகளை தெளிவுபடுத்துங்கள்)

நீங்கள் ஒரு தேவைகள் ஆய்வாளர். தெளிவுபடுத்த 5-8 இலக்கு கேள்விகளைக் கேளுங்கள்:
- காலக்கெடு, பட்ஜெட், தர அளவுகோல்
- இலக்கு பார்வையாளர்கள், கட்டாயம் இருக்க வேண்டிய கருவிகள், கட்டுப்பாடுகள் (இணக்கம், பிராண்ட்)
- வெற்றி அளவீடுகள் மற்றும் தோல்வியடையக் கூடாத அபாயங்கள்
எண்ணிடப்பட்ட பட்டியலாகத் திரும்பவும். கேள்விகளுக்குப் பிறகு நிறுத்தவும்.

உதாரணம்: ஆராய்ச்சி → முடிவு → செயல் திட்டம்

இலக்கு: “எங்கள் ஏஜென்ட் தளத்திற்கான 3 ICP களை அடையாளம் கண்டு அடுத்த காலாண்டுக்கான road map ஐ முன்மொழியுங்கள்.”

படி A (ஆராய்ச்சி): web_search + retrieve; சந்தை சமிக்ஞைகள் மற்றும் போட்டியாளர் நிலைப்பாட்டை சேகரிக்கவும்.

படி B (தொகுப்பு): DeepSeek v3.1 Terminus பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் வலி புள்ளிகளை தொகுக்கிறது.

படி C (முடிவு): மதிப்பு/முயற்சி மற்றும் நம்பிக்கை வரம்புகளைப் பயன்படுத்துங்கள்; ICP களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

படி D (திட்டம்): மைல்கற்கள், உரிமையாளர்கள், அபாயங்கள் மற்றும் பட்ஜெட் வரம்புகளுடன் காலாண்டு திட்டத்தை உருவாக்கவும்.

படி E (சரிபார்ப்பு): விரைவான நிபுணர் மதிப்பாய்வு அல்லது இலகுரக பயனர் நேர்காணல்களை இயக்கவும்.

செயல்படுத்தல் குறிப்புகள்

மாதிரி வெளியீடுகளைச் சரிபார்க்க JSON schema களைப் பயன்படுத்தவும்; பொருந்தாத பதில்களை நிராகரிக்கவும்.

தணிக்கைக்காக உள்ளீடு, பகுத்தறிவு மற்றும் விளைவுகளுடன் ஒவ்வொரு முடிவையும் பதிவு செய்யுங்கள்.

விலகலைத் தடுக்க ஒரு “நினைவகம்” ஆவணத்தை வைத்திருங்கள் - நோக்கங்கள், முடிவுகள், அனுமானங்கள்.

உண்மையான உலக விளைவுகளைக் கொண்ட செயல்படுத்தும் படிகளுக்கு (மின்னஞ்சல்கள், வரிசைப்படுத்தல்கள்), மனிதன்-சுழற்சியில் கையொப்பம் தேவை.

அனைத்தையும் ஒன்றாகக் கொண்டு வருதல்

DeepSeek v3.1 Terminus குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்போது:

அதை முடிவுகளை திட்டமிடுபவர்/நடுவர் என்று கருதுங்கள், எல்லாவற்றையும் செய்யும் executor அல்ல

அதற்கு தெளிவான கொள்கைகள், கருவி ஒப்பந்தங்கள் மற்றும் சரிபார்ப்பு விதிகளை வழங்குங்கள்

மாதிரிகள் முழுவதும் பலத்தை இணைக்க தூண்டுதல் அடுக்குகளைப் பயன்படுத்துங்கள்

பகுப்பாய்வு சுழல்களில் சிக்காமல் பிரதிபலிப்பை செயல்படுத்தவும்

சாட்கள், தூண்டுதல்கள் மற்றும் மாதிரிகள் முழுவதும் இந்த ஓட்டங்களை நிர்வகிக்க எளிதான இடம் உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால், Sider.AI பல-மாதிரி ஆராய்ச்சி மற்றும் திட்டமிடலை ஒருங்கிணைக்க உதவும், மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய தூண்டுதல் அடுக்குகள் மற்றும் ஏஜென்ட் முடிவெடுப்பதற்காக நீங்கள் மாற்றியமைக்கக்கூடிய டெம்ப்ளேட்களுடன் (இங்கே பார்வையிடவும்).

அடுத்த படிகள்

மேலே உள்ள டெம்ப்ளேட்களை உங்கள் ஏஜென்ட் கட்டமைப்பிற்கு நகலெடுக்கவும்

5-9 படி திட்டத்துடன் தொடங்கி ஒரு பிரதிபலிப்பு பாஸை இயக்கவும்

எந்தவொரு வெளிப்புற நடவடிக்கைக்கும் கருவி ஒப்பந்தங்கள் மற்றும் சரிபார்ப்பைச் சேர்க்கவும்

பணிகளுக்கு ஆக்கப்பூர்வமான வேறுபாடு மற்றும் துல்லியமான ஒன்றிணைவு இரண்டும் தேவைப்பட்டால், தூண்டுதல் அடுக்குடன் மீண்டும் செய்யவும்

முக்கிய குறிப்புகள்:

கட்டமைப்பு புத்திசாலித்தனத்தை விட சிறந்தது - கொள்கைகள், ஒப்பந்தங்கள் மற்றும் சோதனைகள் ஏஜென்டுகளை நம்பகமானதாக ஆக்குகின்றன.

திட்டங்களை சிறியதாக வைத்து சரிபார்ப்புக்குப் பிறகு மீண்டும் செய்யவும்.

படைப்பாற்றல், திட்டமிடல் மற்றும் சரிபார்ப்பை அடுக்குகளில் மறைக்க பல-மாதிரி அடுக்குகளைப் பயன்படுத்தவும்.

குறிப்புகள் மற்றும் மேலும் படிக்க

சிக்கலான திட்டங்களுக்காக DeepSeek, Gemini, Mistral உடன் தூண்டுதல் அடுக்கிவைத்தல்.

குறியீட்டு மற்றும் Agentic முன்னேற்றத்தில் DeepSeek v3.1 மேம்பாடுகள்.

ஆழமான ஆராய்ச்சி பணிப்பாய்வு தூண்டுதல்கள் மற்றும் சரிபார்ப்பு சரிபார்ப்பு பட்டியல்கள்.

FAQ

Q1:Agentic முடிவுகளை எடுக்க DeepSeek v3.1 Terminus க்கான தூண்டுதல்களை நான் எவ்வாறு கட்டமைப்பது? ஒரு அடுக்கப்பட்ட தூண்டுதலைப் பயன்படுத்தவும்: உட்கொள்ளும் கேள்விகள், கட்டமைக்கப்பட்ட திட்டமிடல் JSON, வெளிப்படையான முடிவு கொள்கை மற்றும் கருவி-அழைப்பு ஒப்பந்தங்கள். ஒவ்வொரு பிரிவையும் சுருக்கமாக வைத்து, முக்கியமான படிகளுக்கு சரிபார்ப்பு மற்றும் rollback ஐ செயல்படுத்தவும்.

Q2:செயல் திட்டங்களுக்காக DeepSeek v3.1 உடன் நான் என்ன கருவிகளை இணைக்க வேண்டும்? தேடல், மீட்டெடுப்பு (RAG), கால்குலேட்டர் மற்றும் எளிய செயல்படுத்தல் stubs உடன் தொடங்கவும். ஒவ்வொரு கருவிக்கும் முன்நிபந்தனைகள், எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடுகள், சரிபார்ப்பு படிகள் மற்றும் rollback நடைமுறைகளை வரையறுக்கவும்.

Q3:சிறந்த முடிவுகளுக்கு DeepSeek ஐ மற்ற மாதிரிகளுடன் இணைக்க முடியுமா? ஆம். ஒரு தூண்டுதல் அடுக்கைப் பயன்படுத்தவும்: brainstorming க்கான ஒரு ஆக்கப்பூர்வமான மாதிரி, கட்டுப்பாடு சார்ந்த திட்டமிடலுக்கான DeepSeek v3.1 Terminus மற்றும் சரிபார்ப்புக்கான வேகமான மாதிரி. இந்த அணுகுமுறை சிக்கலான, பல-படி திட்டங்களுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

Q4:ஏஜென்ட் சுழல்கள் எப்போதும் இயங்குவதைத் தடுப்பது எப்படி? வெளிப்படையான நிறுத்த நிபந்தனைகள் மற்றும் பிரதிபலிப்பு cadence ஐ அமைக்கவும். திட்ட நீளத்தை குறைக்கவும், நம்பிக்கை வரம்புகளைப் பயன்படுத்தவும், அதிக ஆபத்துள்ள செயல்களுக்கு மனித ஒப்புதல் தேவை. கொள்கைகளை தணிக்கை செய்து சரிசெய்ய முடிவுகள் மற்றும் விளைவுகளை பதிவு செய்யுங்கள்.

Q5:திட்டமிடலுக்காக DeepSeek v3.1 Terminus ஐப் பயன்படுத்தத் தொடங்குவதற்கான எளிய வழி எது? திட்டமிடல் டெம்ப்ளேட் மற்றும் 5-9 படி திட்டத்துடன் தொடங்கவும், ஒரு பிரதிபலிப்பு பாஸைச் சேர்த்து, எந்தவொரு வெளிப்புற நடவடிக்கைகளுக்கும் சரிபார்ப்பைச் சேர்க்கவும். தேவைக்கேற்ப கருவி ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் பல-மாதிரி அடுக்குகளுடன் அளவிடவும்.