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.

วิธีการใช้ DeepSeek v3.1 Terminus สำหรับการตัดสินใจเชิง Agent และแผนปฏิบัติการ

Agentic AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่การตอบคำถามเท่านั้น แต่เป็นการตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป ทำไมถึงสำคัญ และจะดำเนินการอย่างไร DeepSeek v3.1 Terminus เข้ามามีบทบาทในส่วนนั้นด้วยเหตุผลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น การใช้เครื่องมือ และการวางแผนหลายขั้นตอนที่ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน หากคุณสงสัยว่าจะเชื่อมต่อเข้ากับการตัดสินใจเชิง Agent และแผนปฏิบัติการที่เชื่อถือได้อย่างไร คู่มือนี้จะให้ Playbook ที่ใช้งานได้จริงตั้งแต่ต้นจนจบ

สิ่งที่ควรทราบ: DeepSeek v3.1 ได้รับการยอมรับว่ามีการปรับปรุงด้านการเขียนโค้ดและความก้าวหน้าเชิง Agent รวมถึงความพร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มอย่าง Fireworks ตามการอัปเดตล่าสุด นอกจากนี้ แนวทางการวางซ้อน Prompt ที่ผสมผสาน DeepSeek กับโมเดลต่างๆ เช่น Gemini และ Mistral สามารถปลดล็อกเวิร์กโฟลว์แบบหลายโมเดลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ซึ่งมีประโยชน์เมื่อ Agent ของคุณต้องการทั้งความคิดสร้างสรรค์และความแม่นยำ

ในบทช่วยสอนนี้ เราจะใช้วิธีการที่เน้นการปฏิบัติและมุ่งเน้นการแก้ปัญหา: คุณจะได้รับโครงสร้าง Prompt รูปแบบการออกแบบระบบ และรายการตรวจสอบการควบคุมคุณภาพที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที ฉันจะแสดงให้เห็นว่า "Prompt Stacks" แบบหลายโมเดลเหมาะสมกับที่ใด และวิธีแก้ไขข้อบกพร่องของ Agent Loops ก่อนที่มันจะควบคุมไม่ได้

สิ่งที่คุณจะได้สร้าง

Agentic Loop ที่เปลี่ยนเป้าหมายที่คลุมเครือให้เป็นแผนปฏิบัติการที่เป็นรูปธรรมและจัดลำดับความสำคัญ

นโยบายการตัดสินใจที่สร้างสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำโดยใช้เกณฑ์ที่ชัดเจน

รูปแบบการใช้เครื่องมือ: การค้นหา การดึงข้อมูล เครื่องคิดเลข และ Execution Stubs

Guardrails: กลยุทธ์การไตร่ตรอง การวิพากษ์วิจารณ์ และการย้อนกลับ

ตัวเลือกเสริม: Prompt Stack แบบหลายโมเดลที่ DeepSeek v3.1 Terminus จัดการการวางแผน และโมเดลอื่นๆ จัดการ Sub-Tasks

เหตุใดจึงต้องใช้ DeepSeek v3.1 Terminus สำหรับการตัดสินใจเชิง Agent

เหตุผลแบบหลายขั้นตอนที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นและการดำเนินการที่เน้นการเขียนโค้ดทำให้มีประสิทธิภาพในฐานะ "Planner/Foreman" สำหรับ Agents

ทำงานได้ดีในงานที่ผสมผสานกัน เช่น การวิเคราะห์ข้อกำหนด → แผน → การเรียกใช้เครื่องมือ → การสังเคราะห์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการ Determinism ผ่าน Prompt ที่มีโครงสร้าง

ทำงานได้ดีใน Prompt Stacks: มอบหมายการระดมความคิดให้กับโมเดลสร้างสรรค์ ใช้ DeepSeek สำหรับการวางแผนที่คำนึงถึงข้อจำกัด และเรียกใช้โมเดลที่รวดเร็วสำหรับการตรวจสอบ

อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการจัดระเบียบสิ่งนี้ในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายด้วยการสลับแบบหลายโมเดล Sider.AI ทำให้ง่ายต่อการเขียน Flows เหล่านี้และนำ Prompt Stacks กลับมาใช้ใหม่ในระหว่างการวิจัยและการวางแผน คุณสามารถสำรวจได้ที่

ภาพรวมสถาปัตยกรรมของ Agent

Agent ที่เชื่อถือได้มีห้าชั้น:

Goal Intake: ปรับเป้าหมายที่ไม่เป็นระเบียบให้เป็นวัตถุประสงค์และข้อจำกัดที่มีโครงสร้าง

Reasoned Planning: สร้างแผนฉบับร่างพร้อมขั้นตอน การประมาณการ การอ้างอิง และ Flags ความเสี่ยง

Decision Policy: เลือกการดำเนินการถัดไปตามต้นทุน เวลา ความมั่นใจ และความเสี่ยง

Tooling: ค้นหา ดึงข้อมูล คำนวณ และดำเนินการตามขั้นตอนด้วย Outputs ที่ตรวจสอบได้

QA & Reflection: ตรวจสอบ Outputs กับข้อกำหนด เรียกใช้การวิพากษ์วิจารณ์ และแก้ไข

DeepSeek v3.1 Terminus สามารถยึด Layers 2–5 ได้ แต่จะโดดเด่นเป็นพิเศษในการวางแผนที่มีโครงสร้างและการตัดสินใจเชิงไตร่ตรอง

รูปแบบ Prompt หลัก (นำกลับมาใช้ใหม่ได้)

ใช้ Prompt "System + Developer + User" ที่สอดคล้องกันและมีโครงสร้าง นี่คือ Baseline ที่คุณสามารถปรับเปลี่ยนได้

System คุณคือ DeepSeek v3.1 Terminus ที่ทำงานเป็น Agent ที่เน้นการวางแผนเป็นอันดับแรก คุณต้อง:

แปลงเป้าหมายให้เป็นวัตถุประสงค์ SMART

สร้างแผนปฏิบัติการพร้อมขั้นตอน การอ้างอิง ผู้รับผิดชอบ (ถ้าทราบ) เครื่องมือ Outputs ที่คาดหวัง

ใช้นโยบายการตัดสินใจ: จัดลำดับความสำคัญของงานที่มีผลกระทบสูงและใช้ความพยายามน้อยก่อน เว้นแต่ว่าการอ้างอิงจะบล็อก

ก่อนที่จะดำเนินการตามขั้นตอน ให้ร่างวิธีการตรวจสอบและแผนการย้อนกลับ

คิดทีละขั้นตอน แต่ส่งคืนผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างและกระชับ

Developer Policies:

ขอข้อจำกัดที่ขาดหายไปเสมอ (งบประมาณ กำหนดเวลา ระดับคุณภาพ การปฏิบัติตามข้อกำหนด)

ใช้ Scratchpad สำหรับการให้เหตุผล สรุปเฉพาะแผนสุดท้าย

เมื่อเรียกใช้เครื่องมือ ให้ออกบล็อก Tool-Call JSON (ชื่อ อินพุต)

หลังจากผลลัพธ์ของเครื่องมือแต่ละรายการ ให้เรียกใช้การวิพากษ์วิจารณ์และยอมรับหรือแก้ไข

หยุดหลังจากแผนที่เสถียรหรือเมื่อถูกบล็อกโดยข้อมูลที่ขาดหายไป

User Goal: <เป้าหมายของผู้ใช้ที่นี่> Context: <ข้อมูล เครื่องมือ ข้อจำกัด ที่มีอยู่> Output format: JSON with keys {objectives, plan, decisions, risks, open_questions}

จากเป้าหมายสู่แผนปฏิบัติการ: ตัวอย่างที่ใช้งานได้

สถานการณ์: “เปิดตัว Landing Page สำหรับคุณสมบัติ AI ใหม่ภายใน 10 วัน พร้อม Email Capture พื้นฐานและ 3 หน้า SEO”

Prompt (User) Goal: เปิดตัว Landing Page + 3 หน้า SEO ใน 10 วัน Context: งบประมาณ $1,500 เครื่องมือ: Webflow, Mailchimp, Notion เป้าหมาย: B2B PMs ต้องปรับให้เหมาะสมกับมือถือ คะแนน Lighthouse ≥ 90

Output ที่คาดหวัง (โครงสร้าง)

objectives: วัตถุประสงค์ SMART พร้อม Metrics และ Timeline

plan: ขั้นตอน ผู้รับผิดชอบ เครื่องมือ Outputs การประมาณการ

decisions: Tradeoffs และเหตุผล (เช่น สร้าง vs. ซื้อ)

risks: รายการที่จัดลำดับความสำคัญพร้อมการบรรเทาผลกระทบ

open_questions: สมมติฐานที่จะยืนยัน

ตัวอย่าง Output (ย่อ)

objectives:

O1: เผยแพร่ Responsive Landing Page ภายในวันที่ 7 ด้วย Lighthouse ≥ 90

O2: ตั้งค่า Email Capture ด้วย Double Opt-In ภายในวันที่ 3

O3: เผยแพร่ 3 หน้า SEO ภายในวันที่ 10 โดยกำหนดเป้าหมายไปที่ “AI Roadmap”, “Agentic Decision-Making”, “Action Planning”

plan:

ขั้นตอนที่ 1: Requirements Freeze (3 ชั่วโมง) → การลงนามของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

ขั้นตอนที่ 2: Wireframes ใน Figma (5 ชั่วโมง) → Variants ที่เน้นมือถือเป็นอันดับแรก

ขั้นตอนที่ 3: Webflow Build (10 ชั่วโมง) → Components, Forms, Analytics

ขั้นตอนที่ 4: SEO Outline + Drafts (8 ชั่วโมง) → Briefs, Keywords, H2 Structure

ขั้นตอนที่ 5: QA + Lighthouse Tuning (4 ชั่วโมง) → ≥ 90 Mobile

decisions:

ใช้ Mailchimp เพื่อความเร็ว เลื่อนการรวม CRM ออกไป

Hero ที่ใช้ Template เพื่อประหยัดเวลา Custom Illustrations ในภายหลัง

risks:

SEO Index Delays → ส่ง Sitemaps, Internal Links

Form Reliability → ทดสอบบน Desktop และ Mobile, Fallback Capture

open_questions:

ตัวอย่าง Brand Tone การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่จำเป็น

นโยบายการตัดสินใจที่ใช้งานได้จริง

ตัวเลือกของ Agent ของคุณไม่ควรเป็นเพียงแค่ความรู้สึก แต่ควรเป็นนโยบาย

Value/Effort Matrix: จัดลำดับความสำคัญของงานที่มีมูลค่าสูงและใช้ความพยายามน้อยเพื่อเร่งการเรียนรู้และ Momentum

Confidence Threshold: หาก Model Confidence < 0.6 ให้เรียกใช้ขั้นตอนการตรวจสอบเพิ่มเติม (เช่น Model ที่สองหรือ Human-In-The-Loop)

Cost Guardrail: หาก Token/Tool Cost ที่คาดการณ์ไว้ > งบประมาณ ให้สลับไปที่ Compressed Context Mode และ Batch Retrieval

Risk Gate: หากขั้นตอนมีผลต่อการปฏิบัติตามข้อกำหนด ให้เรียกใช้ Checklist ที่บังคับและ Legal Review ก่อนดำเนินการ

นโยบายเหล่านี้ช่วยให้ DeepSeek v3.1 Terminus ให้เหตุผลและดำเนินการได้อย่างคาดเดาได้

พิมพ์เขียวการใช้เครื่องมือ (การค้นหา RAG และการดำเนินการ)

แนะนำ Tool Interfaces ที่ชัดเจนเพื่อให้ Agent รู้ว่ามีอะไรบ้างและวิธีการเรียกใช้:

web_search(query) → {results}

retrieve(doc_ids or query) → {snippets}

calculate(expression) → {value}

execute(command) → {stdout, stderr}

schedule(task, time) → {event_id}

ด้วย DeepSeek v3.1 Terminus ให้จับคู่ Tool Call แต่ละครั้งกับ:

Precondition: เมื่อใดควรใช้

Input Contract: Keys, Types

Verification: วิธีการตรวจสอบ Output

Rollback: สิ่งที่ต้องทำหาก Output ไม่ผ่านการตรวจสอบ

Prompt Snippet Tools available: web_search, retrieve, calculate, execute When you think a tool is needed, produce:

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

จากนั้นรอผลลัพธ์ของเครื่องมือ หลังจากผลลัพธ์ ให้สร้าง:

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

Reflection และ Self-Critique Loop

Reflection Pass ที่มีน้ำหนักเบาเพียงครั้งเดียวมีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น 10–20% โดยไม่หยุดชะงัก เพิ่มสิ่งนี้หลังจากแต่ละขั้นตอนหลัก:

Plan Review: ขั้นตอนต่างๆ น้อยที่สุดและเรียงตามลำดับการอ้างอิงหรือไม่

Evidence Check: เราอ้างอิงแหล่งที่มาหรือตรวจสอบ Metrics หรือไม่

Risk Scan: ความล้มเหลวที่น่าจะเป็นไปได้ที่แย่ที่สุดคืออะไร จะตรวจจับได้อย่างไรตั้งแต่เนิ่นๆ

Simplify: เราสามารถ Drop หรือ Merge ขั้นตอนได้หรือไม่โดยไม่ลดทอนคุณภาพ

สำหรับโปรเจ็กต์ที่ยาวขึ้น ให้เพิ่ม “Checkpoint Cadence” (เช่น วันที่ 0, 3, 7, สุดท้าย) เพื่อตรวจจับ Drift ตั้งแต่เนิ่นๆ

Prompt Stacking ด้วย DeepSeek v3.1 Terminus

Prompt Stacks แบบหลายโมเดลสามารถให้ความเร็วและความแม่นยำที่ดีขึ้นแก่คุณ รูปแบบที่มีประสิทธิภาพ:

Stage 1 (Diverge): ใช้ Model ที่เน้นความคิดสร้างสรรค์เพื่อระดมความคิด

Stage 2 (Converge): ใช้ DeepSeek v3.1 Terminus เพื่อเลือก วางแผน และจำกัด

Stage 3 (Verify): ใช้ Model ที่รวดเร็วและตรงไปตรงมาเพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริง Links และการคำนวณ

รูปแบบนี้มีรายละเอียดอยู่ในคู่มือ Prompt-Stacking ที่รวม DeepSeek, Gemini และ Mistral สำหรับโปรเจ็กต์ที่ซับซ้อน สำหรับงานที่เน้นการวิจัยเป็นหลัก (Market Scans, Literature Reviews) รายการตรวจสอบ Workflow การวิจัยเชิงลึกก็มีประโยชน์เช่นกัน

Templates ที่คุณสามารถคัดลอกได้

Intake Template (ชี้แจงข้อจำกัด)

คุณคือ Requirements Analyst ถามคำถามที่ตรงเป้าหมาย 5–8 ข้อเพื่อชี้แจง:
- กำหนดเวลา งบประมาณ ระดับคุณภาพ
- กลุ่มเป้าหมาย เครื่องมือที่ต้องมี ข้อจำกัด (การปฏิบัติตามข้อกำหนด แบรนด์)
- Success Metrics และความเสี่ยงที่ต้องไม่ล้มเหลว
ส่งคืนเป็นรายการที่มีหมายเลข หยุดหลังจากคำถาม

ตัวอย่าง: การวิจัย → การตัดสินใจ → แผนปฏิบัติการ

Goal: “ระบุ 3 ICPs สำหรับ Agentic Platform ของเราและเสนอ Roadmap ในไตรมาสหน้า”

ขั้นตอน A (การวิจัย): web_search + retrieve รวบรวม Market Signals และ Competitor Positioning

ขั้นตอน B (การสังเคราะห์): DeepSeek v3.1 Terminus Clusters ใช้ Cases และ Pain Points

ขั้นตอน C (การตัดสินใจ): ใช้ Value/Effort และ Confidence Thresholds เลือก ICPs

ขั้นตอน D (แผน): สร้าง Quarter Plan พร้อม Milestones ผู้รับผิดชอบ ความเสี่ยง และ Budget Caps

ขั้นตอน E (การตรวจสอบ): เรียกใช้ Quick Expert Review หรือ Lightweight User Interviews

Implementation Notes

ใช้ JSON Schemas เพื่อตรวจสอบ Model Outputs ปฏิเสธ Responses ที่ไม่ตรงกัน

Log การตัดสินใจแต่ละครั้งด้วย Input เหตุผล และ Outcome เพื่อความสามารถในการตรวจสอบ

เก็บเอกสาร “Memory” วัตถุประสงค์ การตัดสินใจ สมมติฐาน เพื่อป้องกัน Drift

สำหรับ Execution Steps ที่มีผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง (Emails, Deploys) กำหนดให้ Human-In-The-Loop Sign-Off

Bringing It Together

DeepSeek v3.1 Terminus มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษเมื่อคุณ:

ถือว่าเป็น Planner/Arbiter ของการตัดสินใจ ไม่ใช่ Executor ที่ทำทุกอย่าง

ให้ Policies ที่ชัดเจน Tool Contracts และ Verification Rules

ใช้ Prompt Stacks เพื่อรวมจุดแข็งใน Models ต่างๆ

บังคับใช้ Reflection โดยไม่ติดอยู่ใน Analysis Loops

หากคุณต้องการสถานที่ที่ง่ายต่อการจัดการ Flows เหล่านี้ใน Chats, Prompts และ Models ต่างๆ Sider.AI สามารถช่วยจัดระเบียบการวิจัยและการวางแผนแบบ Multi-Model ด้วย Prompt Stacks และ Templates ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งคุณสามารถปรับแต่งสำหรับการตัดสินใจเชิง Agent (เยี่ยมชม )

Next Steps

คัดลอก Templates ด้านบนลงใน Agent Framework ของคุณ

เริ่มต้นด้วยแผน 5–9 ขั้นตอนและเปิดใช้งาน Reflection Pass หนึ่งครั้ง

เพิ่ม Tool Contracts และ Verification สำหรับ External Action ใดๆ

Iterate ด้วย Prompt Stack หาก Tasks ต้องการทั้ง Creative Divergence และ Precise Convergence

Key takeaways:

Structure ชนะ Cleverness Policies Contracts และ Checks ทำให้ Agents เชื่อถือได้

Keep Plans Small และ Iterate หลังจากการตรวจสอบ

ใช้ Multi-Model Stacks เพื่อครอบคลุม Creativity, Planning และ Verification ใน Layers

References and Further Reading

Prompt Stacking กับ DeepSeek, Gemini, Mistral สำหรับโปรเจ็กต์ที่ซับซ้อน

DeepSeek v3.1 Improvements ใน Coding และ Agentic Progress

Deep Research Workflow Prompts และ Verification Checklists

FAQ

Q1:ฉันจะจัดโครงสร้าง Prompts สำหรับ DeepSeek v3.1 Terminus เพื่อทำการตัดสินใจเชิง Agent ได้อย่างไร? ใช้ Prompt แบบ Layer: Intake Questions, Structured Planning JSON, Explicit Decision Policy และ Tool-Call Contracts ทำให้แต่ละส่วนสั้นและบังคับใช้การตรวจสอบและการย้อนกลับสำหรับขั้นตอนที่สำคัญ

Q2:ฉันควรเชื่อมต่อ Tools อะไรกับ DeepSeek v3.1 สำหรับ Action Plans? เริ่มต้นด้วย Search, Retrieval (RAG), Calculator และ Simple Execution Stubs กำหนด Preconditions, Expected Outputs, Verification Steps และ Rollback Procedures สำหรับแต่ละ Tool เพื่อหลีกเลี่ยงการ Thrashing

Q3:ฉันสามารถรวม DeepSeek กับ Models อื่นๆ เพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้หรือไม่? ได้ ใช้ Prompt Stack: Creative Model สำหรับการระดมความคิด DeepSeek v3.1 Terminus สำหรับการวางแผนที่คำนึงถึงข้อจำกัด และ Fast Model สำหรับการตรวจสอบ แนวทางนี้มีประสิทธิภาพสำหรับโปรเจ็กต์ที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน

Q4:ฉันจะป้องกันไม่ให้ Agent Loops ทำงานตลอดไปได้อย่างไร? ตั้งค่า Stop Conditions ที่ชัดเจนและ Reflection Cadence จำกัดความยาวของแผน ใช้ Confidence Thresholds และกำหนดให้มีการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง Log การตัดสินใจและ Outcomes เพื่อตรวจสอบและปรับ Policies

Q5:วิธีที่ง่ายที่สุดในการเริ่มต้นใช้งาน DeepSeek v3.1 Terminus สำหรับการวางแผนคืออะไร? เริ่มต้นด้วย Planning Template และแผน 5–9 ขั้นตอน เพิ่ม Single Reflection Pass และรวม Verification สำหรับ External Actions ใดๆ Scale Up ด้วย Tool Integrations และ Multi-Model Stacks ตามต้องการ