Як використовувати DeepSeek v3.1 Terminus для прийняття рішень на основі агентів та планів дій
Agentic AI – це не просто відповіді на запитання, а й вирішення того, що робити далі, чому це важливо і як це виконати. DeepSeek v3.1 Terminus входить у цю сферу з більш потужними можливостями міркування, використання інструментів і багатоетапного планування, розробленого для складних робочих процесів. Якщо вам цікаво, як підключити його до прийняття рішень на основі агентів і надійних планів дій, цей посібник надасть вам практичний, наскрізний сценарій.
Варто зазначити: DeepSeek v3.1 був відзначений за покращення в кодуванні та агентному прогресі, включаючи доступність на таких платформах, як Fireworks, згідно з останніми оновленнями. Крім того, підходи до стекування промптів, які поєднують DeepSeek з такими моделями, як Gemini та Mistral, можуть відкрити більш надійні, багатомодельні робочі процеси – корисні, коли вашому агенту потрібні як креативність, так і точність.
У цьому підручнику ми застосуємо практичний і орієнтований на рішення підхід: ви отримаєте шаблони, підказки, схеми системного дизайну та контрольні списки контролю якості, які зможете застосувати негайно. Я також покажу, де доречні багатомодельні «стеки підказок», і як налагоджувати агентні цикли, перш ніж вони вийдуть з-під контролю.
Що ви створите
- Цикл агентів, який перетворює розпливчасту мету на конкретний, пріоритезований план дій
- Політику прийняття рішень, яка балансує між швидкістю та точністю, використовуючи чіткі критерії
- Шаблони використання інструментів: пошук, отримання, калькулятори та заглушки виконання
- Запобіжники: рефлексія, критика та стратегії повернення
- Додатково: багатомодельний стек промптів, де DeepSeek v3.1 Terminus обробляє планування, а інші моделі – підзавдання.
Чому DeepSeek v3.1 Terminus для прийняття рішень на основі агентів?
- Більш потужне багатоетапне міркування та орієнтоване на кодування виконання роблять його ефективним як «планувальник/виконроб» для агентів.
- Він добре працює в змішаних завданнях – аналіз вимог → план → виклики інструментів → синтез – особливо коли вам потрібна детермінованість за допомогою структурованих промптів.
- Він добре працює в стеках промптів: делегуйте мозковий штурм креативній моделі, використовуйте DeepSeek для планування з урахуванням обмежень і викличте швидку модель для перевірки.
До речі, якщо ви віддаєте перевагу організовувати це в зручному інтерфейсі з перемиканням між моделями, Sider.AI полегшує компонування цих потоків і повторне використання стеків промптів під час дослідження та планування. Ви можете ознайомитися з цим за адресою Архітектура агента в загальних рисах
Надійний агент має п'ять рівнів:
- Прийом цілей: нормалізуйте нечіткі цілі в структуровані завдання та обмеження.
- Обґрунтоване планування: створіть чернетку плану з кроками, оцінками, залежностями та прапорцями ризиків.
- Політика прийняття рішень: вибирайте наступні дії на основі вартості, часу, впевненості та ризику.
- Інструменти: шукайте, отримуйте, обчислюйте та виконуйте кроки з перевіреними результатами.
- QA & Рефлексія: перевіряйте результати на відповідність вимогам, проводьте критику та переглядайте.
DeepSeek v3.1 Terminus може закріпити шари 2–5, але особливо він вирізняється структурованим плануванням і рефлексивним прийняттям рішень.
Основний шаблон підказок (багаторазовий)
Використовуйте послідовну, структуровану підказку «система + розробник + користувач». Ось базовий варіант, який ви можете адаптувати.
Система
Ви – DeepSeek v3.1 Terminus, що працює як агент, який в першу чергу займається плануванням. Ви повинні:
- Перетворювати цілі на SMART-завдання
- Створювати план дій з кроками, залежностями, власниками (якщо відомо), інструментами, очікуваними результатами
- Використовувати політику прийняття рішень: спочатку визначати пріоритетність завдань з високим впливом і низькими зусиллями, якщо тільки залежності не блокують їх
- Перед виконанням кроку розробити метод перевірки та план повернення
- Думати крок за кроком, але повертати стислий, структурований результат
Розробник
Політики:
- Завжди запитувати відсутні обмеження (бюджет, термін, рівень якості, відповідність)
- Використовувати чернетку для міркувань; підсумовувати лише остаточний план
- Під час виклику інструментів виводити блок виклику інструменту JSON (назва, вхідні дані)
- Після кожного результату інструменту проводити критику та приймати або переглядати
- Зупинятися після стабільного плану або коли заблоковано відсутньою інформацією
Користувач
Ціль: {user goal here}
Контекст: {available data, tools, constraints}
Формат виводу: JSON з ключами {objectives, plan, decisions, risks, open_questions}
Від цілі до плану дій: приклад
Сценарій: «Запустити цільову сторінку для нової функції штучного інтелекту протягом 10 днів, з базовим захопленням електронної пошти та 3 SEO-сторінками».
Підказка (Користувач)
Ціль: Запустити цільову сторінку + 3 SEO-сторінки за 10 днів
Контекст: Бюджет 1500 доларів США. Інструменти: Webflow, Mailchimp, Notion. Цільова аудиторія: B2B PM. Повинно бути оптимізовано для мобільних пристроїв; Оцінка Lighthouse ≥ 90.
Очікуваний вивід (структура)
- objectives: SMART-завдання з показниками та термінами
- plan: кроки, власники, інструменти, результати, оцінки
- decisions: компроміси та обґрунтування (наприклад, побудувати чи купити)
- risks: пріоритезований список з пом'якшеннями
- open_questions: припущення для підтвердження
Приклад виводу (скорочено)
- O1: Опублікувати адаптивну цільову сторінку до 7-го дня з Lighthouse ≥ 90
- O2: Налаштувати захоплення електронної пошти з подвійним підтвердженням до 3-го дня
- O3: Опублікувати 3 SEO-сторінки до 10-го дня, націлені на «дорожню карту штучного інтелекту», «прийняття рішень на основі агентів», «планування дій»
- Крок 1: Заморожування вимог (3 години) → затвердження зацікавленими сторонами
- Крок 2: Каркаси у Figma (5 годин) → мобільні варіанти
- Крок 3: Створення Webflow (10 годин) → компоненти, форми, аналітика
- Крок 4: SEO-план + чернетки (8 годин) → короткі описи, ключові слова, структура H2
- Крок 5: QA + Налаштування Lighthouse (4 години) → ≥ 90 мобільних
- Використовуйте Mailchimp для швидкості; відкладіть інтеграцію CRM
- Герой на основі шаблону для економії часу; власні ілюстрації пізніше
- Затримки індексування SEO → надіслати карти сайту, внутрішні посилання
- Надійність форми → перевірити на настільному комп'ютері та мобільному телефоні, резервне захоплення
- Приклади тону бренду? Потрібен огляд відповідності?
Політики прийняття рішень, які дійсно працюють
Вибір вашого агента не повинен бути відчуттям – це має бути політика.
- Матриця цінності/зусиль: визначте пріоритетність завдань з високою цінністю та низькими зусиллями, щоб прискорити навчання та імпульс.
- Поріг впевненості: якщо впевненість моделі < 0,6, виконайте додатковий крок перевірки (наприклад, друга модель або залучення людини).
- Запобіжник вартості: якщо прогнозована вартість токена/інструменту > бюджету, перейдіть у стислий режим контексту та пакетне отримання.
- Ризик: якщо крок впливає на відповідність, виконайте обов'язковий контрольний список і юридичний огляд перед виконанням.
Ці політики дозволяють DeepSeek v3.1 Terminus міркувати та діяти передбачувано.
Схема використання інструментів (пошук, RAG та виконання)
Представте чіткі інтерфейси інструментів, щоб агент знав, що доступно і як їх викликати:
- web_search(query) → {results}
- retrieve(doc_ids or query) → {snippets}
- calculate(expression) → {value}
- execute(command) → {stdout, stderr}
- schedule(task, time) → {event_id}
З DeepSeek v3.1 Terminus поєднайте кожен виклик інструменту з:
- Передумова: коли його використовувати
- Вхідний контракт: ключі, типи
- Перевірка: як перевірити вивід
- Повернення: що робити, якщо вивід не проходить перевірку
Фрагмент підказки
Доступні інструменти: web_search, retrieve, calculate, execute
Коли ви вважаєте, що потрібен інструмент, створіть:
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}
Потім зачекайте на результати інструменту. Після отримання результатів створіть:
{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}
Цикл рефлексії та самокритики
Одиночний, легкий прохід рефлексії, як правило, дає на 10–20% кращі результати без зупинки. Додайте це після кожного основного кроку:
- Перегляд плану: чи є кроки мінімальними та впорядкованими за залежностями?
- Перевірка доказів: чи цитували ми джерела чи перевіряли показники?
- Сканування ризиків: яка найгірша правдоподібна невдача? Як виявити рано?
- Спрощення: чи можемо ми відкинути або об'єднати кроки без шкоди для якості?
Для триваліших проєктів додайте «каденцію контрольних точок» (наприклад, День 0, 3, 7, Фінал), щоб виявити дрейф на ранній стадії.
Стекування підказок з DeepSeek v3.1 Terminus
Багатомодельні стеки підказок можуть забезпечити кращу швидкість і точність. Ефективний шаблон:
- Етап 1 (Розбіжність): використовуйте модель, що схиляється до творчості, для мозкового штурму варіантів.
- Етап 2 (Зближення): використовуйте DeepSeek v3.1 Terminus для вибору, планування та обмеження.
- Етап 3 (Перевірка): використовуйте швидку, буквальну модель для перевірки фактів, посилань та обчислень.
Цей шаблон детально описано в посібниках зі стекування підказок, які поєднують DeepSeek, Gemini та Mistral для складних проєктів. Для завдань, що потребують глибокого дослідження (сканування ринку, огляди літератури), також корисний контрольний список робочого процесу глибокого дослідження.
Шаблони, які можна копіювати
- Шаблон прийому (уточнення обмежень)
Ви аналітик вимог. Задайте 5–8 цільових питань, щоб уточнити:
- термін, бюджет, рівень якості
- цільова аудиторія, обов'язкові інструменти, обмеження (відповідність, бренд)
- показники успіху та ризики, які не повинні зазнати невдачі
Поверніть у вигляді нумерованого списку. Зупиніться після питань.
Приклад: дослідження → рішення → план дій
Ціль: «Визначити 3 ICP для нашої агентської платформи та запропонувати дорожню карту на наступний квартал».
- Крок A (Дослідження): web_search + retrieve; збір ринкових сигналів і позиціонування конкурентів.
- Крок B (Синтез): DeepSeek v3.1 Terminus кластеризує випадки використання та проблемні точки.
- Крок C (Рішення): застосуйте поріг цінності/зусиль і впевненості; виберіть ICP.
- Крок D (План): створіть квартальний план з етапами, власниками, ризиками та обмеженнями бюджету.
- Крок E (Перевірка): проведіть швидкий експертний огляд або легкі інтерв'ю з користувачами.
Примітки щодо реалізації
- Використовуйте схеми JSON для перевірки виводів моделі; відхиляйте відповіді, які не відповідають.
- Записуйте кожне рішення з вхідними даними, обґрунтуванням і результатом для можливості аудиту.
- Зберігайте документ «пам'яті» – цілі, рішення, припущення – щоб запобігти дрейфу.
- Для кроків виконання з реальними наслідками (електронні листи, розгортання) вимагайте підтвердження людини.
Об'єднуючи все разом
DeepSeek v3.1 Terminus особливо ефективний, коли ви:
- Розглядаєте його як планувальника/арбітра рішень, а не як виконавця, який робить все
- Надаєте йому чіткі політики, контракти інструментів і правила перевірки
- Використовуєте стеки підказок, щоб поєднати сильні сторони різних моделей
- Забезпечуєте рефлексію, не застрягаючи в циклах аналізу
Якщо вам потрібне просте місце для керування цими потоками між чатами, підказками та моделями, Sider.AI може допомогти організувати багатомодельні дослідження та планування, з багаторазовими стеками підказок і шаблонами, які ви можете налаштувати для прийняття рішень на основі агентів (відвідайте ). Наступні кроки
- Скопіюйте наведені вище шаблони у свою агентну структуру
- Почніть з плану з 5–9 кроків і увімкніть один прохід рефлексії
- Додайте контракти інструментів і перевірку для будь-якої зовнішньої дії
- Повторюйте з стеком підказок, якщо завданням потрібна як творча розбіжність, так і точне зближення
Основні висновки:
- Структура перемагає кмітливість – політики, контракти та перевірки роблять агентів надійними.
- Зберігайте плани невеликими та повторюйте після перевірки.
- Використовуйте багатомодельні стеки для охоплення творчості, планування та перевірки в шарах.
Посилання та додаткова література
- Стекування підказок з DeepSeek, Gemini, Mistral для складних проєктів.
- Покращення DeepSeek v3.1 у кодуванні та агентному прогресі.
- Підказки робочого процесу глибокого дослідження та контрольні списки перевірки.
FAQ
Q1:Як структурувати підказки для DeepSeek v3.1 Terminus, щоб приймати рішення на основі агентів?
Використовуйте багаторівневу підказку: вхідні запитання, структурований JSON планування, чітку політику прийняття рішень і контракти виклику інструментів. Зберігайте кожен розділ коротким і забезпечуйте перевірку та повернення для критичних кроків.
Q2:Які інструменти слід підключити до DeepSeek v3.1 для планів дій?
Почніть з пошуку, отримання (RAG), калькулятора та простих заглушок виконання. Визначте передумови, очікувані результати, кроки перевірки та процедури повернення для кожного інструменту, щоб уникнути збоїв.
Q3:Чи можу я поєднати DeepSeek з іншими моделями для кращих результатів?
Так. Використовуйте стек підказок: креативну модель для мозкового штурму, DeepSeek v3.1 Terminus для планування з урахуванням обмежень і швидку модель для перевірки. Цей підхід ефективний для складних, багатоетапних проєктів.
Q4:Як запобігти нескінченному запуску агентних циклів?
Встановіть чіткі умови зупинки та каденцію рефлексії. Обмежте довжину плану, використовуйте пороги впевненості та вимагайте схвалення людини для дій з високим ризиком. Записуйте рішення та результати для аудиту та коригування політик.
Q5:Який найпростіший спосіб почати використовувати DeepSeek v3.1 Terminus для планування?
Почніть з шаблону планування та плану з 5–9 кроків, додайте один прохід рефлексії та включіть перевірку для будь-яких зовнішніх дій. Масштабуйте за допомогою інтеграції інструментів і багатомодельних стеків за потреби.
