如何使用 DeepSeek v3.1 Terminus 进行自主决策和行动计划
自主 AI 不仅仅是回答问题，还在于决定下一步做什么、为什么重要以及如何执行。DeepSeek v3.1 Terminus 通过更强大的推理、工具使用和多步骤规划进入该领域，专为复杂的工作流程而设计。如果您一直想知道如何将其连接到自主决策和可靠的行动计划中，本指南将为您提供实用、端到端的剧本。
值得注意的是：DeepSeek v3.1 因其在编码和自主进展方面的改进而受到认可，包括在 Fireworks 等平台上提供的最新更新。此外，将 DeepSeek 与 Gemini 和 Mistral 等模型混合使用的提示堆叠方法可以解锁更强大的多模型工作流程——当您的 Agent 需要创造力和精确性时非常有用。
在本教程中，我们将采用实用且以解决方案为导向的方法：您将获得可以立即应用的支架、提示、系统设计模式和质量控制清单。我还将展示多模型“提示堆叠”的适用位置，以及如何在 Agent 循环失控之前对其进行调试。
您将构建什么
- 一个自主循环，将模糊的目标转化为具体的、优先排序的行动计划
- 可选：一个多模型提示堆叠，其中 DeepSeek v3.1 Terminus 处理规划，其他模型处理子任务。
为什么选择 DeepSeek v3.1 Terminus 进行自主决策？
- 更强大的多步骤推理和面向编码的执行使其能够有效地作为 Agent 的“规划者/工头”。
- 它在混合任务中表现良好——需求分析 → 计划 → 工具调用 → 综合——尤其是在您需要通过结构化提示获得确定性时。
- 它在提示堆叠中表现良好：将头脑风暴委托给创造性模型，使用 DeepSeek 进行约束感知规划，并调用快速模型进行验证。
顺便说一句，如果您喜欢在具有多模型切换的用户友好界面中编排此过程，Sider.AI 可以轻松地组合这些流程，并在研究和规划期间重复使用提示堆叠。您可以在以下网址探索它 Agent 架构概览
一个可靠的 Agent 有五个层：
- 目标摄取：将混乱的目标规范化为结构化的目标和约束。
- 推理规划：生成包含步骤、估算、依赖项和风险标志的计划草案。
- 决策策略：根据成本、时间、信心和风险选择下一步行动。
- 工具：搜索、检索、计算和执行具有可验证输出的步骤。
- 质量保证与反思：根据要求检查输出，运行评论并进行修改。
DeepSeek v3.1 Terminus 可以锚定第 2-5 层，但它在结构化规划和反思性决策方面尤其出色。
核心提示模式（可重用）
使用一致的、结构化的“系统 + 开发者 + 用户”提示。这是一个您可以调整的基线。
系统
您是作为规划优先的 Agent 运行的 DeepSeek v3.1 Terminus。您必须：
- 创建一个包含步骤、依赖项、所有者（如果已知）、工具、预期输出的行动计划
- 使用决策策略：优先考虑高影响力、低投入的任务，除非依赖项阻止
开发者
策略：
- 始终请求缺少的约束（预算、截止日期、质量标准、合规性）
- 在调用工具时，发出 JSON 工具调用块（名称、输入）
用户
目标：{user goal here}
上下文：{available data, tools, constraints}
输出格式：带有键 {objectives, plan, decisions, risks, open_questions} 的 JSON
从目标到行动计划：一个实际示例
场景： “在 10 天内为新的 AI 功能启动一个着陆页，其中包含基本的电子邮件捕获和 3 个 SEO 页面。”
提示（用户）
目标：在 10 天内启动着陆页 + 3 个 SEO 页面
上下文：预算 1,500 美元。工具：Webflow、Mailchimp、Notion。目标：B2B PM。必须针对移动设备进行优化；Lighthouse 分数 ≥ 90。
预期输出（结构）
- objectives：具有指标和时间表的 SMART 目标
- decisions：权衡和理由（例如，构建与购买）
示例输出（缩写）
- O1：在第 7 天之前发布响应式着陆页，Lighthouse ≥ 90
- O2：在第 3 天之前设置具有双重选择加入的电子邮件捕获
- O3：在第 10 天之前发布 3 个 SEO 页面，目标是“AI 路线图”、“自主决策”、“行动计划”
- 步骤 2：Figma 中的线框图（5 小时）→ 移动优先变体
- 步骤 3：Webflow 构建（10 小时）→ 组件、表单、分析
- 步骤 4：SEO 大纲 + 草稿（8 小时）→ 简报、关键字、H2 结构
- 步骤 5：质量保证 + Lighthouse 调整（4 小时）→ ≥ 90 移动
- 使用 Mailchimp 提高速度；推迟 CRM 集成
- 表单可靠性 → 在桌面和移动设备上进行测试，回退捕获
真正有效的决策策略
您的 Agent 的选择不应该是感觉——它们应该是策略。
- 价值/努力矩阵：优先考虑高价值、低投入的任务，以加速学习和势头。
- 置信度阈值：如果模型置信度 < 0.6，则运行额外的验证步骤（例如，第二个模型或人工参与）。
- 成本防护措施：如果预计的令牌/工具成本 > 预算，则切换到压缩上下文模式和批量检索。
- 风险门：如果某个步骤影响合规性，则在执行之前运行强制性清单和法律审查。
这些策略使 DeepSeek v3.1 Terminus 能够可预测地进行推理和行动。
工具使用蓝图（搜索、RAG 和执行）
引入显式的工具接口，以便 Agent 知道哪些可用以及如何调用它们：
- web_search(query) → {results}
- retrieve(doc_ids or query) → {snippets}
- calculate(expression) → {value}
- execute(command) → {stdout, stderr}
- schedule(task, time) → {event_id}
对于 DeepSeek v3.1 Terminus，将每个工具调用与以下内容配对：
提示片段
可用工具：web_search、retrieve、calculate、execute
当您认为需要工具时，生成：
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}
然后等待工具结果。结果出来后，生成：
{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}
反思和自我批评循环
一个简单的、轻量级的反思过程往往会产生 10-20% 的更好结果，而不会停滞不前。在每个主要步骤之后添加此内容：
- 简化：我们是否可以在不牺牲质量的情况下删除或合并步骤？
对于较长的项目，添加“检查点节奏”（例如，第 0、3、7 天、最终）以尽早发现偏差。
使用 DeepSeek v3.1 Terminus 进行提示堆叠
多模型提示堆叠可以为您提供更好的速度和准确性。一个有效的模式：
- 阶段 1（发散）：使用倾向于创造力的模型来集思广益。
- 阶段 2（收敛）：使用 DeepSeek v3.1 Terminus 进行选择、计划和约束。
- 阶段 3（验证）：使用快速、字面模型来检查事实、链接和计算。
此模式在提示堆叠指南中有详细说明，该指南结合了 DeepSeek、Gemini 和 Mistral 用于复杂项目。对于研究繁重的任务（市场扫描、文献综述），深度研究工作流程清单也很有用。
您可以复制的模板
您是一名需求分析师。提出 5-8 个有针对性的问题来澄清：
- 截止日期、预算、质量标准
- 目标受众、必备工具、约束（合规性、品牌）
- 成功指标和不得失败的风险
以编号列表形式返回。在问题之后停止。
示例：研究 → 决策 → 行动计划
目标：“为我们的自主平台确定 3 个 ICP，并提出下一季度的路线图。”
- 步骤 A（研究）：web_search + retrieve；收集市场信号和竞争对手定位。
- 步骤 B（综合）：DeepSeek v3.1 Terminus 对用例和痛点进行聚类。
- 步骤 C（决策）：应用价值/努力和置信度阈值；选择 ICP。
- 步骤 D（计划）：创建包含里程碑、所有者、风险和预算上限的季度计划。
- 步骤 E（验证）：运行快速专家审查或轻量级用户访谈。
实施说明
- 使用 JSON 模式来验证模型输出；拒绝不匹配的响应。
- 保留“记忆”文档——目标、决策、假设——以防止偏差。
- 对于具有实际效果（电子邮件、部署）的执行步骤，需要人工参与批准。
整合
当您执行以下操作时，DeepSeek v3.1 Terminus 特别有效：
- 将其视为决策的计划者/仲裁者，而不是无所不能的执行者
如果您想要一个简单的地方来管理跨聊天、提示和模型的这些流程，Sider.AI 可以帮助编排多模型研究和规划，其中包含可重复使用的提示堆叠和模板，您可以针对自主决策进行调整（访问）。 下一步
- 如果任务需要创造性的发散和精确的收敛，则使用提示堆叠进行迭代
主要收获：
- 结构胜过聪明——策略、合同和检查使 Agent 可靠。
参考资料和延伸阅读
- 使用 DeepSeek、Gemini、Mistral 进行提示堆叠，用于复杂项目。
- DeepSeek v3.1 在编码和自主进展方面的改进。
常见问题解答
Q1：如何为 DeepSeek v3.1 Terminus 构建提示以进行自主决策？
使用分层提示：摄取问题、结构化规划 JSON、显式决策策略和工具调用合同。保持每个部分简短，并对关键步骤强制执行验证和回滚。
Q2：我应该将哪些工具连接到 DeepSeek v3.1 以制定行动计划？
从搜索、检索 (RAG)、计算器和简单的执行存根开始。为每个工具定义前提条件、预期输出、验证步骤和回滚程序，以避免抖动。
Q3：我可以将 DeepSeek 与其他模型结合使用以获得更好的结果吗？
是的。使用提示堆叠：一个用于集思广益的创造性模型、一个用于约束感知规划的 DeepSeek v3.1 Terminus 和一个用于验证的快速模型。这种方法对于复杂的、多步骤的项目非常有效。
Q4：如何防止 Agent 循环永远运行？
设置显式的停止条件和反思节奏。限制计划长度，使用置信度阈值，并要求对高风险操作进行人工批准。记录决策和结果以审计和调整策略。
Q5：开始使用 DeepSeek v3.1 Terminus 进行规划的最简单方法是什么？
从规划模板和 5-9 步计划开始，添加一次反思过程，并包括对任何外部操作的验证。根据需要使用工具集成和多模型堆叠进行扩展。
