如何使用 DeepSeek v3.1 Terminus 進行自主決策和行動計畫
自主型 AI 不僅僅是回答問題，更重要的是決定下一步該做什麼、為什麼重要以及如何執行。DeepSeek v3.1 Terminus 憑藉更強大的推理、工具使用和多步驟計畫能力，步入這個領域，專為複雜的工作流程而設計。如果您一直想知道如何將其連接到自主決策和可靠的行動計畫中，本指南將為您提供實用的端到端操作手冊。
值得注意的是：DeepSeek v3.1 因在編碼和自主進展方面的改進而受到認可，包括在最近的更新中已在 Fireworks 等平台上提供。此外，將 DeepSeek 與 Gemini 和 Mistral 等模型混合使用的提示堆疊方法可以釋放更強大的多模型工作流程——當您的代理需要創造力和精確性時非常有用。
在本教程中，我們將採用實用且以解決方案為導向的方法：您將獲得可以立即應用的支架、提示、系統設計模式和品質控制清單。我還將展示多模型「提示堆疊」的適用之處，以及如何在代理迴圈失控之前對其進行除錯。
您將建構什麼
- 將模糊目標轉化為具體、優先排序的行動計畫的自主迴圈
- 可選：多模型提示堆疊，其中 DeepSeek v3.1 Terminus 處理計畫，其他模型處理子任務。
為什麼選擇 DeepSeek v3.1 Terminus 進行自主決策？
- 更強大的多步驟推理和以編碼為導向的執行使其能夠有效地作為代理的「計畫者/工頭」。
- 它在混合任務中表現良好——需求分析 → 計畫 → 工具調用 → 綜合——尤其是在您需要透過結構化提示獲得確定性時。
- 它在提示堆疊中表現良好：將腦力激盪委託給創造性模型，使用 DeepSeek 進行約束感知計畫，並調用快速模型進行驗證。
順便說一句，如果您希望在具有多模型切換功能的使用者友好介面中協調此操作，Sider.AI 可以輕鬆地組合這些流程，並在研究和計畫期間重複使用提示堆疊。您可以在以下位置探索它 代理架構一覽
一個可靠的代理有五個層：
- 目標接收：將混亂的目標標準化為結構化的目標和約束。
- 推理計畫：產生包含步驟、估算、依賴性和風險標記的計畫草案。
- 決策策略：根據成本、時間、信心和風險選擇下一個行動。
- 工具：使用可驗證的輸出搜尋、檢索、計算和執行步驟。
- 品質保證與反思：根據需求檢查輸出，執行評論並修改。
DeepSeek v3.1 Terminus 可以錨定第 2-5 層，但它在結構化計畫和反思性決策方面尤其出色。
核心提示模式（可重複使用）
使用一致的、結構化的「系統 + 開發人員 + 使用者」提示。以下是您可以調整的基準。
系統
您是作為優先計畫代理運作的 DeepSeek v3.1 Terminus。您必須：
- 建立包含步驟、依賴項、負責人（如果已知）、工具、預期輸出的行動計畫
- 使用決策策略：優先處理高影響、低工作量的任務，除非依賴項阻止
開發人員
政策：
- 始終請求缺少的約束（預算、截止日期、品質標準、合規性）
- 調用工具時，發出 JSON 工具調用區塊（名稱、輸入）
使用者
目標：{user goal here}
上下文：{available data, tools, constraints}
輸出格式：具有鍵 {objectives, plan, decisions, risks, open_questions} 的 JSON
從目標到行動計畫：一個實際範例
情境：「在 10 天內為新的 AI 功能啟動一個登陸頁面，其中包含基本的電子郵件捕獲和 3 個 SEO 頁面。」
提示（使用者）
目標：在 10 天內啟動登陸頁面 + 3 個 SEO 頁面
上下文：預算 $1,500。工具：Webflow、Mailchimp、Notion。目標：B2B PM。必須針對行動裝置進行最佳化；Lighthouse 分數 ≥ 90。
預期輸出（結構）
- objectives：具有指標和時間表的 SMART 目標
- decisions：權衡和理由（例如，建立與購買）
範例輸出（簡寫）
- O1：在第 7 天之前發布響應式登陸頁面，Lighthouse ≥ 90
- O2：在第 3 天之前設定具有雙重選擇加入的電子郵件捕獲
- O3：在第 10 天之前發布 3 個 SEO 頁面，目標為「AI 路線圖」、「自主決策」、「行動計畫」
- 步驟 2：Figma 中的線框圖（5 小時）→ 行動優先變體
- 步驟 3：Webflow 建立（10 小時）→ 元件、表單、分析
- 步驟 4：SEO 大綱 + 草稿（8 小時）→ 簡介、關鍵字、H2 結構
- 步驟 5：品質保證 + Lighthouse 調整（4 小時）→ ≥ 90 行動裝置
- 使用 Mailchimp 以提高速度；推遲 CRM 整合
- 表單可靠性 → 在桌上型電腦和行動裝置上測試，後備捕獲
實際可行的決策策略
您代理的選擇不應是感覺，而應是策略。
- 價值/努力矩陣：優先處理高價值、低努力的任務，以加速學習和動力。
- 信心閾值：如果模型信心 < 0.6，則執行額外的驗證步驟（例如，第二個模型或人工迴路）。
- 成本防護：如果預計的權杖/工具成本 > 預算，則切換到壓縮上下文模式並批次檢索。
- 風險閘道：如果某個步驟影響合規性，則在執行之前執行強制性清單和法律審查。
這些策略讓 DeepSeek v3.1 Terminus 能夠可預測地進行推理和行動。
工具使用藍圖（搜尋、RAG 和執行）
引入明確的工具介面，以便代理知道可用的工具以及如何調用它們：
- web_search(query) → {results}
- retrieve(doc_ids or query) → {snippets}
- calculate(expression) → {value}
- execute(command) → {stdout, stderr}
- schedule(task, time) → {event_id}
使用 DeepSeek v3.1 Terminus，將每個工具調用與以下項目配對：
提示片段
可用工具：web_search、retrieve、calculate、execute
當您認為需要工具時，產生：
{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}
然後等待工具結果。結果之後，產生：
{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}
反思和自我批判迴圈
單次、輕量級的反思傳遞往往會產生 10-20% 的更好結果，而不會停滯。在每個主要步驟之後新增此項：
- 簡化：我們是否可以在不犧牲品質的情況下刪除或合併步驟？
對於較長的專案，新增「檢查點節奏」（例如，第 0、3、7 天、最終）以及早發現偏差。
使用 DeepSeek v3.1 Terminus 進行提示堆疊
多模型提示堆疊可以為您提供更好的速度和準確性。一種有效的模式：
- 階段 1（發散）：使用傾向於創造力的模型來集思廣益。
- 階段 2（收斂）：使用 DeepSeek v3.1 Terminus 進行選擇、計畫和約束。
- 階段 3（驗證）：使用快速、字面模型來檢查事實、連結和計算。
此模式在提示堆疊指南中有詳細說明，該指南結合了 DeepSeek、Gemini 和 Mistral 用於複雜專案。對於研究繁重的任務（市場掃描、文獻回顧），深入的研究工作流程清單也很有用。
您可以複製的範本
您是需求分析師。提出 5-8 個有針對性的問題來澄清：
- 截止日期、預算、品質標準
- 目標受眾、必備工具、約束（合規性、品牌）
- 成功指標和不得失敗的風險
以編號列表形式返回。在問題之後停止。
範例：研究 → 決策 → 行動計畫
目標：「為我們的自主平台識別 3 個 ICP 並提出下個季度的路線圖。」
- 步驟 A（研究）：web_search + retrieve；收集市場訊號和競爭對手定位。
- 步驟 B（綜合）：DeepSeek v3.1 Terminus 叢集使用案例和痛點。
- 步驟 C（決策）：應用價值/努力和信心閾值；選擇 ICP。
- 步驟 D（計畫）：建立包含里程碑、負責人、風險和預算上限的季度計畫。
- 步驟 E（驗證）：執行快速專家審查或輕量級使用者訪談。
實施說明
- 使用 JSON 結構描述驗證模型輸出；拒絕不匹配的回應。
- 保留「記憶」文件——目標、決策、假設——以防止偏差。
- 對於具有實際影響（電子郵件、部署）的執行步驟，需要人工迴路簽署。
整合在一起
在以下情況下，DeepSeek v3.1 Terminus 特別有效：
- 將其視為決策的計畫者/仲裁者，而不是無所不能的執行者
如果您想要一個簡單的地方來管理跨聊天、提示和模型的這些流程，Sider.AI 可以幫助協調多模型研究和計畫，並提供可重複使用的提示堆疊和範本，您可以調整這些範本以進行自主決策（請訪問 ）。 後續步驟
- 如果任務需要創造性發散和精確收斂，則使用提示堆疊進行迭代
主要要點：
參考文獻和延伸閱讀
- 使用 DeepSeek、Gemini、Mistral 進行提示堆疊以用於複雜專案。
- DeepSeek v3.1 在編碼和自主進展方面的改進。
常見問題
Q1：如何為 DeepSeek v3.1 Terminus 構建提示以進行自主決策？
使用分層提示：接收問題、結構化計畫 JSON、明確的決策策略和工具調用合約。保持每個部分簡短，並對關鍵步驟強制執行驗證和回滾。
Q2：我應該將哪些工具連接到 DeepSeek v3.1 以制定行動計畫？
從搜尋、檢索 (RAG)、計算器和簡單的執行存根開始。為每個工具定義先決條件、預期輸出、驗證步驟和回滾程序，以避免抖動。
Q3：我可以將 DeepSeek 與其他模型結合使用以獲得更好的結果嗎？
是的。使用提示堆疊：用於集思廣益的創造性模型、用於約束感知計畫的 DeepSeek v3.1 Terminus 和用於驗證的快速模型。這種方法對於複雜的多步驟專案非常有效。
Q4：如何防止代理迴圈永遠運行？
設定明確的停止條件和反思節奏。限制計畫長度，使用信心閾值，並要求人工批准高風險操作。記錄決策和結果以稽核和調整策略。
Q5：開始使用 DeepSeek v3.1 Terminus 進行計畫的最簡單方法是什麼？
從計畫範本和 5-9 步驟計畫開始，新增單次反思傳遞，並包含對任何外部操作的驗證。根據需要使用工具整合和多模型堆疊進行擴展。
