比較 DeepSeek v3.1 與其他 Agentic 模型的前 10 大 Prompt 策略
風格：熱情且詳細
如果您曾經嘗試評測 AI Agent，卻最終淹沒在不一致的輸出中，那麼您並不孤單。比較 DeepSeek v3.1 與其他 agentic 模型（如 GPT-4o/mini、Claude 3.5、Llama 3.1 agents 或基於 Mistral 的 stacks）不僅僅是關於原始分數；而是關於一致的、同類比較的評估。正確的 Prompt 策略可以區分嘈雜的軼事和可重複的見解。
以下是十項經過實地測試的 Prompt 策略，旨在強調 Agent 在規劃、工具使用、記憶、推理和恢復方面的能力。每項策略都包括範例 Prompt、它們為何有效、如何對它們進行評分，以及在評估 DeepSeek v3.1 與其他 agentic 模型時應注意的事項。
順便說一句，如果您想使用乾淨的 Prompt 模板進行並排比較，值得注意的是，Sider 提供了一個方便的介面來協調 A/B Prompts、追蹤 traces 並捕獲結構化輸出。 這是可選的，但它可以節省您在迭代時的時間。
為何 Prompt 策略在 Agent 比較中至關重要
- Agent 變異性高：細微的措辭變化會影響結果。您需要受控的、可重複的 Prompts。
- Agentic 模型是多階段的：規劃 → 工具選擇 → 行動 → 驗證 → 更正。Prompts 應探測每個階段。
- 比較 DeepSeek v3.1 與其他模型：DeepSeek v3.1 將自己定位為高效且具有強大的推理預算。好的 Prompts 會揭示它是否比同類產品更嚴謹地規劃、從錯誤中恢復並遵守約束。
您可以重複使用的評分標準
使用一個簡單的 5 維度評分標準（每項 0-5 分；總分 25 分）：
- 工具/行動效率：最少的非必要呼叫或步驟，快速收斂。
- 恢復與自我修正：在未被告知的情況下檢測/修復錯誤。
提示：在安全/可用時記錄中間想法或行動鏈；如果隱藏，使用明確的“以項目符號顯示您的計劃”Prompts 來提高透明度，同時保持最終答案的清晰。
前 10 大 Prompt 策略
1) 規劃與分解挑戰
在一周內，您將獲得 DeepSeek v3.1 與其他 agentic 模型的證據支持的見解，以及一個您可以不斷改進的 Prompt 庫。
常見問題解答
Q1：如何公平地比較 DeepSeek v3.1 與其他 agentic 模型？
使用相同的系統 Prompts、工具和資料集。每個 Prompt 運行 3-5 次試驗，並使用一致的標準對規劃、Schema 保真度、工具效率和恢復進行評分。
Q2：哪些 Prompts 最適合測試 Agent 工具的使用？
提供明確的工具 Schemas，並要求以參數迴聲進行最少必要的呼叫。對參數正確性、呼叫計數以及工具輸出與最終答案之間的一致性進行評分。
Q3：如何可靠地測試 Schema 遵守情況？
使用精確的鍵和計數來執行嚴格的 JSON Schema，並拒絕任何額外的文字。評估有效性和內容品質，以防止 Schema 漂移。
Q4：我應該如何評估推理與幻覺？
使用需要引用的多跳 Prompts，並允許“證據不足”。獎勵可信的來源，並懲罰沒有可驗證參考資料的聲明。
Q5：在比較模型時，為何要包括自主預算？
預算會暴露規劃紀律和過度思考。透過限制步驟或工具呼叫，您可以了解 DeepSeek v3.1 與其他模型是否能有效地實現目標。
