Um eine hohe Erfolgsquote für unsere KI-Agenten zu gewährleisten, müssen wir einen proaktiven Ansatz verfolgen und menschengesteuerte Einschränkungen und Richtlinien einführen. Große Sprachmodelle, so leistungsfähig sie auch sein mögen, sind nicht perfekt und können manchmal Zeichenbegrenzungen überschreiten oder bestimmte Anforderungen nicht erfüllen. Durch die Schaffung eines mehrstufigen Workflows mit bedingten Prüfungen können wir eine Erfolgsquote von 95% oder höher für die Tweets unseres KI-Agenten garantieren.

Die Schlüsselschritte sind:

1. Tweet generieren: Verwenden Sie ein großes Sprachmodell wie GPT-4 Turbo, um den ersten Tweet zu generieren, einschließlich des gewünschten Tons, Themas und der Hashtags.

2. Zeichenzahl überprüfen: Überprüfen Sie, ob der generierte Tweet einschließlich der Hashtags unter der 280-Zeichen-Grenze für Twitter liegt.

3. Hashtags bei Bedarf reduzieren: Wenn der Tweet die Zeichenbegrenzung überschreitet, entfernen Sie einen Hashtag und überprüfen Sie die Zeichenzahl erneut.

4. Weitere Reduzierung bei Bedarf: Wenn der Tweet immer noch zu lang ist, entfernen Sie einen weiteren Hashtag und überprüfen Sie die Zeichenzahl noch einmal.

5. Endgültige Notfalloption: Wenn alle vorherigen Schritte fehlschlagen, schreiben Sie den Tweet komplett neu, um sicherzustellen, dass er die Zeichenbegrenzung einhält.

Durch die Umsetzung dieses mehrstufigen Prozesses können wir gewährleisten, dass die Tweets unseres KI-Agenten durchgängig innerhalb der erforderlichen Zeichenbegrenzung liegen, auch wenn die anfängliche Generierung die Grenze überschreitet. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle zu nutzen, während wir die Kontrolle über den endgültigen Output behalten, was zu einem hochzuverlässigen und erfolgreichen KI-Agenten führt.

Um einen neuen KI-Agenten zu erstellen, der auf Twitter postet, folgen Sie diesen Schritten:

1. Gehen Sie zu your-ai-agent.com und melden Sie sich an, indem Sie Ihren Namen, Ihre E-Mail-Adresse und ein Passwort eingeben.
2. Klicken Sie auf der Seite "Verbindungen" auf die Schaltfläche, um eine Verbindung mit Twitter herzustellen. Benennen Sie die Verbindung und geben Sie die Client-ID aus Ihrem Twitter-Entwicklerportal an.
3. Folgen Sie den Schritten, um ein neues Projekt und eine neue App im Twitter-Entwicklerportal zu erstellen. Legen Sie die App-Berechtigungen auf Lesen und Schreiben und den App-Typ auf "Native" fest. Geben Sie die URL your-ai-agent.com für den Callback-URI und die Website-URL an.
4. Gehen Sie zurück zur Einstellungsseite auf your-ai-agent.com und fügen Sie die Client-ID aus der Twitter-App ein.
5. Verbinden Sie Ihr Twitter-Konto, indem Sie die App autorisieren.
6. Wählen Sie als Nächstes ein API-Modell für Ihr großes Sprachmodell, wie z.B. OpenAI's GPT-4 Turbo oder Gemini 1.0 Pro. Wenn Sie OpenAI verwenden, erstellen Sie einen neuen Geheimschlüssel und fügen Sie ihn zu den Einstellungen hinzu.
7. Klicken Sie auf der Startseite auf den xot KI-Agenten und konfigurieren Sie die Einstellungen, einschließlich der Twitter-Verbindung, des Textmodells, der Sprache, des Posting-Intervalls, der Töne, Themen und Hashtags.
8. Klicken Sie auf "xot starten", um den Workflow zu aktivieren, der automatisch Tweets in Ihrem Namen postet und dabei sicherstellt, dass sie unter der 280-Zeichen-Grenze bleiben.

Der Backend-Workflow verwendet einen mehrstufigen Prozess, um den Tweet zu erstellen und sicherzustellen, dass er innerhalb der Zeichenbegrenzung bleibt. Dabei werden Hashtags bei Bedarf entfernt. Dieser Ansatz garantiert eine hohe Erfolgsquote für die Twitter-Posts Ihres KI-Agenten.

Der Schlüssel dazu, dass die Tweets des KI-Agenten innerhalb der 280-Zeichen-Grenze auf Twitter bleiben, ist der mehrstufige Workflow, der im Backend-Code implementiert ist. Lassen Sie uns die Details genauer betrachten:

1. Tweet-Post-API: Der Workflow beginnt damit, die Twitter-API zum Posten des Tweets zu verwenden. Die Autorisierung wird über das Zugriffstoken gehandhabt, das erhalten wurde, als der Benutzer sein Twitter-Konto mit der App verbunden hat.

2. Zeichenzahl-Validierung: Nachdem der Tweet, einschließlich des Texts und der Hashtags, erstellt wurde, überprüft der Workflow, ob die Gesamtzeichenzahl unter der 280-Zeichen-Grenze liegt. Ist dies der Fall, wird der Tweet erfolgreich gepostet.

3. Iterative Optimierung: Wenn der Tweet die Zeichenbegrenzung überschreitet, beginnt der Workflow mit einem iterativen Optimierungsprozess. Er entfernt einen Hashtag nach dem anderen und überprüft, ob der Tweet nun unter der Grenze liegt. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis eine Version des Tweets gefunden wird, die in die Zeichenbegrenzung passt.

4. Fallback-Option: Als letzte Möglichkeit enthält der Workflow einen Schritt, der alle Hashtags vollständig entfernt und nur den Tweet-Text übrig lässt. Damit wird sichergestellt, dass auch wenn die vorherigen Schritte fehlschlagen, eine Version des Tweets gepostet wird, die in die Zeichenbegrenzung passt.

Indem der Prozess der Tweet-Erstellung in diese mehreren Schritte unterteilt wird, garantiert der Workflow, dass ein Tweet erfolgreich gepostet wird, auch wenn der erste Versuch die Zeichenbegrenzung überschreitet. Dieser Ansatz zeigt die Bedeutung der Einbeziehung menschlich definierter Einschränkungen und iterativer Optimierung bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Um sicherzustellen, dass die Tweets unseres KI-Agenten unter der von Twitter vorgegebenen 280-Zeichen-Grenze bleiben, haben wir einen mehrstufigen Prozess implementiert:

1. Initiale Tweet-Generierung: Der KI-Agent verwendet ein großes Sprachmodell wie GPT-4 Turbo, um einen Tweet zu generieren, der den gewünschten Ton, das Thema und drei relevante Hashtags enthält. Zu diesem Zeitpunkt wissen wir jedoch noch nicht, ob der Tweet unter der Zeichenbegrenzung liegt.

2. Zeichenzahl-Prüfung: Wir überprüfen die Länge des generierten Tweets. Wenn er unter 280 Zeichen liegt, posten wir den Tweet.

3. Hashtag-Reduzierung: Wenn der erste Tweet die Zeichenbegrenzung überschreitet, entfernen wir einen der Hashtags und überprüfen die Länge erneut. Dieser Schritt wird wiederholt, bis der Tweet unter 280 Zeichen liegt.

4. Endgültige Notfalloption: Wenn der Tweet auch nach dem Entfernen aller drei Hashtags immer noch über der Zeichenbegrenzung liegt, verwenden wir ein Plugin, um den Tweet-Inhalt so umzuschreiben, dass er unter der Grenze bleibt.

Dieser mehrstufige Ansatz stellt sicher, dass wir am Ende immer einen Tweet haben, der innerhalb der Twitter-API-Zeichenbeschränkungen liegt, auch wenn die anfängliche Ausgabe des Sprachmodells zu lang ist. Indem wir die Aufgabe in einfachere Teilaufgaben unterteilen und den Tweet iterativ verfeinern, können wir zuverlässig Tweets generieren, die die erforderlichen Spezifikationen erfüllen.

Die Schlüsselergebnisse dieses Videos sind:

1. Große Sprachmodelle wie GPT-4 und GPT-3.5 können leistungsfähige Werkzeuge für die Automatisierung von Aufgaben sein, erfordern aber sorgfältiges Prompting und menschliches Engagement, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

2. Beim Erstellen von KI-Agenten, die auf Plattformen wie Twitter posten, ist es wichtig, spezifische Richtlinien und Einschränkungen festzulegen, um die Ausgabe innerhalb der Zeichenbegrenzungen und Formatierungsanforderungen der Plattform zu halten.

3. Die Strategie des "Aufteilens komplexer Aufgaben in einfachere Teilaufgaben" ist eine effektive Prompt-Engineering-Technik, die dazu beitragen kann, sicherzustellen, dass der KI-Agent die gewünschten Ergebnisse erzielt.

4. Durch manuelles Eingreifen und Bearbeiten der vom KI generierten Inhalte, wenn nötig, können Sie eine hohe Erfolgsquote bei der Aufgabenerfüllung erreichen, auch mit den Einschränkungen aktueller Sprachmodelle.

5. Der Aufbau von benutzerdefinierten KI-Anwendungen wie your-ai-agent.com kann ein leistungsfähiger Weg sein, diese Sprachmodelle für Ihre Geschäftsanforderungen zu nutzen. Die bereitgestellten Links bieten Ressourcen, um Ihnen dabei zu helfen, loszulegen.

Insgesamt zeigt dieses Video die Bedeutung des Verständnisses der Fähigkeiten und Grenzen großer Sprachmodelle sowie den Wert der Kombination ihrer Leistungsfähigkeit mit menschlicher Aufsicht und Intervention, um die besten Ergebnisse zu erzielen.