Para garantizar una alta tasa de éxito para nuestros agentes de IA, debemos adoptar un enfoque proactivo e introducir restricciones y pautas impulsadas por el ser humano. Los modelos de lenguaje a gran escala, si bien poderosos, no son perfectos y a veces pueden exceder los límites de caracteres o no cumplir con requisitos específicos. Al crear un flujo de trabajo de varios pasos con verificaciones condicionales, podemos garantizar una tasa de éxito del 95% o superior para los tweets de nuestro agente de IA.

Los pasos clave son:

1. Generar el Tweet: Utiliza un modelo de lenguaje a gran escala como GPT-4 Turbo para generar el tweet inicial, incluyendo el tono, el tema y los hashtags deseados.

2. Verificar el recuento de caracteres: Verifica que el tweet generado, incluidos los hashtags, esté por debajo del límite de 280 caracteres para Twitter.

3. Reducir los hashtags si es necesario: Si el tweet supera el límite de caracteres, elimina un hashtag y vuelve a verificar el recuento de caracteres.

4. Más reducción si es necesario: Si el tweet sigue siendo demasiado largo, elimina otro hashtag y vuelve a verificar el recuento de caracteres.

5. Último recurso: Si fallan todos los pasos anteriores, reescribe el tweet por completo para asegurarte de que esté por debajo del límite de caracteres.

Al implementar este proceso de varios pasos, podemos garantizar que los tweets de nuestro agente de IA se mantengan consistentemente dentro del límite de caracteres requerido, incluso si la generación inicial supera el límite. Este enfoque nos permite aprovechar el poder de los modelos de lenguaje a gran escala mientras mantenemos el control sobre el resultado final, lo que da como resultado un agente de IA altamente confiable y exitoso.

Para crear un nuevo agente de IA que publique en Twitter, sigue estos pasos:

1. Ve a your-ai-agent.com y regístrate ingresando tu nombre, dirección de correo electrónico y una contraseña.
2. En la página de Conexiones, haz clic en el botón para integrarte con Twitter. Nombra la conexión y proporciona el ID de cliente desde tu portal de desarrolladores de Twitter.
3. Sigue los pasos para crear un nuevo proyecto y aplicación en el Portal de Desarrolladores de Twitter. Establece los permisos de la aplicación en lectura y escritura, y el tipo de aplicación en nativa. Ingresa la URL de your-ai-agent.com para la URI de devolución de llamada y la URL del sitio web.
4. Vuelve a la página de Configuración en your-ai-agent.com y pega el ID de cliente de la aplicación de Twitter.
5. Conecta tu cuenta de Twitter autorizando la aplicación.
6. A continuación, elige un modelo de API para tu modelo de lenguaje a gran escala, como GPT-4 Turbo de OpenAI o Gemini 1.0 Pro. Si usas OpenAI, crea una nueva clave secreta y agrégala a la configuración.
7. En la página de Inicio, haz clic en el agente de IA xot y configura la configuración, incluida la conexión de Twitter, el modelo de texto, el idioma, el intervalo de publicación, los tonos, los temas y los hashtags.
8. Haz clic en "Iniciar xot" para activar el flujo de trabajo, que publicará automáticamente tweets en tu nombre, asegurándose de que se mantengan por debajo del límite de 280 caracteres.

El flujo de trabajo del backend utiliza un proceso de varios pasos para redactar el tweet y asegurarse de que se ajuste dentro del límite de caracteres, eliminando los hashtags si es necesario. Este enfoque garantiza una alta tasa de éxito para las publicaciones de Twitter de tu agente de IA.

La clave para asegurar que los tweets del agente de IA se mantengan dentro del límite de 280 caracteres en Twitter es el flujo de trabajo de varios pasos implementado en el código del backend. Profundicemos en los detalles:

1. API de publicación de tweets: El flujo de trabajo comienza utilizando la API de Twitter para publicar el tweet. La autorización se maneja utilizando el token de acceso obtenido cuando el usuario conectó su cuenta de Twitter a la aplicación.

2. Validación del recuento de caracteres: Después de redactar el tweet, incluido el texto y los hashtags, el flujo de trabajo verifica si el recuento total de caracteres está por debajo del límite de 280 caracteres. Si es así, el tweet se publica con éxito.

3. Optimización iterativa: Si el tweet supera el límite de caracteres, el flujo de trabajo entra en un proceso de optimización iterativa. Elimina un hashtag a la vez, verificando si el tweet ahora está por debajo del límite. Este proceso continúa hasta que se encuentra una versión del tweet que se ajuste al límite de caracteres.

4. Opción de último recurso: Como último recurso, el flujo de trabajo incluye un paso que elimina por completo los hashtags, dejando solo el texto del tweet. Esto asegura que incluso si fallan los pasos anteriores, se publique una versión del tweet que se ajuste al límite de caracteres.

Al dividir el proceso de generación de tweets en estos múltiples pasos, el flujo de trabajo garantiza que se publicará un tweet, incluso si el intento inicial supera el límite de caracteres. Este enfoque demuestra la importancia de incorporar restricciones definidas por el ser humano y la optimización iterativa al trabajar con modelos de lenguaje a gran escala, para asegurar que se logre el resultado deseado.

Para asegurarnos de que los tweets de nuestro agente de IA se mantengan por debajo del límite de 280 caracteres establecido por Twitter, hemos implementado un proceso de varios pasos:

1. Generación inicial del tweet: El agente de IA utiliza un modelo de lenguaje a gran escala, como GPT-4 Turbo, para generar un tweet que incluya el tono, el tema y tres hashtags relevantes. Sin embargo, en esta etapa, no sabemos si el tweet estará por debajo del límite de caracteres.

2. Verificación del recuento de caracteres: Verificamos la longitud del tweet generado. Si está por debajo de 280 caracteres, procedemos a publicar el tweet.

3. Reducción de hashtags: Si el tweet inicial supera el límite de caracteres, eliminamos uno de los hashtags y volvemos a verificar la longitud. Este paso se repite hasta que el tweet esté por debajo de 280 caracteres.

4. Último recurso: Si el tweet sigue estando por encima del límite de caracteres después de eliminar los tres hashtags, utilizamos un complemento para reescribir el contenido del tweet para que esté por debajo del límite.

Este enfoque de varios pasos asegura que siempre terminemos con un tweet que se ajuste a las restricciones de caracteres de la API de Twitter, incluso si la salida inicial del modelo de lenguaje es demasiado larga. Al dividir la tarea en subtareas más simples y refinar el tweet de manera iterativa, podemos generar de manera confiable tweets que cumplan con las especificaciones requeridas.

Los puntos clave de este video son:

1. Los modelos de lenguaje a gran escala como GPT-4 y GPT-3.5 pueden ser herramientas poderosas para automatizar tareas, pero requieren un prompting cuidadoso y la participación humana para asegurar los resultados deseados.

2. Al crear agentes de IA para publicar en plataformas como Twitter, es importante establecer pautas y restricciones específicas para mantener la salida dentro de los límites de caracteres y los requisitos de formato de la plataforma.

3. La estrategia de "dividir tareas complejas en subtareas más simples" es una técnica efectiva de ingeniería de prompts que puede ayudar a garantizar que el agente de IA produzca los resultados deseados.

4. Al intervenir manualmente y editar el contenido generado por IA cuando sea necesario, puedes lograr una alta tasa de éxito en completar la tarea, incluso con las limitaciones de los modelos de lenguaje actuales.

5. Construir aplicaciones de IA personalizadas como your-ai-agent.com puede ser una forma poderosa de aprovechar estos modelos de lenguaje para las necesidades de tu negocio. Los enlaces proporcionados ofrecen recursos para ayudarte a comenzar.

En general, este video demuestra la importancia de comprender las capacidades y limitaciones de los modelos de lenguaje a gran escala, y el valor de combinar su poder con la supervisión y la intervención humana para lograr los mejores resultados.