高度な成功率を確保するためには、プロアクティブなアプローチを取り、人間主導の制限とガイドラインを導入する必要があります。大規模な言語モデルは強力ですが、完璧ではなく、文字数制限を超えたり、特定の要件を満たせないことがあります。条件付きチェックを含む複数のステップのワークフローを作成することで、AI エージェントのツイートの成功率を95%以上に保つことができます。

主なステップは以下の通りです:

1. ツイートの生成: GPT-4 Turboなどの大規模な言語モデルを使用して、目的のトーン、トピック、ハッシュタグを含む初期ツイートを生成します。

2. 文字数のチェック: 生成されたツイートがTwitterの280文字制限以内であることを確認します。

3. 必要に応じてハッシュタグを削減: ツイートが文字数制限を超えている場合は、1つのハッシュタグを削除し、再度文字数をチェックします。

4. さらなる削減が必要な場合: ツイートがまだ長すぎる場合は、別のハッシュタグを削除し、再度文字数をチェックします。

5. 最終的な回避策: 前述のすべての手順が失敗した場合は、ツイートを完全に書き換えて文字数制限以内にします。

この複数ステップのプロセスを実装することで、大規模な言語モデルの力を活用しつつ、最終的な出力を管理することができ、信頼性の高い AI エージェントを実現できます。

Twitterに投稿するための新しいAIエージェントを作成するには、以下の手順に従ってください:

1. your-ai-agent.comにアクセスし、名前、メールアドレス、パスワードを入力して登録します。
2. [Connections]ページで、Twitterとの統合ボタンをクリックします。接続名を入力し、Twitter開発者ポータルからクライアントIDを提供します。
3. Twitter開発者ポータルで新しいプロジェクトとアプリを作成します。アプリの権限を読み取りと書き込みに、アプリのタイプをネイティブに設定します。Callback URIとWebサイトURLにyour-ai-agent.comのURLを入力します。
4. your-ai-agent.comの[Settings]ページに戻り、TwitterアプリのクライアントIDを貼り付けます。
5. Twitterアカウントを認証してアプリに接続します。
6. 大規模な言語モデルとしてOpenAIのGPT-4 Turboや Gemini 1.0 ProなどのAPIモデルを選択します。OpenAIを使用する場合は、新しいシークレットキーを作成し、設定に追加します。
7. [Home]ページのxotAIエージェントを選択し、Twitter接続、テキストモデル、言語、投稿間隔、トーン、トピック、ハッシュタグなどの設定を行います。
8. [Start xot]をクリックしてワークフローを有効化すると、280文字制限内でツイートが自動的に投稿されます。

バックエンドのワークフローでは、ツイートを作成し、文字数制限内に収まるように、必要に応じてハッシュタグを削除する多段階のプロセスを使用しています。このアプローチにより、AIエージェントのTwitter投稿の成功率が高くなります。

AIエージェントのツイートをTwitterの280文字制限内に保つ鍵は、バックエンドコードに実装された多段階のワークフローです。詳細を見ていきましょう:

1. ツイート投稿API: ワークフローはTwitter APIを使用してツイートを投稿します。ユーザーがアプリにTwitterアカウントを接続したときに取得したアクセストークンを使ってauthorization処理を行います。

2. 文字数検証: ツイートのテキストとハッシュタグを含めた全体の文字数が280文字以内であることを確認します。文字数が収まっている場合は、ツイートが正常に投稿されます。

3. 反復的な最適化: ツイートが文字数制限を超えている場合、反復的な最適化プロセスに入ります。1つずつハッシュタグを削除し、文字数が収まるかどうかを確認します。この処理を続けて、制限内のツイートバージョンを見つけます。

4. 最終的な回避策: 最後の手段として、ハッシュタグを完全に削除し、ツイートのテキストのみを投稿するステップが用意されています。これにより、前述の手順が失敗した場合でも、文字数制限内のツイートが投稿されます。

このように、ツイート生成プロセスを複数のステップに分割することで、文字数制限を超えた初期の試みでも、必ずツイートが投稿されるようになります。大規模な言語モデルを使用する際には、人間が定義した制約と反復的な最適化を組み込むことの重要性が示されています。

Twitterの280文字制限内にAIエージェントのツイートを収めるために、私たちは以下のような多段階のプロセスを実装しています:

1. 初期ツイート生成: AIエージェントはGPT-4 Turboなどの大規模な言語モデルを使用して、目的のトーン、トピック、3つの関連ハッシュタグを含むツイートを生成します。ただし、この段階では、ツイートが文字数制限内かどうかはわかりません。

2. 文字数チェック: 生成されたツイートの長さを確認します。280文字以内であれば、そのままツイートを投稿します。

3. ハッシュタグの削減: 初期ツイートが文字数制限を超えている場合は、1つのハッシュタグを削除し、長さを再確認します。この手順を繰り返し、ツイートが280文字以内になるまで行います。

4. 最終的な回避策: ハッシュタグを全て削除してもなお文字数制限を超えている場合は、プラグインを使ってツイートの内容を書き換え、制限内に収めます。

この多段階のアプローチにより、たとえ初期の言語モデル出力が長すぎる場合でも、必ずTwitterのAPI制限に収まるツイートを生成できるようになります。タスクを簡単なサブタスクに分割し、反復的に改善することで、所定の仕様を満たすことができます。

このビデオの主なポイントは以下の通りです:

1. GPT-4やGPT-3.5などの大規模な言語モデルは、タスクの自動化に強力なツールとなりますが、目的の結果を得るためには、適切なプロンプティングと人間の関与が必要です。

2. TwitterのようなプラットフォームにポストするAIエージェントを作成する際は、プラットフォームの文字数制限や書式要件を満たすために、具体的なガイドラインと制限を設定することが重要です。

3. 「複雑なタスクを簡単なサブタスクに分割する」という戦略は、プロンプトエンジニアリングの効果的な手法の1つで、AIエージェントが目的の結果を生み出すのに役立ちます。

4. 必要に応じて手動で介入し、AIが生成したコンテンツを編集することで、現在の言語モデルの制限下でも高い成功率を達成できます。

5. your-ai-agent.comのようなカスタムAIアプリケーションを構築することで、これらの言語モデルをビジネスニーズに合わせて活用できます。提供されているリンクには、始めるためのリソースが掲載されています。

全体として、このビデオは大規模な言語モデルの機能と限界を理解し、その力を人間の監視と介入と組み合わせることで最良の結果を得る重要性を示しています。