우리 AI 에이전트의 높은 성공률을 보장하기 위해서는 인간 주도의 제한 및 지침을 도입하는 선제적인 접근이 필요합니다. 강력한 대형 언어 모델이지만 완벽하지는 않으며 때로는 문자 제한을 초과하거나 특정 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 조건부 검사가 포함된 다단계 워크플로를 만들면 AI 에이전트의 트윗에 대해 95% 이상의 성공률을 보장할 수 있습니다.

핵심 단계는 다음과 같습니다:

1. 트윗 생성: GPT-4 Turbo와 같은 대형 언어 모델을 사용하여 원하는 톤, 주제 및 해시태그가 포함된 초기 트윗을 생성합니다.

2. 문자 수 확인: 생성된 트윗(해시태그 포함)이 트위터의 280자 제한 내에 있는지 확인합니다.

3. 필요한 경우 해시태그 줄이기: 트윗이 문자 제한을 초과하는 경우 해시태그 하나를 제거하고 다시 문자 수를 확인합니다.

4. 추가 축소가 필요한 경우: 트윗이 여전히 너무 길면 다른 해시태그를 제거하고 다시 문자 수를 확인합니다.

5. 최종 대안: 이전 단계가 모두 실패하면 문자 제한 내에 있도록 트윗을 완전히 다시 작성합니다.

이 다단계 프로세스를 구현함으로써 초기 생성이 제한을 초과하더라도 AI 에이전트의 트윗이 일관되게 필수 문자 제한 내에 있도록 보장할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 대형 언어 모델의 힘을 활용하면서도 최종 출력에 대한 통제력을 유지할 수 있어 매우 신뢰할 수 있고 성공적인 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.