Om een hoge slaagkans voor onze AI-agenten te garanderen, moeten we een proactieve aanpak hanteren en mensgestuurde beperkingen en richtlijnen invoeren. Grote taalmodellen, hoewel krachtig, zijn niet perfect en kunnen soms de tekenlimiet overschrijden of niet voldoen aan specifieke vereisten. Door een workflow met meerdere stappen en voorwaardelijke controles te creëren, kunnen we een slaagkans van 95% of hoger garanderen voor de tweets van onze AI-agent.

De belangrijkste stappen zijn:

1. Tweet genereren: Gebruik een groot taalmodel zoals GPT-4 Turbo om de initiële tweet te genereren, inclusief de gewenste toon, onderwerp en hashtags.

2. Karaktertelling controleren: Controleer of de gegenereerde tweet, inclusief de hashtags, binnen de 280-tekenlimiet voor Twitter valt.

3. Hashtags verminderen indien nodig: Als de tweet de tekenlimiet overschrijdt, verwijder dan één hashtag en controleer de karaktertelling opnieuw.

4. Verdere vermindering indien nodig: Als de tweet nog steeds te lang is, verwijder dan nog een hashtag en controleer de karaktertelling opnieuw.

5. Laatste noodoplossing: Als alle vorige stappen mislukken, herschrijf dan de tweet volledig om ervoor te zorgen dat deze binnen de tekenlimiet valt.

Door dit proces met meerdere stappen te implementeren, kunnen we ervoor zorgen dat de tweets van onze AI-agent consistent binnen de vereiste tekenlimiet blijven, zelfs als de initiële generatie de limiet overschrijdt. Deze aanpak stelt ons in staat om de kracht van grote taalmodellen te benutten, terwijl we controle behouden over de uiteindelijke output, wat resulteert in een zeer betrouwbare en succesvolle AI-agent.

Volg deze stappen om een nieuwe AI-agent te maken die op Twitter plaatst:

1. Ga naar your-ai-agent.com en meld je aan door je naam, e-mailadres en een wachtwoord in te voeren.
2. Klik op de pagina Verbindingen op de knop om te integreren met Twitter. Geef de verbinding een naam en verstrek de client-ID van je Twitter-ontwikkelaarsportaal.
3. Volg de stappen om een nieuw project en app te maken op het Twitter Developer Portal. Stel de app-machtigingen in op lezen en schrijven, en het app-type op native. Voer de URL van your-ai-agent.com in voor de Callback-URI en Website-URL.
4. Ga terug naar de pagina Instellingen op your-ai-agent.com en plak de client-ID van de Twitter-app.
5. Verbind je Twitter-account door de app te autoriseren.
6. Kies vervolgens een API-model voor je grote taalmodel, zoals OpenAI's GPT-4 Turbo of Gemini 1.0 Pro. Als je OpenAI gebruikt, maak dan een nieuwe geheime sleutel aan en voeg deze toe aan de instellingen.
7. Klik op de startpagina op de xot AI-agent en configureer de instellingen, inclusief de Twitter-verbinding, tekstmodel, taal, plaatsingsinterval, tonen, onderwerpen en hashtags.
8. Klik op "Start xot" om de workflow te activeren, die automatisch tweets voor je zal plaatsen en ervoor zorgt dat ze binnen de 280-tekenlimiet blijven.

De backend-workflow gebruikt een proces met meerdere stappen om de tweet op te stellen en ervoor te zorgen dat deze binnen de tekenlimiet past, waarbij indien nodig hashtags worden verwijderd. Deze aanpak garandeert een hoge slaagkans voor de Twitter-posts van je AI-agent.

De sleutel tot het garanderen dat de tweets van de AI-agent binnen de 280-tekenlimiet op Twitter blijven, is de workflow met meerdere stappen die is geïmplementeerd in de backend-code. Laten we de details eens bekijken:

1. Tweet plaatsen API: De workflow begint met het gebruik van de Twitter-API om de tweet te plaatsen. De autorisatie wordt afgehandeld met behulp van het toegangstoken dat is verkregen toen de gebruiker zijn Twitter-account met de app verbond.

2. Validatie van karaktertelling: Nadat de tweet is opgesteld, inclusief de tekst en de hashtags, controleert de workflow of het totale aantal tekens onder de 280-tekenlimiet ligt. Als dat het geval is, wordt de tweet succesvol geplaatst.

3. Iteratieve optimalisatie: Als de tweet de tekenlimiet overschrijdt, gaat de workflow over op een iteratief optimalisatieproces. Het verwijdert één hashtag tegelijk en controleert of de tweet nu onder de limiet valt. Dit proces gaat door totdat een versie van de tweet is gevonden die binnen de tekenlimiet past.

4. Noodoplossing: Als laatste noodoplossing bevat de workflow een stap die alle hashtags volledig verwijdert, waarbij alleen de tweettext overblijft. Hierdoor wordt gegarandeerd dat er zelfs als de vorige stappen mislukken, een versie van de tweet wordt geplaatst die binnen de tekenlimiet past.

Door het tweetgeneratie-proces op te splitsen in deze meerdere stappen, garandeert de workflow dat er een tweet wordt geplaatst, zelfs als de eerste poging de tekenlimiet overschrijdt. Deze aanpak toont het belang aan van het opnemen van mensgedefinieerde beperkingen en iteratieve optimalisatie bij het werken met grote taalmodellen, om de gewenste output te bereiken.

Om ervoor te zorgen dat de tweets van onze AI-agent binnen de 280-tekenlimiet van Twitter blijven, hebben we een proces met meerdere stappen geïmplementeerd:

1. Initiële tweetgeneratie: De AI-agent gebruikt een groot taalmodel, zoals GPT-4 Turbo, om een tweet te genereren die de gewenste toon, onderwerp en drie relevante hashtags bevat. Op dit moment weten we echter niet of de tweet binnen de tekenlimiet zal vallen.

2. Controle van karaktertelling: We controleren de lengte van de gegenereerde tweet. Als deze onder de 280 tekens is, gaan we over tot het plaatsen van de tweet.

3. Vermindering van hashtags: Als de initiële tweet de tekenlimiet overschrijdt, verwijderen we één van de hashtags en controleren we de lengte opnieuw. Deze stap wordt herhaald totdat de tweet binnen de 280 tekens valt.

4. Laatste noodoplossing: Als de tweet nog steeds de tekenlimiet overschrijdt na het verwijderen van alle drie de hashtags, gebruiken we een plugin om de tweetinhoud opnieuw te schrijven zodat deze binnen de limiet valt.

Deze aanpak met meerdere stappen zorgt ervoor dat we altijd eindigen met een tweet die binnen de beperkingen van de Twitter-API past, zelfs als de initiële output van het taalmodel te lang is. Door de taak op te splitsen in eenvoudiger deeltaken en de tweet iteratief te verfijnen, kunnen we betrouwbaar tweets genereren die aan de vereiste specificaties voldoen.

De belangrijkste inzichten uit deze video zijn:

1. Grote taalmodellen zoals GPT-4 en GPT-3.5 kunnen krachtige hulpmiddelen zijn voor het automatiseren van taken, maar vereisen zorgvuldige prompting en menselijke betrokkenheid om de gewenste resultaten te garanderen.

2. Bij het creëren van AI-agenten om te posten op platforms als Twitter is het belangrijk om specifieke richtlijnen en beperkingen op te stellen om de output binnen de tekenlimiet en opmaakvoorschriften van het platform te houden.

3. De strategie van "complexe taken opdelen in eenvoudiger deeltaken" is een effectieve prompt engineering-techniek die kan helpen om ervoor te zorgen dat de AI-agent de gewenste resultaten produceert.

4. Door handmatig in te grijpen en de door AI gegenereerde inhoud indien nodig te bewerken, kun je een hoge slaagkans bereiken bij het voltooien van de taak, zelfs met de beperkingen van de huidige taalmodellen.

5. Het bouwen van op maat gemaakte AI-toepassingen zoals your-ai-agent.com kan een krachtige manier zijn om deze taalmodellen voor je bedrijfsbehoeften in te zetten. De verstrekte links bieden hulpmiddelen om je op weg te helpen.

In het algemeen laat deze video het belang zien van het begrijpen van de mogelijkheden en beperkingen van grote taalmodellen, en de waarde van het combineren van hun kracht met menselijk toezicht en interventie om de beste resultaten te bereiken.