Para garantir uma alta taxa de sucesso para nossos agentes de IA, precisamos adotar uma abordagem proativa e introduzir restrições e diretrizes orientadas pelo ser humano. Os modelos de linguagem em larga escala, embora poderosos, não são perfeitos e às vezes podem exceder os limites de caracteres ou não atender a requisitos específicos. Ao criar um fluxo de trabalho de várias etapas com verificações condicionais, podemos garantir uma taxa de sucesso de 95% ou mais para os tweets do nosso agente de IA.

As etapas-chave são:

1. Gerar o Tweet: Use um modelo de linguagem em larga escala como o GPT-4 Turbo para gerar o tweet inicial, incluindo o tom, o tópico e as hashtags desejados.

2. Verificar a Contagem de Caracteres: Verifique se o tweet gerado, incluindo as hashtags, está abaixo do limite de 280 caracteres para o Twitter.

3. Reduzir as Hashtags, se Necessário: Se o tweet exceder o limite de caracteres, remova uma hashtag e verifique a contagem de caracteres novamente.

4. Redução Adicional, se Necessário: Se o tweet ainda estiver muito longo, remova outra hashtag e verifique a contagem de caracteres mais uma vez.

5. Último Recurso: Se todas as etapas anteriores falharem, reescreva o tweet inteiramente para garantir que ele esteja abaixo do limite de caracteres.

Ao implementar esse processo de várias etapas, podemos garantir que os tweets do nosso agente de IA estejam consistentemente dentro do limite de caracteres exigido, mesmo que a geração inicial exceda o limite. Essa abordagem nos permite aproveitar o poder dos modelos de linguagem em larga escala, mantendo o controle sobre o resultado final, resultando em um agente de IA altamente confiável e bem-sucedido.

Para criar um novo agente de IA que publique no Twitter, siga estas etapas:

1. Acesse your-ai-agent.com e cadastre-se, informando seu nome, endereço de e-mail e uma senha.
2. Na página de Conexões, clique no botão para integrar com o Twitter. Nomeie a conexão e forneça o ID do cliente do seu portal de desenvolvedor do Twitter.
3. Siga as etapas para criar um novo projeto e aplicativo no Twitter Developer Portal. Defina as permissões do aplicativo como leitura e escrita, e o tipo de aplicativo como nativo. Insira a URL your-ai-agent.com para o URI de Retorno de Chamada e a URL do Site.
4. Volte para a página de Configurações no your-ai-agent.com e cole o ID do cliente do aplicativo do Twitter.
5. Conecte sua conta do Twitter autorizando o aplicativo.
6. Em seguida, escolha um modelo de API para seu modelo de linguagem em larga escala, como o GPT-4 Turbo da OpenAI ou o Gemini 1.0 Pro. Se usar a OpenAI, crie uma nova chave secreta e adicione-a às configurações.
7. Na página Inicial, clique no agente de IA xot e configure as configurações, incluindo a conexão do Twitter, o modelo de texto, o idioma, o intervalo de publicação, os tons, os tópicos e as hashtags.
8. Clique em "Iniciar xot" para ativar o fluxo de trabalho, que publicará automaticamente tweets em seu nome, garantindo que eles fiquem abaixo do limite de 280 caracteres.

O fluxo de trabalho do back-end usa um processo de várias etapas para criar o tweet e garantir que ele se encaixe dentro do limite de caracteres, removendo hashtags, se necessário. Essa abordagem garante uma alta taxa de sucesso para as publicações do seu agente de IA no Twitter.

A chave para garantir que os tweets do agente de IA fiquem dentro do limite de 280 caracteres no Twitter é o fluxo de trabalho de várias etapas implementado no código do back-end. Vamos mergulhar nos detalhes:

1. API de Publicação de Tweets: O fluxo de trabalho começa usando a API do Twitter para publicar o tweet. A autorização é tratada usando o token de acesso obtido quando o usuário conectou sua conta do Twitter ao aplicativo.

2. Validação da Contagem de Caracteres: Depois de criar o tweet, incluindo o texto e as hashtags, o fluxo de trabalho verifica se a contagem total de caracteres está abaixo do limite de 280 caracteres. Se estiver, o tweet é publicado com sucesso.

3. Otimização Iterativa: Se o tweet exceder o limite de caracteres, o fluxo de trabalho entra em um processo de otimização iterativa. Ele remove uma hashtag por vez, verificando se o tweet agora está abaixo do limite. Esse processo continua até que uma versão do tweet que se encaixe no limite de caracteres seja encontrada.

4. Opção de Último Recurso: Como último recurso, o fluxo de trabalho inclui uma etapa que remove completamente as hashtags, deixando apenas o texto do tweet. Isso garante que, mesmo se as etapas anteriores falharem, uma versão do tweet que se encaixe no limite de caracteres será publicada.

Ao dividir o processo de geração de tweets em várias etapas, o fluxo de trabalho garante que um tweet será publicado com sucesso, mesmo que a tentativa inicial exceda o limite de caracteres. Essa abordagem demonstra a importância de incorporar restrições definidas pelo ser humano e otimização iterativa ao trabalhar com modelos de linguagem em larga escala, para garantir que o resultado desejado seja alcançado.

Para garantir que os tweets do nosso agente de IA fiquem abaixo do limite de 280 caracteres definido pelo Twitter, implementamos um processo de várias etapas:

1. Geração Inicial do Tweet: O agente de IA usa um modelo de linguagem em larga escala, como o GPT-4 Turbo, para gerar um tweet que inclui o tom, o tópico e três hashtags relevantes. No entanto, nesta etapa, não sabemos se o tweet ficará abaixo do limite de caracteres.

2. Verificação da Contagem de Caracteres: Verificamos o comprimento do tweet gerado. Se estiver abaixo de 280 caracteres, prosseguimos com a publicação do tweet.

3. Redução de Hashtags: Se o tweet inicial estiver acima do limite de caracteres, removemos uma das hashtags e verificamos o comprimento novamente. Essa etapa é repetida até que o tweet esteja abaixo de 280 caracteres.

4. Último Recurso: Se o tweet ainda estiver acima do limite de caracteres após remover as três hashtags, usamos um plugin para reescrever o conteúdo do tweet para que fique abaixo do limite.

Essa abordagem de várias etapas garante que sempre terminemos com um tweet que se encaixe nas restrições de caracteres da API do Twitter, mesmo que a saída inicial do modelo de linguagem seja muito longa. Ao dividir a tarefa em subtarefas mais simples e refinar o tweet iterativamente, podemos gerar tweets de maneira confiável que atendam às especificações necessárias.

As principais conclusões deste vídeo são:

1. Modelos de linguagem em larga escala como GPT-4 e GPT-3.5 podem ser ferramentas poderosas para automatizar tarefas, mas requerem prompting cuidadoso e envolvimento humano para garantir os resultados desejados.

2. Ao criar agentes de IA para publicar em plataformas como o Twitter, é importante definir diretrizes e restrições específicas para manter a saída dentro dos limites de caracteres e requisitos de formatação da plataforma.

3. A estratégia de "dividir tarefas complexas em subtarefas mais simples" é uma técnica eficaz de engenharia de prompts que pode ajudar a garantir que o agente de IA produza os resultados desejados.

4. Ao intervir manualmente e editar o conteúdo gerado pela IA quando necessário, você pode alcançar uma alta taxa de sucesso na conclusão da tarefa, mesmo com as limitações dos modelos de linguagem atuais.

5. Construir aplicativos de IA personalizados como your-ai-agent.com pode ser uma maneira poderosa de aproveitar esses modelos de linguagem para as necessidades do seu negócio. Os links fornecidos oferecem recursos para ajudá-lo a começar.

Em geral, este vídeo demonstra a importância de entender as capacidades e limitações dos modelos de linguagem em larga escala, e o valor de combinar seu poder com a supervisão e intervenção humana para obter os melhores resultados.