För att säkerställa en hög framgångsgrad för våra AI-agenter måste vi ta ett proaktivt tillvägagångssätt och införa mänskligt styrda begränsningar och riktlinjer. Stora språkmodeller, trots sin kraft, är inte perfekta och kan ibland överskrida teckengränser eller inte uppfylla specifika krav. Genom att skapa en flerstegig arbetsprocess med villkorliga kontroller kan vi garantera en framgångsgrad på 95% eller högre för våra AI-agentens tweets.

De viktigaste stegen är:

1. Generera tweeten: Använd en stor språkmodell som GPT-4 Turbo för att generera den initiala tweeten, inklusive önskad ton, ämne och hashtags.

2. Kontrollera teckenmängd: Verifiera att den genererade tweeten, inklusive hashtaggarna, är under 280-teckengränsen för Twitter.

3. Minska hashtags vid behov: Om tweeten överskrider teckengränsen, ta bort en hashtag och kontrollera teckenmängden igen.

4. Ytterligare minskning vid behov: Om tweeten fortfarande är för lång, ta bort en annan hashtag och kontrollera teckenmängden en gång till.

5. Slutlig reservlösning: Om alla tidigare steg misslyckas, skriv om tweeten helt för att säkerställa att den är under teckengränsen.

Genom att implementera denna flerstegiga process kan vi säkerställa att våra AI-agentens tweets konsekvent ligger inom den erforderliga teckengränsen, även om den initiala genereringen överskrider gränsen. Detta tillvägagångssätt låter oss utnyttja kraften hos stora språkmodeller samtidigt som vi behåller kontrollen över det slutliga resultatet, vilket leder till en mycket tillförlitlig och framgångsrik AI-agent.

För att skapa en ny AI-agent som publicerar på Twitter, följ dessa steg:

1. Gå till your-ai-agent.com och registrera dig genom att ange ditt namn, e-postadress och ett lösenord.
2. På sidan Anslutningar, klicka på knappen för att integrera med Twitter. Namnge anslutningen och ange klient-ID:t från din Twitter-utvecklarportal.
3. Följ stegen för att skapa ett nytt projekt och en ny app på Twitter Developer Portal. Ställ in appens behörigheter på läs och skriv, och apptypen på inbyggd. Ange your-ai-agent.com-URL:en för Callback-URI och Webbplats-URL.
4. Gå tillbaka till inställningssidan på your-ai-agent.com och klistra in klient-ID:t från Twitter-appen.
5. Anslut ditt Twitter-konto genom att auktorisera appen.
6. Välj sedan en API-modell för din stora språkmodell, som OpenAI:s GPT-4 Turbo eller Gemini 1.0 Pro. Om du använder OpenAI, skapa en ny hemlig nyckel och lägg till den i inställningarna.
7. På startsidan, klicka på xot AI-agenten och konfigurera inställningarna, inklusive Twitter-anslutningen, textmodellen, språket, publiceringsintervallet, tonerna, ämnena och hashtaggarna.
8. Klicka på "Starta xot" för att aktivera arbetsflödet, som automatiskt kommer att publicera tweets åt dig och se till att de håller sig under 280-teckengränsen.

Backendarbetsflödet använder en flerstegig process för att utforma tweeten och säkerställa att den ryms inom teckengränsen, genom att ta bort hashtags vid behov. Detta tillvägagångssätt garanterar en hög framgångsgrad för din AI-agents Twitter-inlägg.

Nyckel för att säkerställa att AI-agentens tweets förblir inom 280-teckengränsen på Twitter är den flerstegiga arbetsprocess som implementerats i backend-koden. Låt oss gå in på detaljerna:

1. Post Tweet API: Arbetsflödet börjar med att använda Twitter-API:et för att publicera tweeten. Auktoriseringen hanteras med hjälp av åtkomsttoken som erhölls när användaren anslöt sitt Twitter-konto till appen.

2. Validering av teckenmängd: Efter att ha utformat tweeten, inklusive texten och hashtaggarna, kontrollerar arbetsflödet om den totala teckenmängden är under 280-teckengränsen. Om den är det, publiceras tweeten framgångsrikt.

3. Iterativ optimering: Om tweeten överskrider teckengränsen, går arbetsflödet in i en iterativ optimeringsprocess. Det tar bort en hashtag i taget och kontrollerar om tweeten nu är under gränsen. Denna process fortsätter tills en version av tweeten som ryms inom teckengränsen hittas.

4. Reservlösning: Som en slutlig reservlösning innehåller arbetsflödet ett steg som helt tar bort hashtaggarna och lämnar endast tweetens text. Detta säkerställer att även om de tidigare stegen misslyckas, publiceras en version av tweeten som ryms inom teckengränsen.

Genom att dela upp tweetgenereringsprocessen i dessa flera steg garanterar arbetsflödet att en tweet kommer att publiceras framgångsrikt, även om det första försöket överskrider teckengränsen. Detta tillvägagångssätt visar på vikten av att införliva mänskligt definierade begränsningar och iterativ optimering när man arbetar med stora språkmodeller, för att säkerställa att önskat resultat uppnås.

För att säkerställa att våra AI-agentens tweets förblir under 280-teckengränsen som Twitter har satt, har vi implementerat en flerstegig process:

1. Initial tweetgenerering: AI-agenten använder en stor språkmodell, som GPT-4 Turbo, för att generera en tweet som inkluderar önskad ton, ämne och tre relevanta hashtags. Men i det här skedet vet vi inte om tweeten kommer att vara under teckengränsen.

2. Kontroll av teckenmängd: Vi kontrollerar längden på den genererade tweeten. Om den är under 280 tecken, fortsätter vi att publicera tweeten.

3. Minskning av hashtags: Om den initiala tweeten överskrider teckengränsen, tar vi bort en av hashtaggarna och kontrollerar längden igen. Detta steg upprepas tills tweeten är under 280 tecken.

4. Slutlig reservlösning: Om tweeten fortfarande överskrider teckengränsen efter att ha tagit bort alla tre hashtags, använder vi ett plugin för att skriva om tweetinnehållet så att det ryms inom gränsen.

Denna flerstegiga metod säkerställer att vi alltid slutar upp med en tweet som passar inom Twitters API:s teckenbegränsningar, även om den initiala språkmodellens utdata är för lång. Genom att dela upp uppgiften i enklare deluppgifter och iterativt förfina tweeten, kan vi på ett tillförlitligt sätt generera tweets som uppfyller de erforderliga specifikationerna.

De viktigaste lärdomarna från denna video är:

1. Stora språkmodeller som GPT-4 och GPT-3.5 kan vara kraftfulla verktyg för att automatisera uppgifter, men de kräver noggrann promptning och mänskligt engagemang för att säkerställa önskade resultat.

2. När du skapar AI-agenter för att publicera på plattformar som Twitter, är det viktigt att ställa in specifika riktlinjer och begränsningar för att hålla utdata inom plattformens teckengränser och formateringskrav.

3. Strategin att "dela upp komplexa uppgifter i enklare deluppgifter" är en effektiv prompt-engineering-teknik som kan hjälpa till att säkerställa att AI-agenten producerar önskat resultat.

4. Genom att manuellt ingripa och redigera AI-genererat innehåll när det behövs, kan du uppnå en hög framgångsgrad i att slutföra uppgiften, även med begränsningarna hos nuvarande språkmodeller.

5. Att bygga anpassade AI-applikationer som your-ai-agent.com kan vara ett kraftfullt sätt att utnyttja dessa språkmodeller för dina affärsbehov. De angivna länkarna erbjuder resurser för att hjälpa dig komma igång.

Sammanfattningsvis visar denna video på vikten av att förstå stora språkmodellers möjligheter och begränsningar, och värdet av att kombinera deras kraft med mänsklig övervakning och inblandning för att uppnå de bästa resultaten.