为确保我们的 AI 代理取得高成功率,我们需要采取主动的方法,引入人工驱动的限制和指南。虽然大型语言模型非常强大,但并非完美,有时会超出字符限制或无法满足特定要求。通过创建一个多步工作流程,并进行条件检查,我们可以确保我们的 AI 代理推文的成功率达到 95% 或更高。

关键步骤如下:

1. 生成推文: 使用 GPT-4 Turbo 等大型语言模型生成初始推文,包括所需的语气、主题和话题标签。

2. 检查字符数: 验证生成的推文(包括话题标签)是否在 Twitter 的 280 字符限制内。

3. 如有需要,减少话题标签: 如果推文超过字符限制,删除一个话题标签并再次检查字符数。

4. 如有需要,进一步缩减: 如果推文仍然太长,删除另一个话题标签并再次检查字符数。

5. 最终后备方案: 如果前述所有步骤都失败,则完全重写推文,确保其在字符限制内。

通过实施这个多步骤流程,我们可以确保我们的 AI 代理的推文始终在所需的字符限制内,即使初始生成超过了限制。这种方法允许我们利用大型语言模型的强大功能,同时保持对最终输出的控制,从而实现高度可靠和成功的 AI 代理。

要创建一个新的 AI 代理发推特,请按照以下步骤操作:

1. 访问 your-ai-agent.com 并注册,输入您的姓名、电子邮件地址和密码。
2. 在"连接"页面上,单击集成 Twitter 的按钮。命名该连接并提供 Twitter 开发者门户中的客户端 ID。
3. 按照步骤在 Twitter 开发者门户上创建一个新的项目和应用程序。将应用程序权限设置为读写,应用程序类型设置为本机。输入 your-ai-agent.com 的回调 URI 和网站 URL。
4. 返回 your-ai-agent.com 的"设置"页面,粘贴 Twitter 应用程序的客户端 ID。
5. 通过授权应用程序来连接您的 Twitter 帐户。
6. 接下来,为您的大型语言模型选择一个 API 模型,如 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 或 Gemini 1.0 Pro。如果使用 OpenAI,请创建一个新的密钥并将其添加到设置中。
7. 在"主页"上,单击 xot AI 代理并配置设置,包括 Twitter 连接、文本模型、语言、发布间隔、语气、主题和话题标签。
8. 单击"启动 xot"以激活工作流程,它将自动代表您发推文,确保它们保持在 280 字符限制内。

后端工作流程使用多步骤过程来制作推文,并确保它符合字符限制,必要时删除话题标签。这种方法可以保证您的 AI 代理在 Twitter 上发帖的高成功率。

确保 AI 代理的推文保持在 Twitter 的 280 字符限制内的关键在于后端代码中实施的多步工作流程。让我们深入了解其中的细节:

1. 发推 API: 工作流程首先使用 Twitter API 发布推文。授权是通过用户将其 Twitter 帐户连接到应用程序时获得的访问令牌来处理的。

2. 字符数验证: 在制作推文(包括文本和话题标签)后,工作流程会检查总字符数是否低于 280 字符限制。如果是,则成功发布推文。

3. 迭代优化: 如果推文超过字符限制,工作流程会进入迭代优化过程。它一次删除一个话题标签,检查推文是否现在在限制范围内。这个过程一直持续到找到一个符合字符限制的推文版本。

4. 后备选项: 作为最终后备方案,工作流程包括一个完全删除话题标签,只留下推文文本的步骤。这可确保即使前面的步骤失败,也能发布一个符合字符限制的推文版本。

通过将推文生成过程分解为这些多个步骤,工作流程可以保证推文会成功发布,即使初次尝试超过了字符限制。这种方法展示了在使用大型语言模型时纳入人为定义的约束和迭代优化的重要性,以确保实现所需的输出。

为确保我们的 AI 代理的推文保持在 Twitter 设置的 280 字符限制内,我们实施了一个多步骤的过程:

1. 初始推文生成: AI 代理使用 GPT-4 Turbo 等大型语言模型生成一条包含所需语气、主题和三个相关话题标签的推文。但在这个阶段,我们还不知道推文是否会在字符限制内。

2. 字符数检查: 我们检查生成的推文长度。如果在 280 字符以内,我们就可以发布推文了。

3. 话题标签减少: 如果初始推文超过字符限制,我们删除一个话题标签并再次检查长度。这一步骤会重复进行,直到推文在 280 字符以内。

4. 最终后备方案: 如果在删除所有三个话题标签后推文仍然超过字符限制,我们使用一个插件来重写推文内容,使其在限制范围内。

这种多步骤方法确保我们最终得到一条符合 Twitter API 字符限制的推文,即使初始的语言模型输出太长。通过将任务分解为更简单的子任务,并迭代地完善推文,我们可以可靠地生成符合要求规格的推文。

这个视频的关键要点是:

1. GPT-4 和 GPT-3.5 等大型语言模型可以是自动化任务的强大工具,但需要仔细的提示和人工参与,以确保实现预期的结果。

2. 在创建用于发帖的 AI 代理时,设置特定的指南和限制很重要,以保持输出在平台的字符限制和格式要求内。

3. "将复杂任务分解为更简单的子任务"的策略是一种有效的提示工程技术,可以帮助确保 AI 代理产生所需的结果。

4. 通过在必要时手动干预和编辑 AI 生成的内容,即使受限于当前语言模型的局限性,您也可以实现高成功率的任务完成。

5. 构建像 your-ai-agent.com 这样的定制 AI 应用程序,可以是一种利用这些语言模型满足您业务需求的强大方式。提供的链接提供了帮助您入门的资源。

总的来说,这个视频展示了理解大型语言模型的能力和局限性的重要性,以及将其强大功能与人工监督和干预相结合以获得最佳结果的价值。