為了確保我們的 AI 代理人的高成功率,我們需要採取主動的方法,引入人工驅動的限制和指導方針。大型語言模型雖然強大,但並非完美,有時可能會超過字數限制或無法滿足特定要求。通過創建一個多步驟的工作流程,並進行條件檢查,我們可以保證我們的 AI 代理人的推文達到 95% 或更高的成功率。

關鍵步驟如下:

1. 生成推文: 使用像 GPT-4 Turbo 這樣的大型語言模型來生成初始推文,包括所需的語調、主題和話題標籤。

2. 檢查字數: 驗證生成的推文(包括話題標籤)是否在 Twitter 的 280 字限制內。

3. 減少話題標籤(如有需要): 如果推文超過字數限制,刪除一個話題標籤並再次檢查字數。

4. 進一步縮減(如有需要): 如果推文仍然太長,刪除另一個話題標籤並再次檢查字數。

5. 最終後備方案: 如果前述所有步驟都失敗,則完全重寫推文,確保其在字數限制內。

通過實施這個多步驟的過程,我們可以確保我們的 AI 代理人的推文始終在所需的字數限制內,即使初始生成超過了限制。這種方法允許我們利用大型語言模型的力量,同時保持對最終輸出的控制,從而實現高度可靠和成功的 AI 代理人。

要創建一個新的發推特的 AI 代理人,請按照以下步驟操作:

1. 前往 your-ai-agent.com 註冊,輸入您的姓名、電子郵件地址和密碼。
2. 在「連接」頁面上,點擊與 Twitter 整合的按鈕。命名連接並提供您的 Twitter 開發者入口的客戶端 ID。
3. 按照步驟在 Twitter 開發者入口創建一個新的專案和應用程式。將應用程式權限設置為讀寫,應用程式類型設置為原生。輸入 your-ai-agent.com 的 URL 作為回調 URI 和網站 URL。
4. 返回 your-ai-agent.com 的「設定」頁面,粘貼 Twitter 應用程式的客戶端 ID。
5. 授權應用程式以連接您的 Twitter 帳戶。
6. 接下來,為您的大型語言模型選擇一個 API 模型,如 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 或 Gemini 1.0 Pro。如果使用 OpenAI,請創建一個新的密鑰並將其添加到設定中。
7. 在「主頁」上,點擊 xot AI 代理人並配置設定,包括 Twitter 連接、文本模型、語言、發布間隔、語調、主題和話題標籤。
8. 點擊「啟動 xot」以激活工作流程,它將自動代表您發推文,確保它們保持在 280 字符的限制內。

後端工作流程使用多步驟過程來製作推文,並確保它符合字數限制,必要時刪除話題標籤。這種方法可以保證您的 AI 代理人在 Twitter 上發帖的高成功率。

確保 AI 代理人的推文保持在 Twitter 的 280 字符限制內的關鍵,在於後端代碼中實施的多步驟工作流程。讓我們深入了解其中的細節:

1. 發推 API: 工作流程首先使用 Twitter API 發布推文。授權是通過用戶將其 Twitter 帳戶連接到應用程式時獲得的訪問令牌來處理的。

2. 字數驗證: 在製作推文(包括文字和話題標籤)後,工作流程會檢查總字數是否在 280 字符限制內。如果是,則成功發布推文。

3. 迭代優化: 如果推文超過字數限制,工作流程會進入迭代優化過程。它一次刪除一個話題標籤,檢查推文是否現在在限制內。這個過程一直持續到找到一個符合字數限制的推文版本。

4. 後備選項: 作為最終後備方案,工作流程包括一個完全刪除話題標籤,只留下推文文字的步驟。這可確保即使前面的步驟失敗,也會發布一個符合字數限制的推文版本。

通過將推文生成過程分解為這些多個步驟,工作流程保證即使初次嘗試超過字數限制,也能成功發布推文。這種方法體現了在使用大型語言模型時納入人為定義的約束和迭代優化的重要性,以確保實現預期的輸出。

為了確保我們的 AI 代理人的推文保持在 Twitter 設定的 280 字符限制內,我們實施了一個多步驟的過程:

1. 初始推文生成: AI 代理人使用像 GPT-4 Turbo 這樣的大型語言模型來生成一條包含所需語調、主題和三個相關話題標籤的推文。但在這個階段,我們還不知道推文是否會在字數限制內。

2. 字數檢查: 我們檢查生成的推文長度。如果在 280 字符以內,我們就可以發布推文了。

3. 話題標籤減少: 如果初始推文超過字數限制,我們刪除一個話題標籤並再次檢查長度。這個步驟會重複進行,直到推文在 280 字符以內。

4. 最終後備方案: 如果在刪除所有三個話題標籤後推文仍然超過字數限制,我們使用一個插件來重寫推文內容,使其在限制內。

這種多步驟的方法確保我們最終得到一條符合 Twitter API 字數限制的推文,即使初始的語言模型輸出太長。通過將任務分解為更簡單的子任務,並迭代地改進推文,我們可以可靠地生成符合要求的推文。

這個視頻的關鍵要點是:

1. 像 GPT-4 和 GPT-3.5 這樣的大型語言模型可以是自動化任務的強大工具,但需要仔細的提示和人工參與,以確保實現預期的結果。

2. 在創建用於在 Twitter 等平台發帖的 AI 代理人時,設定特定的指導方針和限制很重要,以保持輸出在平台的字數限制和格式要求內。

3. "將複雜任務分解為更簡單的子任務"的策略是一種有效的提示工程技術,可以幫助確保 AI 代理人產生所需的結果。

4. 通過手動干預和編輯 AI 生成的內容(如有必要),即使受限於當前的語言模型,您也可以實現高成功率的任務完成。

5. 構建像 your-ai-agent.com 這樣的定制 AI 應用程式,可以是一種利用這些語言模型滿足您業務需求的強大方式。提供的鏈接提供了幫助您入門的資源。

總的來說,這個視頻展示了理解大型語言模型的能力和局限性的重要性,以及將其力量與人工監督和干預相結合以獲得最佳結果的價值。