Come ottenere il massimo dai nuovi LLM come DeepSeek V4.1-Flash e Kyutai REKI nel 2026
Nel panorama tecnologico attuale, i modelli linguistici stanno evolvendo più velocemente che mai. DeepSeek ha appena lanciato V4.1-Flash-1017, Kyutai ha presentato REKI (2.4B VLA) per la manipolazione robotica e Google Research ha open-sourcizzato Harness2, un framework di ottimizzazione degli agenti. Se vuoi sfruttare queste innovazioni, unprompt engineering avanzatonon è più opzionale: è fondamentale.
Perché il prompt engineering è cambiato quest'anno
Le vecchie regole basate su semplici richieste di tipo "chiedi e basta" non funzionano più con modelli che comprendono memoria multimodale, API di ricerca integrate e capacità di azione diretta. I nuovi LLM premiano prompt che sono:
- Strutturati(ruoli, vincoli, formati espliciti)
- Context-aware(adattati ai limiti del modello e alle capacità esterne)
- Iterativi(catene di pensiero, correzione degli errori, iterazione)
Di seguito troverai tecniche concrete che funzionano già con DeepSeek V4.1-Flash, Kyutai REKI e Harness2.
1. Istruzioni di sistema strutturate e ruoli dinamici
Questi modelli rispondono in modo coerente quando diamo loro unaistruzione di sistemache definisce il tono, il pubblico e la struttura di output desiderata.
<fragment>Sei un assistente di data science esperto che crea notebook puliti e modulari. Quando rispondi:
- Fornisci solo codice Python (nessun testo circostante).
- Includi commenti che spiegano la logica di ogni sezione.
- Segui PEP'8 e utilizza type'hint dove appropriato.
- Output in markdown con un blocco di codice contrassegnato come "python".</fragment></plaintext></code><p>Questa istruzione funziona particolarmente bene con DeepSeek V4.1-Flash grazie al suo<em>memoria a bassa latenza</em>, mentre Kyutai REKI sfrutta la stessa struttura per i compiti di manipolazione robotica.</p><h3 id="2-chaining-di-prompt-e-catene-di-pensiero-multimodali">2. Chaining di prompt e catene di pensiero multimodali</h3><p>Quando un LLM deve passare da un concetto astratto a un'azione concreta (ad esempio, generare un prompt per un modello VLA), suddividi il compito in una catena di piccoli prompt.</p><code><plaintext><fragment>Passo 1: Analizza l'immagine e scrivi una didascalia.
Passo 2: Trasforma la didascalia in un comando per robot.
Passo 3: Valida il comando rispetto alla sintassi del robot.</fragment></plaintext></code><p>Ogni passo è un prompt separato, permettendo al modello di correggere gli errori prima di passare al passo successivo. Harness2 eccelle nel collegare questi passaggi perché può<em>rifinire il suo stesso harness</em>durante l'esecuzione.</p><h3 id="3-output-strutturati-in-json-e-schemi-di-validazione">3. Output strutturati in JSON e schemi di validazione</h3><p>La maggior parte delle nuove API (in particolare l'API di ricerca di DeepSeek) restituisce risultati in JSON. Invia un prompt che richieda esplicitamente questo formato e includi uno schema di validazione.</p><code><plaintext><fragment>Restituisci un array JSON con oggetti che contengono:
{
"titolo": string,
"link": url,
"snippet": string,
"score": numero
}
Assicurati che ogni oggetto soddisfi lo schema JSON'Schema fornito.</fragment></plaintext></code><p>Quando abbini questo prompt con le capacità di recupero di DeepSeek V4.1-Flash, ottieni risultati di ricerca pertinenti e immediatamente utilizzabili.</p><h2 id="quando-applicare-queste-tecniche">Quando applicare queste tecniche</h2><p><strong>Quando usare catene di pensiero multimodali:</strong>quando combini testo, immagini e azioni robotica (ad esempio, guidare REKI nella manipolazione di oggetti).<br><strong>Quando usare output JSON:</strong>quando hai bisogno di dati strutturati per pipeline successive (ETL, dashboard, analisi).<br><strong>Quando usare istruzioni di sistema dinamiche:</strong>quando cambi pubblico o contesto in base alle conversazioni.</p><h2 id="esempio-pratico-generare-un-prompt-per-kyutai-reki">Esempio pratico: Generare un prompt per Kyutai REKI</h2><p>Obbiettivo: Fare in modo che REKI afferri un blocco colorato da una scrivania.</p><p>Prompt completo (suddiviso per chiarezza):</p><code><plaintext><fragment># Prompt per Kyutai REKI " Afferrare un blocco colorato
Ruolo: Sei un modello VLA (Vision-Language-Action) addestrato per la manipolazione robotica.
Obiettivo: Afferrare un blocco colorato posizionato su una scrivania.
Limitazioni:
- Usa solo i comandi di movimento disponibili: [avanti, indietro, sinistra, destra, presa, rilascia].
- Massimizza la precisione, non la velocità.
Input:
- Rileva la posizione del blocco (coordinata x, y, z).
- Identifica il colore del blocco.
Azioni:
1. Muoviti in modo fluido verso il blocco usando i comandi di movimento.
2. Attiva la presa quando sei a 5 cm di distanza.
3. Chiudi la presa e mantieni la pressione per 1 secondo.
4. Rilascia la presa solo dopo che il blocco è completamente afferrato.
Output:
Fornisci una sequenza di comandi in JSON:
{
"comandi": ["avanti", "sinistra", "prensa", "rilascia"],
"spiegazione": "Il robot si muove verso il blocco, si posiziona, afferra e rilascia."
}</fragment></plaintext></code><p>Questo prompt funziona senza problemi con REKI perché allineiamo il<em>formato di output</em>con il suo motore di esecuzione e forniamo<em>vincoli chiari</em>che il modello VLA può rispettare.</p><h2 id="punti-chiave-da-portare-a-casa">Punti chiave da portare a casa</h2><ul><li><strong>Struttura i prompt con ruoli e formati espliciti.</strong>I nuovi LLM respondono in modo coerente quando sai cosa stai chiedendo.</li><li><strong>Suddividi i compiti complessi in catene di pensiero.</strong>Chain-of-thought e chaining multimodale sfruttano la memoria a bassa latenza di DeepSeek e il motore di azione di Kyutai.</li><li><strong>Richiedi JSON con schemi.</strong>I dati strutturati sono la chiave per l'integrazione con le API moderne e Harness2.</li><li><strong>Testa e itera rapidamente.</strong>Usa l'API di ricerca di DeepSeek per iterazioni basate su feedback e affina le istruzioni di sistema in base alle prestazioni.</li></ul><h2 id="conclusione">Conclusione</h2><p>Il prompt engineering nel 2026 non riguarda più trucchi per modelli statici. Si tratta di progettare<em>flussi di lavoro dinamici</em>che sfruttino la memoria, le capacità esterne e le capacità di azione dei LLM più recenti. Padroneggiando le tecniche sopra descritte, puoi sfruttare il pieno potenziale di DeepSeek V4.1-Flash, Kyutai REKI e Harness2, trasformando prompt semplici in potenti pipeline di intelligenza artificiale che funzionano in modo affidabile nel mondo reale.</p> </div>
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