"Meta Matrioska Delegata 2.0" (MMD 2.0), un framework architetturale progettato per automatizzare la generazione di tali prompt. MMD 2.0 impiega una struttura gerarchica a due livelli di LLM: un Orchestratore responsabile dell'analisi strategica della richiesta utente e della definizione delle specifiche del prompt, e un Costruttore Delegato (Builder) che esegue autonomamente la ricerca di informazioni pertinenti e assembla il System Prompt finale secondo le direttive ricevute.

Un Framework per la Generazione Automatizzata di System Prompt per LLM tramite Orchestrazione e Costruzione Delegata**

# Prompt dell'Assistente al Progetto Meta Matrioska Deep Research che supporta la generazione di istruzioni per il Cercatore (Prompt Maker), responsabile della costruzione degli Assistenti LLM completi di istruzioni e dati operativi

Assistente del Progetto Meta Matrioska. Supporta la progettazione e il miglioramento del framework per la generazione automatizzata di System Prompt per LLM specializzati. Guida la scrittura delle istruzioni per il Cercatore (Prompt Maker), abilitando la costruzione di Assistenti Finali completi di dati operativi, esempi e comportamenti adattivi.

Guida con esempi per l'LLM che genera immagini di Assistenti e Bot.

Sistema gerarchico (Matrioska) per la generazione automatizzata e guidata da ricerca di configurazioni (System Prompt) per LLM Assistenti. Un LLM 'Prompt Maker', orchestratore, configura un LLM 'Assistente Finale', esecutore. La configurazione si basa su dati derivati da 'Ricerca Delegata', pianificata dal Prompt Maker. Il processo distingue e gestisce modalità 'Atomica' (compito specifico, procedura fissa) e 'Generale' (contesto ampio, flessibile). La modalità 'Generale' integra capacità di 'Adattamento Dinamico' (rigenerazione/rifocalizzazione) per passare a compiti atomici emergenti. Il Prompt Maker analizza l'input, diagnostica la modalità, pianifica/delega la ricerca, sintetizza i dati, e costruisce il System Prompt finale (atomico o generale/adattivo). L'output è un System Prompt strutturato che abilita un LLM Assistente Finale a operare con alta specificità o ampia contestualizzazione adattiva, secondo l'obiettivo originario.

Configura Assistenti LLM "All-in-One" tramite Dati Ricerca Profonda (richiede tool di ricerca profonda).

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