AI агентите се движат бързо в реалните работни процеси. Около 62% от организациите експериментират с тях, но само 23% успяват да ги използват последователно в голям мащаб.
Проблемите рядко се крият в моделите или инструментите. Те се проявяват в начина, по който инструкциите се пишат, използват повторно и се приемат за надеждни с течение на времето.
Когато подсказките са неясни, агентите се държат непредсказуемо. Резултатите се различават при различните изпълнения, крайни случаи нарушават потоците и доверието спада. Екипите в крайна сметка се налага да се грижат за автоматизацията, която е била предназначена да намали усилията.
Ясните, структурирани команди променят тази динамика. Те помагат на агентите да се държат последователно във всички инструменти, да се справят с промените, без да се разпадат, и да останат надеждни, докато системите стават все по-сложни.
В тази публикация в блога разглеждаме как да пишете команди за AI агенти. Ще разгледаме и как ClickUp поддържа работни процеси, управлявани от агенти. 🎯
Какво е подсказка за AI агент?
Подсказката за AI агент е структуриран набор от инструкции, който насочва решенията на агента през различните стъпки, инструменти и условия. Тя определя какво трябва да направи агентът, какви данни може да използва, как да реагира на промени и кога да спре или да ескалира.
Ясните команди създават повторяемо поведение, ограничават отклоненията между изпълненията и улесняват отстраняването на грешки, актуализирането и мащабирането на работните процеси на AI агентите.
🔍 Знаете ли? Ранните AI агенти, използвани в роботиката, често засядаха и не правеха нищо. В един документиран лабораторен експеримент навигационен агент научи, че стоенето на място е по-добър начин да се избегнат наказания, отколкото проучването на околната среда. Изследователите нарекоха това поведение „хакване на награди“.
Защо качеството на подсказките е по-важно за агентите, отколкото за чата
Инструментите за AI агенти се справят със сложни, многоетапни задачи, които се развиват във времето. Неясна инструкция в чата може да ви донесе приемлив отговор, но същата инструкция, дадена на агент, може да доведе до часове загубено време и неточни резултати.
Ето какво отличава подсказките за агентите:
- Агентите вземат решения автономно: те избират кои инструменти да използват, кога да се върнат назад и как да се справят с грешките.
- Грешките се натрупват бързо: Една грешна стъпка в началото на работния процес може да доведе до десетки последващи действия.
- Контекстът се влошава при дълги последователности: Агентите губят представа за първоначалните цели, ако подсказките нямат ясна структура.
- Разходите за възстановяване са високи: Поправката често изисква рестартиране на целия работен процес.
Чатът ви позволява да коригирате курса в реално време. Агентите се нуждаят от предпазни мерки, вградени в самата подсказка.
🧠 Интересен факт: През 1997 г. AI агент, наречен Softbot, се научи да сърфира в интернет самостоятелно. Той разбра как да комбинира основни команди като търсене, изтегляне на файлове и разпаковането им, за да постигне целите си, без да му се дават изрични инструкции за всяка стъпка. Това се счита за един от най-ранните примери за автономен уеб агент.
📖 Прочетете също: Видове AI агенти за повишаване на ефективността на бизнеса
Основните елементи на ефективните команди за агенти
Ефективните подсказки за агенти съдържат три слоя. Всеки блок премахва двусмислието и дава на агента стабилни указания при всички изпълнения. 📨
Слой 1: Определяне на ролята (кой е агентът)
Дайте на агента идентичност, която определя неговите избори. „Одиторът по сигурността” търси уязвимости и сигнализира за рискови модели. От друга страна, „авторът на документация” дава приоритет на четливостта и последователното форматиране.
Ролята определя кои инструменти агентът избира първо и как разбива връзките, когато няколко опции изглеждат валидни.
📮 ClickUp Insight: 30% от работниците смятат, че автоматизацията може да им спести 1–2 часа седмично, а 19% смятат, че тя може да им освободи 3–5 часа за задълбочена и концентрирана работа.
Дори и тези малки спестявания на време се натрупват: само два часа спестени седмично се равняват на над 100 часа годишно – време, което може да бъде посветено на творчество, стратегическо мислене или личностно развитие. 💯
С AI агентите на ClickUp и ClickUp Brain можете да автоматизирате работните процеси, да генерирате актуализации на проекти и да превърнете бележките си от срещи в практически следващи стъпки – всичко това в рамките на една и съща платформа. Няма нужда от допълнителни инструменти или интеграции – ClickUp ви предоставя всичко необходимо за автоматизиране и оптимизиране на работния ви ден на едно място.
💫 Реални резултати: RevPartners намалиха разходите си за SaaS с 50% чрез консолидиране на три инструмента в ClickUp, получавайки обединена платформа с повече функции, по-тясно сътрудничество и единен източник на информация, който е по-лесен за управление и мащабиране.
Слой 2: Структура на задачите (Какво трябва да изпълни агентът)
Начертайте стъпките в последователност.
Изследователският агент трябва да намери подходящи статии, да извлече ключови твърдения, да направи кръстосани препратки към резултатите, да отбележи противоречията и да обобщи резултатите. Всяка стъпка изисква конкретно условие за изход.
„Извличане на ключови твърдения“ означава извличане на директни цитати и номера на цитати, а не писане на неясен обобщаващ параграф. Конкретността предпазва агента от отклоняване от темата.
💡 Професионален съвет: Използвайте отрицателни инструкции пестеливо, но прецизно. Вместо „не халюцинирайте“, кажете „не измисляйте API, метрики или източници“. Целенасочените отрицателни инструкции оформят поведението много по-добре от общите предупреждения.
Слой 3: Оперативни насоки (Как трябва да се държи агентът)
Задайте граници за автономни решения:
- Кога агентът повторно опитва неуспешна заявка към базата данни? (Два пъти, след което ви уведомява)
- Кога пропуска непълни данни? (Никога, освен ако липсващите данни са под 5%)
Конкретните прагове са по-добри от неясните инструкции. Агентът не може да чете мислите ви, когато нещо се обърка в полунощ.
🚀 Предимство на ClickUp: Помогнете на екипите да избегнат забавяния, тъй като логиката на агентите става все по-сложна с ClickUp Docs. Екипите могат да проследяват предположенията, мотивите и компромисите, които стоят зад решенията на агентите, с ефективна документация на процесите.
Историята на версиите улеснява откриването на регресии, а връзките към задачите в ClickUp показват къде се прилага дадено правило на практика. Това прави поведението на агентите разбираемо дори месеци по-късно, дори след многократни прехвърляния и промени в системата.
Стъпка по стъпка: Как да пишете команди за AI агент
Подсказките за агентите трябва да бъдат прецизни. Всяка инструкция се превръща в точка за вземане на решение, а тези решения се натрупват в работните процеси.
ClickUp е първото в света конвергентно AI работно пространство, създадено с цел да елиминира разпръскването на работата. То обединява чат, знания, изкуствен интелект и проектни задачи.
Ето как да пишете AI подсказки, които поддържат агентите на правилния път (с ClickUp!). 🪄
Стъпка #1: Определете задачата, границите и какво означава „завършено“
Започнете с точно документиране на това как изглежда успехът. Напишете пълния обхват, преди да докоснете каквито и да било настройки за конфигуриране.
Отговорете конкретно на тези три въпроса:
- Каква конкретна задача или решение принадлежи на този агент?
- Къде започва и къде свършва неговата власт?
- Какъв измерим резултат сигнализира за завършване?
Агент, който „помага на екипа по продажбите“, не ви казва нищо. Агент, който „оценява потенциалните клиенти въз основа на размера на компанията, бюджета и графика, а след това препраща квалифицираните потенциални клиенти към регионалните търговски представители в рамките на 2 часа“, ви дава ясна мисия.
Границите предотвратяват разширяването на обхвата. Ако създавате изследователски агент, посочете:
- Точните източници, които може да консултира (базата знания на вашата компания, конкретни бази данни, определени уебсайтове)
- Колко дълбоко трябва да търси (проверете първите 10 резултата, сканирайте документи под 50 страници)
- Когато е необходимо да се ескалира към човек (когато източниците си противоречат, когато информацията е по-стара от шест месеца)
Най-пренебрегваната част е дефинирането на „завършено“. Критериите за завършване стават основата на вашата подсказка. За агент за валидиране на данни „завършено“ може да означава:
- Всички задължителни полета съдържат данни
- Стойностите съответстват на очакваните формати (дати в YYYY-MM-DD, валута в USD)
- Кръстосаната проверка спрямо съществуващите записи не показва дубликати.
- Генериран доклад за изключения за маркираните елементи
Как ClickUp помага
ClickUp Super Agents са AI-задвижвани съотборници, създадени да спестяват време, да повишават производителността и да се адаптират към вашето работно място.
Когато създавате Super Agent, вие дефинирате неговата задача, използвайки естествен език. ClickUp Brain, AI слоят, който захранва Super Agents, вече разбира контекста на вашето работно пространство, защото може да вижда вашите задачи, персонализирани полета, документи и модели на работни потоци.
Да предположим, че ви е необходим агент, който да сортира докладите за грешки.
С помощта на Super Agent builder можете да опишете задачата: „Категоризирайте постъпващите доклади за грешки, определете степента на сериозност въз основа на въздействието и ги препратете към подходящия инженерен екип“.
Агентът наследява критериите за завършване от настройките на вашето работно пространство. Когато задачата за докладване на грешка премине в статус „Триаж“, има присвоена стойност за сериозност и показва тагиран член на екипа, агентът счита тази задача за завършена.
💡 Професионален съвет: Дайте на агента личност, която допуска грешки. Кажете му изрично какво да прави, когато не е сигурен: да зададе уточняващ въпрос, да направи консервативно предположение или да спре и да сигнализира за риск. Агентите без правила за допускане на грешки халюцинират с увереност.
Стъпка #2: Декларирайте входните данни и поведението при липсващи данни
AI агентите се развалят, когато им липсва информация или получават неправилно форматирани данни. Вашата задача е да документирате предварително всеки вход, а след това да напишете ясни правила за работа с липсващи или неправилни данни.
Спецификацията на входните данни трябва да включва:
- Въведете име и описание
- Тип данни (низ, число, дата, булева стойност, файл)
- Очакван формат (ISO 8601 за дати, две знака след десетичната запетая за валута)
- Валидни диапазони на стойности (приоритетът трябва да е 1-5, статутът трябва да съответства на предварително дефиниран списък)
- Независимо дали въвеждането е задължително или по избор
Примерна спецификация за агент за одобрение на разходи: Идентификационен номер на служителя (низ, шест буквено-цифрови символа, задължително), Сума (число, валутен формат, $0,01-$10 000,00, задължително), Категория (изброяване от предварително дефиниран списък, задължително), Разписка (PDF или JPEG под 5 MB, по избор).
Сега напишете протокола за липсващи данни. Тук е мястото, където повечето техники за AI подсказване се провалят. Всеки сценарий, в който данните могат да липсват или да са невалидни, се нуждае от ясни инструкции.
За всеки вход посочете точния отговор:
- Да отхвърлите незабавно и да уведомите подателя?
- Искате разяснение и пауза?
- Да използвате стойност по подразбиране и да продължите?
- Да пропуснете тази записка и да обработите други?
- Да се прехвърли за човешка проверка?
Как ClickUp помага
ClickUp Brain свързва сложни задачи, документи, коментари и външни инструменти, за да предостави контекстуални отговори въз основа на вашата реална работа. Така че, когато конфигурирате агенти в ClickUp, AI инструментът може да извлече контекста директно от вашето работно пространство.
Да предположим, че вашият агент за одобрение на разходи се нуждае от данни за бюджета, за да вземе решения. В ClickUp проследявате разпределението на бюджета, като използвате персонализирано поле, наречено „Остатъчен бюджет“ в задачите по проекта. Агентът може да направи запитване директно в това поле, вместо да се налага ръчно въвеждане на данни.
Когато липсва необходима информация, агентът следва правила, които вие конфигурирате. Да речем, че някой подава заявка за разход, но оставя полето „Категория“ празно. Агентът може:
- Актуализирайте статуса на задачата на „Необходима информация“
- Добавете коментар: „@submitter, моля, изберете категория разходи от падащото меню „Категория““.
- Задайте краен срок 48 часа от сега
- Добавете задачата към изгледа „Чакаща информация“
Научете повече за Super Agents в ClickUp:
Стъпка #3: Напишете правила за инструмента, използвайки тригери, разрешения и условия за спиране
Сега превърнете своя агент от концепция в оперативна система. За целта тези компоненти трябва да работят заедно:
Точните тригери определят точното събитие, което кара вашия агент да действа. „Когато се създаде задача“ се задейства постоянно. „Когато се създаде задача в списъка с искания за функции, маркирана като „Изпратена от клиент“ и полето „Приоритет“ е празно“ се задейства само когато са изпълнени определени условия.
Създавайте тригери около наблюдаеми събития:
- Промени в статуса (задачата преминава от „В процес на преглед“ към „Одобрена“)
- Актуализации на полетата (промени в приоритета на „Спешно“)
- Временни условия (всеки понеделник в 9 ч. сутринта, 24 часа след създаването на задачата)
- Външни сигнали (получено подаване на формуляр, задействан API уебхук)
- Действия на потребителя (задача, възложена на агент, агент @споменат в коментар)
Разрешенията за инструменти контролират действията, които вашият агент може да извършва: създаване на задачи, актуализиране на полета, изпращане на известия, четене на документи и извикване на външни API. За всеки инструмент съществуват три нива на разрешения: винаги разрешено, условно разрешено и никога не разрешено.
Накрая, условията за спиране казват на агента кога да спре да опитва. Без тях агентите се въртят в безкраен цикъл и хабят ресурси. Често срещани тригери за спиране са:
- Ограничения на опитите (спиране след три неуспешни API повиквания)
- Времеви ограничения (спрете, ако процесът надвиши 5 минути)
- Условия за грешка (спрете, ако външната услуга върне грешка 500)
- Човешка намеса (спрете веднага, когато човек поеме контрола)
Как ClickUp помага
Супер агентите са гъвкави и използват персонализирани инструменти и източници на данни в цялото ви работно пространство и от избрани външни приложения. От профила на супер агента можете да конфигурирате тригери, инструменти и източници на знания, както и да персонализирате достъпа на агента.
Когато създавате AI Super Agent в ClickUp, преминавате през четири секции за конфигуриране:
- Инструкции: Определя ролята, целите, тона и правилата за вземане на решения на агента, които определят как той отговаря и действа.
- Тригери: Определя точните събития или условия, които предизвикват стартирането на агента.
- Инструменти: Определя какви действия може да извършва агентът, например създаване на задачи.
- Знания: Контролира източниците, към които агентът може да се позовава.
Например, екипът, отговарящ за съдържанието, може да създаде Super Agent, който да извършва първоначална проверка на черновите на блогове. Инструкциите му казват да проверява за липсващи части, неясни аргументи и проблеми с тона. Тригерът се задейства, когато задачата премине в „Чернова подадена“.
Инструментите позволяват да се оставят коментари директно в документа и да се създаде задача за ревизия, докато знанията дават достъп до одобреното резюме и публикуваните в миналото публикации.
📖 Прочетете също: Примери, техники и практични приложения за инженеринг на подсказки
Стъпка 4: Заключете формата на изхода, за да може резултатите да се използват по-нататък
Непоследователните резултати унищожават автоматизацията на работния процес. Ако вашият агент генерира отчети в различни формати всеки път, хората ще престанат да му се доверяват. Заключете всеки аспект на формата на изхода, преди агентът да започне да работи.
За текстови изходи като резюмета или доклади, предоставете шаблон, който агентът трябва да следва. Той трябва да посочва:
- Заглавия на раздели (точно формулиране и ред)
- Правила за форматиране (списъци с точки срещу номерирани списъци)
- Ограничения за дължина (всяка секция под 100 думи)
- Необходими елементи (всички резюмета трябва да включват следващите стъпки)
Посочете изискванията за форматиране, включително пунктуацията:
- Датите винаги са в формат ГГГГ-ММ-ДД
- Стойностите на валутите включват знака за долар и две десетични знака ($1,234. 56)
- Процентите включват символа % (23%).
- Имена във формат „Име Фамилия“, а не „Фамилия, Име“
Включете примери в подсказката си. Покажете на агента три примера за резултати, които отговарят точно на вашите изисквания. Означете ги като „Примери за правилни резултати“, за да може агентът да разбере, че това е целевият формат.
🔍 Знаете ли, че... NASA използва автономни AI агенти в космическите си мисии от десетилетия. Експериментът „Remote Agent Experiment” се проведе на борда на космическия кораб Deep Space One през 1999 г. и автономно диагностицира проблеми и ги коригира без човешка намеса.
Стъпка #5: Добавете крайни случаи и тествайте сериозно
Вашият шаблон за AI подсказки не е готов за производство, докато не идентифицирате всеки краен случай и не кажете на агента точно как да се справи с него. След това тествайте интензивно, докато агентът не започне да се държи правилно в реални условия.
Първо, използвайте техники за мозъчна атака, за да тествате режимите на отказ. Седнете и избройте всеки сценарий, в който вашият агент може да се сблъска с неочаквани данни или условия. Крайни случаи се случват именно защото са малко вероятни, но все пак се случват.
Категории крайни случаи, които трябва да се документират:
- Проблеми с качеството на данните (полета, съдържащи само празни места, числа в текстови полета, дати, зададени на невъзможни стойности)
- Конфликти в бизнес логиката (задача, маркирана едновременно като „Спешна“ и „С ниска приоритетност“, с краен срок преди началната дата)
- Системни условия (изтичане на времето за външен API, загуба на връзка с базата данни по време на процеса)
- Конфликти с разрешенията (потребител иска действие, за което няма разрешение, агентът се опитва да получи достъп до лични данни)
За всеки краен случай напишете точния отговор, използвайки този формат: Краен случай (описание на сценария), Откриване (как агентът разпознава тази ситуация), Отговор (конкретно действие, което агентът предприема), Резервен вариант (какво се случва, ако основният отговор се провали).
Документирайте минимум 15-20 крайни случая. Включете ги в подсказката на агента като условна логика: „Ако възникне условие X, предприемете действие Y.“
Сега тествайте систематично. Вашият протокол за тестване трябва да включва:
- Базов тест (стартирайте агента с валидни, пълни данни, за да потвърдите основната функционалност)
- Индивидуални крайни случаи (тествайте всеки документиран краен случай поотделно)
- Комбинирани крайни случаи (тествайте няколко крайни случая едновременно)
- Гранични стойности (тествайте минималните и максималните допустими стойности за всички полета)
- Бързи заявки (задействайте агента няколко пъти в бърза последователност)
- Сценарии на прекъсване (ръчно вмешателство, докато агентът е в процес на работа)
Гледайте това видео, за да създадете AI агент от нулата:
Най-добри практики за подсказване на AI агенти
Ето как да пишете ефективни команди за AI агенти за автоматизация на бизнес процеси, които работят.
Принудете агента да избере, дори когато входните данни не съвпадат
Агентите редовно се сблъскват с противоречиви сигнали. Един инструмент връща частични данни. Друг изтича. Трети не е съгласен. Подсказките, които казват „използвай най-добрия източник“, оставят агента в неведение.
По-силен подход определя ясен ред на избор. Например, кажете на агента да се доверява на вътрешни данни, а не на API на трети страни, или да предпочита най-скорошния времеви отпечатък, дори ако оценките за надеждност спадат. Ясният ред предотвратява колебания между изпълненията и поддържа последователно поведение.
🚀 Предимство на ClickUp: Въведете контекстуална AI директно във вашия работен процес, използвайки реални сигнали от работното пространство с ClickUp BrainGPT. Това гарантира, че логиката на вашите команди отразява реалното състояние на нещата.
Можете да търсите в работните си приложения и в интернет от един интерфейс, да извличате контекст от задачи и документи, за да информирате правилата за подсказване, и дори да използвате гласово въвеждане с ClickUp Talk to Text, за да улавяте намерението 4 пъти по-бързо. Това означава, че когато документирате поведението или праговете на агента, BrainGPT помага да свържете тези правила директно с работата, върху която оказват влияние.
📖 Прочетете също: Примери за мощни AI агенти, които трансформират индустриите
Направете състоянията на неуспех ясни
Повечето команди описват как изглежда успехът и не споменават нищо за провала. Това мълчание създава непредсказуемо поведение.
Посочете конкретни условия за отказ и очаквани отговори.
Например, опишете какво трябва да направи агентът, когато липсват задължителни полета, когато инструментът връща неактуални данни или когато повторенията надвишават ограничението. Това елиминира импровизацията и съкращава времето за възстановяване в AI инструментите за продуктивност.
🔍 Знаете ли, че... В началото на 70-те години на миналия век лекарите за първи път се запознаха с AI агента в медицината чрез MYCIN. Тази система препоръчваше антибиотици въз основа на симптомите на пациента и резултатите от лабораторните изследвания. Тестовете показаха, че тя се представяше толкова добре, колкото и младите лекари.
Направете промените в подсказките безопасни за прилагане
Подсказките се променят много по-често, отколкото екипите очакват. Малка промяна, за да се поправи един краен случай, може тихо да развали три други, ако всичко се намира в един блок текст.
По-безопасният подход е подсказките да останат модулни:
- Стабилни правила, като граници на безопасност, прагове за ескалация и условия за спиране, са в ясно обозначена секция, която рядко се променя.
- Променливата логика, като правила за приоритизиране или оценяване, трябва да бъде отделена, за да могат екипите да знаят къде да правят промени.
- Предположенията за средата, включително наличните инструменти или актуалността на данните, заслужават свое собствено място, така че промените там не влияят на основното поведение.
Искате да създавате блог публикации с помощта на AI инструменти? AI Prompt & Guide for Blog Posts на ClickUp е идеалният шаблон, с който да започнете бързо.
Той работи в ClickUp Docs, за да ви помогне да организирате идеите си, да генерирате ефективно съдържание и след това да го усъвършенствате с предложения, базирани на изкуствен интелект.
Често срещани грешки, които трябва да се избягват
Проблемите по-долу се появяват многократно, след като агентите преминат към реални работни процеси. Избягването им в ранна фаза спестява време, преработване и доверие по-късно. 👇
| Грешка | Какво не работи на практика | Какво да направите по различен начин |
| Написване на команди като свободен текст | Агентите интерпретират инструкциите по различен начин при различните изпълнения, което води до отклонения и непредсказуеми резултати. | Използвайте структурирани секции за обхвата на задачите, правилата за вземане на решения, резултатите и справянето с неуспехите. |
| Оставяне на крайни случаи недокументирани | Агентите импровизират при липсващи данни, грешки в инструментите или конфликти. | Назовете известните състояния на отказ и определете очакваното поведение за всяко от тях. |
| Съчетаване на преценка и изпълнение | Агентите замъгляват логиката на оценяване и разрешенията за действие | Разделете начина, по който агентът оценява входните данни, от действията, които може да предприеме. |
| Допускане на неясни приоритети | Противоречивите сигнали водят до непоследователни решения | Определете изрично реда на приоритетите и правилата за преодоляване |
| Третиране на подсказките като еднократни активи | Малките редакции въвеждат отново стари грешки | Версии на подсказки, предположения за документи и преглед на промените поотделно |
💡 Професионален съвет: Разделете обхвата на мисленето от обхвата на резултатите. Кажете на агента какво може да мисли и какво може да казва. Например: „Можете да обмислите компромиси вътрешно, но да дадете само окончателната препоръка.“ Това значително намалява безцелното бръмчене.
Подсказка, настройка, ClickUp!
Написването на команди за AI агенти налага промяна в мисленето. Преставате да мислите в термините на един добър отговор и започвате да мислите в термините на повтарящо се поведение.
Тук също започва да има значение инструментариумът.
ClickUp предоставя на екипите практическо място за проектиране, документиране, тестване и усъвършенстване на подсказките за агентите, заедно с работните процеси, които те захранват. Документите записват логиката на вземане на решения и предположенията, Super Agents изпълняват задачите въз основа на реални данни от работната среда, а ClickUp Brain свързва контекста, така че подсказките да останат свързани с начина, по който се извършва работата.
Ако искате да преминете от експериментиране с агенти към уверено използване в голям мащаб, регистрирайте се в ClickUp още днес! ✅
Често задавани въпроси (FAQ)
Подсказката в чата води до един отговор в разговора. Подсказката на AI агента, от друга страна, определя как системата се държи във времето. Тя задава правила за вземане на решения, използване на инструменти и изпълнение на многоетапни задачи.
Като минимум, системната подсказка се нуждае от ясен контекст. Това включва ролята на агента, целите, оперативните граници и очакваното поведение, когато липсват данни или те са несигурни. Заедно тези елементи поддържат резултатите последователни и предсказуеми.
Когато се използват инструменти, подсказките трябва да обясняват намерението преди изпълнението. Насоките за това кога се прилага даден инструмент, какви входни данни изисква и как резултатите се използват в следващата стъпка помагат на агента да действа правилно, без да се налага да гадае.
Халюцинациите се намаляват, когато подсказките определят надежден източник на истина. Ограниченията, стъпките за валидиране и ясните инструкции за резервен вариант насочват агента, когато информацията не може да бъде проверена.
Подходящият формат зависи от резултата. JSON поддържа структурирани работни процеси и системни интеграции, докато markdown работи по-добре за прегледи и обяснения, които са четими за хората.
Надеждните подсказки са резултат от итерация. Тестването в реални сценарии, проследяването на промените и съхранението на версии в споделено хранилище помагат да се запази контролът, докато подсказките се развиват.
Защитата започва с разделяне. Основните инструкции остават изолирани, потребителските входни данни се валидират, а достъпът до инструментите остава ограничен до одобрени действия.
С разрастването на работата структурата става все по-важна. Шаблоните подпомагат повторяемостта и съгласуваността в екипа, докато специалните подсказки са подходящи за ранни експерименти или ограничени случаи на употреба.