AI agenti se v reálných pracovních postupech rychle rozvíjejí. Přibližně 62 % organizací s nimi experimentuje, ale pouze 23 % je dokáže konzistentně využívat ve velkém měřítku.
Problémy se málokdy vyskytují v modelech nebo nástrojích. Objevují se spíše v tom, jak jsou pokyny psány, znovu používány a jak se jim v průběhu času důvěřuje.
Když jsou pokyny nejasné, agenti se chovají nepředvídatelně. Výstupy se liší v jednotlivých bězích, okrajové případy narušují toky a klesá důvěra. Týmy nakonec dohlížejí na automatizaci, která měla snížit náročnost práce.
Jasné, strukturované pokyny tuto dynamiku mění. Pomáhají agentům chovat se konzistentně napříč nástroji, zvládat změny bez problémů a zůstat spolehlivými i při rostoucí složitosti systémů.
V tomto blogovém příspěvku se podíváme na to, jak psát pokyny pro AI agenty. Podíváme se také na to, jak ClickUp podporuje pracovní postupy řízené agenty. 🎯
Co je výzva pro AI agenta?
Příkaz pro AI agenta je strukturovaný soubor pokynů, který řídí rozhodnutí agenta v jednotlivých krocích, nástrojích a podmínkách. Definuje, co má agent dělat, jaká data může používat, jak má reagovat na změny a kdy má přestat nebo eskalovat.
Jasné pokyny vytvářejí opakovatelné chování, omezují odchylky mezi jednotlivými spuštěními a usnadňují ladění, aktualizaci a škálování pracovních postupů AI agentů.
🔍 Věděli jste? První AI agenti používaní v robotice často zůstávali nečinní. V jednom zdokumentovaném laboratorním experimentu se navigační agent naučil, že nečinnost je lepší než prozkoumávání prostředí, protože se tak vyhnul penalizaci. Vědci toto chování nazvali „hackováním odměn“.
Proč je kvalita příkazů pro agenty důležitější než chat
Nástroje AI agentů zpracovávají složité, vícestupňové úkoly, které se vyvíjejí v čase. Nejasný pokyn v chatu vám může přinést slušnou odpověď, ale stejný pokyn agentovi může vést k hodinám zbytečného výpočetního výkonu a nesprávným výsledkům.
Toto je to, co odlišuje výzvy agentů:
- Agenti rozhodují autonomně: Vybírají, které nástroje použít, kdy se vrátit zpět a jak zacházet s chybami.
- Chyby se rychle kumulují: Jedna chyba na začátku pracovního postupu může mít kaskádový efekt na desítky následných akcí.
- Kontext se při dlouhých sekvencích zhoršuje: Agenti ztrácejí přehled o původních cílech, pokud příkazy nemají jasnou strukturu.
- Náklady na obnovu jsou vysoké: Náprava často vyžaduje restartování celých pracovních postupů.
Chat vám umožňuje provádět korekce v reálném čase. Agenti potřebují ochranná opatření zabudovaná přímo do výzvy.
🧠 Zajímavost: V roce 1997 se AI agent s názvem Softbot naučil samostatně procházet internet. Přišel na to, jak kombinovat základní příkazy, jako je vyhledávání, stahování souborů a jejich rozbalování, aby dosáhl cílů, aniž by mu byl každý krok explicitně sdělen. To je považováno za jeden z nejranějších příkladů autonomního webového agenta.
📖 Přečtěte si také: Typy agentů AI pro zvýšení efektivity podnikání
Základní stavební kameny silných pokynů pro agenty
Účinné pokyny pro agenty obsahují tři vrstvy. Každý blok odstraňuje nejednoznačnost a poskytuje agentovi stabilní vodítko napříč běhy. 📨
Úroveň 1: Definice role (kdo je agent)
Dejte agentovi identitu, která ovlivňuje jeho rozhodnutí. „Auditor bezpečnosti“ hledá zranitelná místa a označuje rizikové vzorce. Na druhé straně „autor dokumentace“ upřednostňuje čitelnost a konzistentní formátování.
Role určuje, které nástroje agent vybere jako první a jak rozhoduje v případě, že je více možností platných.
📮 ClickUp Insight: 30 % pracovníků věří, že automatizace jim může ušetřit 1–2 hodiny týdně, zatímco 19 % odhaduje, že jim může uvolnit 3–5 hodin pro hlubokou, soustředěnou práci.
I malé úspory času se sčítají: pouhé dvě hodiny týdně znamenají více než 100 hodin ročně – čas, který můžete věnovat kreativitě, strategickému myšlení nebo osobnímu rozvoji. 💯
S AI agenty ClickUp a ClickUp Brain můžete automatizovat pracovní postupy, generovat aktualizace projektů a transformovat poznámky z jednání do konkrétních dalších kroků – to vše na jedné platformě. Není třeba žádných dalších nástrojů ani integrací – ClickUp vám na jednom místě nabízí vše, co potřebujete k automatizaci a optimalizaci vašeho pracovního dne.
💫 Skutečné výsledky: Společnost RevPartners snížila své náklady na SaaS o 50 % díky konsolidaci tří nástrojů do ClickUp – získala tak jednotnou platformu s více funkcemi, užší spoluprací a jediným zdrojem informací, který je snazší spravovat a škálovat.
Úroveň 2: Struktura úkolů (co musí agent splnit)
Naplánujte si jednotlivé kroky v pořadí.
Výzkumný agent musí najít relevantní dokumenty, extrahovat klíčová tvrzení, provést křížovou kontrolu zjištění, označit rozpory a shrnout výsledky. Každý krok vyžaduje konkrétní podmínku ukončení.
„Extrahovat klíčová tvrzení“ znamená vytáhnout přímé citace a čísla citací, nikoli psát vágní souhrnný odstavec. Specifičnost brání agentovi v bloudění.
💡 Tip pro profesionály: Negativní pokyny používejte střídmě, ale cíleně. Místo „nehalucinujte“ řekněte „nevymýšlejte API, metriky ani zdroje“. Cílené negativní pokyny formují chování mnohem lépe než obecná varování.
Úroveň 3: Provozní pokyny (jak by se měl agent chovat)
Stanovte hranice pro autonomní rozhodnutí:
- Kdy agent opakuje neúspěšný dotaz do databáze? (Dvakrát, poté vás upozorní)
- Kdy přeskočí neúplná data? (Nikdy, pokud chybějící data nepředstavují méně než 5 %)
Konkrétní prahové hodnoty jsou lepší než vágní pokyny. Agent vám nedokáže číst myšlenky, když se něco pokazí uprostřed noci.
🚀 Výhoda ClickUp: Pomozte týmům vyhnout se dluhům v příkazech, protože logika agentů se s ClickUp Docs stává složitější. Týmy mohou sledovat předpoklady, zdůvodnění a kompromisy, které stojí za rozhodnutími agentů, pomocí efektivní dokumentace procesů.
Díky historii verzí lze snadno odhalit regrese a odkazy na úkoly ClickUp ukazují, kde se pravidlo v praxi uplatňuje. Díky tomu zůstává chování agentů srozumitelné i po několika měsících, dokonce i po několika předáních a změnách systému.
Krok za krokem: Jak psát pokyny pro AI agenta
Pokyny pro agenty vyžadují přesnost. Každý pokyn se stává bodem rozhodnutí a tato rozhodnutí se sčítají napříč pracovními postupy.
ClickUp je první konvergovaný AI pracovní prostor na světě, který byl vytvořen za účelem eliminace rozptýlení práce. Sjednocuje chat, znalosti, umělou inteligenci a projektové úkoly.
Zde je návod, jak psát AI pokyny, které udržují agenty na správné cestě (s ClickUp!). 🪄
Krok č. 1: Definujte úkol, hranice a co znamená „hotovo“
Začněte tím, že přesně zdokumentujete, jak vypadá úspěch. Než se pustíte do konfiguračních nastavení, sepište si kompletní rozsah.
Odpovězte konkrétně na tyto tři otázky:
- Jaký konkrétní úkol nebo rozhodnutí má tento agent na starosti?
- Kde začíná a končí jeho autorita?
- Jaký měřitelný výsledek signalizuje dokončení?
Agent, který „pomáhá prodejnímu týmu“, vám nic neříká. Agent, který „kvalifikuje příchozí potenciální zákazníky na základě velikosti společnosti, rozpočtu a časového harmonogramu a poté kvalifikované potenciální zákazníky do 2 hodin předá regionálním obchodním zástupcům“, vám však dává jasný úkol.
Hranice zabraňují rozšiřování rozsahu. Pokud vytváříte výzkumného agenta, specifikujte:
- Přesné zdroje, které může konzultovat (znalostní báze vaší společnosti, konkrétní databáze, určité webové stránky)
- Jak hluboko má vyhledávat (zkontrolujte prvních 10 výsledků, prohledejte dokumenty do 50 stran)
- Kdy je nutné eskalovat na člověka (když se zdroje navzájem odporují, když jsou informace starší než šest měsíců)
Nejčastěji opomíjeným prvkem je definice „hotovo“. Kritéria dokončení se stávají základem vašeho pokynu. Pro agenta pro ověřování dat může „hotovo“ znamenat:
- Všechna povinná pole obsahují data.
- Hodnoty odpovídají očekávaným formátům (data v YYYY-MM-DD, měna v USD)
- Křížová kontrola s existujícími záznamy neukazuje žádné duplikáty.
- Zpráva o výjimkách vygenerovaná pro označené položky
Jak ClickUp pomáhá
ClickUp Super Agents jsou AI-pohánění kolegové, kteří jsou navrženi tak, aby šetřili čas, zvyšovali produktivitu a přizpůsobovali se vašemu pracovnímu prostoru.
Při vytváření superagenta definujete jeho úkol pomocí přirozeného jazyka. ClickUp Brain, vrstva AI, která pohání superagenty, již rozumí kontextu vašeho pracovního prostoru, protože vidí vaše úkoly, vlastní pole, dokumenty a vzorce pracovních postupů.
Řekněme, že potřebujete agenta, který bude třídit hlášení o chybách.
Nástroj Super Agent builder vám umožňuje popsat úkol: „Kategorizujte příchozí hlášení o chybách, přiřaďte jim závažnost na základě dopadu a přesměrujte je příslušnému technickému týmu.“
Agent přebírá kritéria dokončení z nastavení vašeho pracovního prostoru. Když se úkol hlášení chyby přesune do stavu „Triaged“ (Tříděno), má přiřazenou hodnotu závažnosti a zobrazuje označeného člena týmu, agent považuje tento úkol za dokončený.
💡 Tip pro profesionály: Dejte agentovi osobnost, která umí přiznat selhání. Explicitně agentovi řekněte, co má dělat, když si není jistý: položit upřesňující otázku, učinit konzervativní předpoklad nebo zastavit a označit riziko. Agenti bez pravidel pro selhání sebevědomě halucinují.
Krok č. 2: Deklarujte vstupy a chování při chybějících datech
AI agenti selhávají, když jim chybí informace nebo dostávají nesprávně formátovaná data. Vaším úkolem je předem zdokumentovat všechny vstupy a poté napsat jasná pravidla pro zacházení s chybějícími nebo nesprávnými daty.
Specifikace vstupu by měla obsahovat:
- Zadejte název a popis
- Typ dat (řetězec, číslo, datum, logická hodnota, soubor)
- Očekávaný formát (ISO 8601 pro data, dvě desetinná místa pro měnu)
- Platné rozsahy hodnot (priorita musí být 1–5, stav musí odpovídat předdefinovanému seznamu)
- Ať už je vstup povinný nebo volitelný
Příklad specifikace pro agenta schvalování výdajů: ID zaměstnance (řetězec, šest alfanumerických znaků, povinné), částka (číslo, formát měny, 0,01–10 000,00 $, povinné), kategorie (výčet z předdefinovaného seznamu, povinné), účtenka (PDF nebo JPEG do 5 MB, volitelné).
Nyní napište protokol pro chybějící data. V tomto bodě selhává většina technik zadávání příkazů AI. Každý scénář, ve kterém mohou data chybět nebo být neplatná, vyžaduje explicitní pokyny.
Pro každý vstup zadejte přesnou odpověď:
- Okamžitě odmítnout a informovat odesílatele?
- Požádat o vysvětlení a pozastavit?
- Použít výchozí hodnotu a pokračovat?
- Přeskočit tento záznam a zpracovat ostatní?
- Eskalovat k lidské kontrole?
Jak ClickUp pomáhá
ClickUp Brain propojuje složité úkoly, dokumenty, komentáře a externí nástroje, aby poskytoval kontextové odpovědi založené na vaší skutečné práci. Když tedy konfigurujete agenty v ClickUp, nástroj AI může čerpat kontext přímo z vašeho pracovního prostoru.
Řekněme, že váš agent pro schvalování výdajů potřebuje k rozhodování údaje o rozpočtu. V ClickUp sledujete přidělení rozpočtu pomocí vlastního pole s názvem Zbývající rozpočet v úkolech projektu. Agent může toto pole dotazovat přímo, aniž by bylo nutné ručně zadávat data.
Pokud chybí požadovaný vstup, agent postupuje podle pravidel, která nakonfigurujete. Řekněme, že někdo podá žádost o proplacení výdajů, ale pole Kategorie nechá prázdné. Agent může:
- Aktualizujte stav úkolu na „Potřebné informace“.
- Přidejte komentář: „@submitter, vyberte prosím kategorii výdajů z rozevíracího seznamu Kategorie“.
- Nastavte termín splnění na 48 hodin od teď.
- Přidejte úkol do zobrazení „Čekající informace“
Další informace o super agentech v ClickUp:
Krok č. 3: Napište pravidla nástroje pomocí spouštěčů, oprávnění a podmínek zastavení
Nyní můžete svůj agent transformovat z konceptu do funkčního systému. K tomu je třeba, aby tyto komponenty spolupracovaly:
Přesné spouštěče určují přesnou událost, která způsobí, že váš agent začne jednat. „Když je vytvořen úkol“ se spouští neustále. „Když je úkol vytvořen v seznamu požadavků na funkce, označen jako „Zaslán zákazníkem“ a pole „Priorita“ je prázdné“ se spouští pouze tehdy, když jsou splněny konkrétní podmínky.
Vytvářejte spouštěče na základě pozorovatelných událostí:
- Změny stavu (úkol se přesune ze stavu „V kontrole“ do stavu „Schváleno“)
- Aktualizace polí (změna priority na „Naléhavé“)
- Časové podmínky (každé pondělí v 9 hodin ráno, 24 hodin po vytvoření úkolu)
- Externí signály (přijaté odeslání formuláře, spuštěný webhook API)
- Akce uživatelů (úkol přiřazený agentovi, agent @zmíněný v komentáři)
Oprávnění nástrojů řídí akce, které může váš agent provádět: vytváření úkolů, aktualizace polí, odesílání oznámení, čtení dokumentů a volání externích API. Pro každý nástroj existují tři úrovně oprávnění: vždy povoleno, podmíněně povoleno a nikdy povoleno.
A konečně, podmínky zastavení říkají agentovi, kdy má přestat zkoušet. Bez nich by agenti opakovali cyklus donekonečna a plýtvali zdroji. Mezi běžné spouštěče zastavení patří:
- Limity pokusů (zastavení po třech neúspěšných voláních API)
- Časové limity (zastavit, pokud proces trvá déle než 5 minut)
- Chybové stavy (zastavit, pokud externí služba vrátí chybu 500)
- Lidský zásah (okamžitě zastavit, když uživatel převezme kontrolu)
Jak ClickUp pomáhá
Super agenti jsou flexibilní a používají přizpůsobitelné nástroje a zdroje dat ve vašem pracovním prostoru a z vybraných externích aplikací. V profilu super agenta můžete konfigurovat spouštěče, nástroje a zdroje znalostí a přizpůsobit, k čemu má agent přístup.
Při vytváření AI Super Agent v ClickUp procházíte čtyřmi konfiguračními sekcemi:
- Pokyny: Definuje roli agenta, cíle, tón a rozhodovací pravidla, která určují, jak agent reaguje a jedná.
- Spouštěče: Určují přesné události nebo podmínky, které způsobí spuštění agenta.
- Nástroje: Určuje, jaké akce může agent provádět, například vytváření úkolů.
- Znalosti: Ovládá, které zdroje může agent používat jako reference.
Například tým pro tvorbu obsahu může vytvořit superagenta, který provede první kontrolu návrhů blogových příspěvků. Pokyny mu nařizují zkontrolovat chybějící části, nejasné argumenty a problémy s tónem. Spouštěč se aktivuje, když se úkol přesune do stavu „Návrh odeslán“.
Nástroje umožňují zanechávat komentáře přímo v dokumentu a vytvářet revizní úkoly, zatímco znalosti poskytují přístup ke schváleným briefům a dříve publikovaným příspěvkům.
📖 Přečtěte si také: Příklady, techniky a praktické aplikace prompt engineeringu
Krok č. 4: Zamkněte výstupní formát, aby byly výsledky použitelné v dalších fázích
Nekonzistentní výstupy ničí automatizaci pracovních postupů. Pokud váš agent generuje zprávy pokaždé v jiném formátu, lidé mu přestanou důvěřovat. Před spuštěním agenta zafixujte všechny aspekty výstupního formátu.
Pro textové výstupy, jako jsou souhrny nebo zprávy, poskytněte šablonu, kterou musí agent dodržovat. Měla by specifikovat:
- Nadpisy sekcí (přesné znění a pořadí)
- Pravidla formátování (odrážky vs. číslované seznamy)
- Omezení délky (každá část musí mít méně než 100 slov)
- Požadované prvky (všechny souhrny musí obsahovat další kroky)
Specifikujte požadavky na formátování až po interpunkci:
- Data vždy ve formátu RRRR-MM-DD
- Hodnoty měn zahrnují znak dolaru a dvě desetinná místa (1 234,56 $).
- Procenta obsahují symbol % (23 %).
- Jména ve formátu Jméno Příjmení, nikoli Příjmení, Jméno
Do pokynu zahrňte příklady. Ukažte agentovi tři vzorové výstupy, které přesně odpovídají vašim požadavkům. Označte je jako „Příklady správných výstupů“, aby agent pochopil, že se jedná o cílový formát.
🔍 Věděli jste? NASA používá autonomní AI agenty v kosmických misích již desítky let. Experiment Remote Agent Experiment proběhl v roce 1999 na palubě kosmické lodi Deep Space One a autonomně diagnostikoval problémy a opravil je bez lidského zásahu.
Krok č. 5: Přidejte okrajové případy a testujte, jako byste to mysleli vážně
Vaše šablona AI promptu není připravena k produkci, dokud neidentifikujete všechny okrajové případy a agentovi přesně neřeknete, jak je má řešit. Poté provádíte intenzivní testování, dokud se agent nechová správně v reálných podmínkách.
Nejprve použijte techniky brainstormingu k otestování režimů selhání. Posaďte se a sepište všechny scénáře, ve kterých by váš agent mohl narazit na neočekávaná data nebo podmínky. Hraniční případy se vyskytují právě proto, že jsou nepravděpodobné, ale přesto se stávají.
Kategorie okrajových případů, které je třeba zdokumentovat:
- Problémy s kvalitou dat (pole obsahují pouze mezery, čísla v textových polích, data nastavená na nemožné hodnoty)
- Konflikty obchodní logiky (úkol označený jako „naléhavý“ i „nízká priorita“, termín splnění před datem zahájení)
- Systémové podmínky (časový limit externího API, ztráta připojení k databázi uprostřed procesu)
- Konflikty oprávnění (uživatel požaduje akci, na kterou nemá oprávnění, agent se pokouší získat přístup k soukromým údajům)
Pro každý okrajový případ napište přesnou odpověď v tomto formátu: Okrajový případ (popis scénáře), Detekce (jak agent rozpozná tuto situaci), Odpověď (konkrétní akce, kterou agent provede), Záložní řešení (co se stane, pokud primární odpověď selže).
Zaznamenejte minimálně 15–20 okrajových případů. Zahrňte je do výzvy agenta jako podmíněnou logiku: „Pokud nastane podmínka X, proveďte akci Y.“
Nyní proveďte systematické testování. Váš testovací protokol by měl zahrnovat:
- Základní test (spuštění agenta s platnými, úplnými daty pro potvrzení základní funkčnosti)
- Jednotlivé okrajové případy (otestujte každý zdokumentovaný okrajový případ samostatně)
- Kombinované okrajové případy (testování více okrajových případů současně)
- Hraniční hodnoty (testujte minimální a maximální přijatelné hodnoty pro všechna pole)
- Rychlé požadavky (spuštění agenta několikrát v rychlém sledu)
- Scénáře přerušení (ruční zásah v průběhu procesu agenta)
Podívejte se na toto video a vytvořte si AI agenta od základů:
Osvědčené postupy pro zadávání příkazů agentům AI
Zde je návod, jak psát efektivní pokyny pro AI agenty pro automatizaci obchodních procesů, která funguje.
Donuťte agenta k volbě, i když se vstupy neshodují
Agenti se pravidelně potýkají s protichůdnými signály. Jeden nástroj vrací částečná data. Jiný vyprší. Třetí nesouhlasí. Příkazy typu „použij nejlepší zdroj“ nechávají agenta hádat.
Silnější přístup definuje explicitní pořadí výběru. Například agentovi řekněte, aby důvěřoval interním datům více než API třetích stran, nebo aby upřednostňoval nejnovější časové razítko, i když klesnou skóre spolehlivosti. Jasné pořadí zabraňuje kolísání mezi jednotlivými spuštěními a udržuje konzistentní chování.
🚀 Výhoda ClickUp: Využívejte kontextovou AI přímo ve svém pracovním postupu pomocí skutečných signálů z pracovního prostoru s ClickUp BrainGPT. Zajistí, že logika vašich příkazů odráží to, co se skutečně děje.
Můžete prohledávat své pracovní aplikace a web z jediného rozhraní, načítat kontext z úkolů a dokumentů pro informování pravidel výzev a dokonce používat hlasový vstup s ClickUp Talk to Text pro zachycení záměru 4x rychleji. To znamená, že když dokumentujete chování agenta nebo prahové hodnoty, BrainGPT pomáhá propojit tato pravidla přímo s prací, na kterou mají vliv.
📖 Přečtěte si také: Příklady výkonných AI agentů, které mění průmyslová odvětví
Zřetelně označte stavy selhání
Většina pokynů popisuje, jak vypadá úspěch, ale mlčí o neúspěchu. Toto mlčení vede k nepředvídatelnému chování.
Uveďte konkrétní podmínky selhání a očekávané reakce.
Například popište, co má agent dělat, když chybí povinná pole, když nástroj vrací zastaralá data nebo když počet opakovaných pokusů překročí limit. Tím se eliminuje improvizace a zkracuje se doba obnovy napříč nástroji AI pro zvýšení produktivity.
🔍 Věděli jste? Na počátku 70. let 20. století lékaři poprvé ochutnali AI agenta v medicíně prostřednictvím systému MYCIN. Tento systém doporučoval antibiotika na základě symptomů pacienta a laboratorních výsledků. Testy ukázaly, že fungoval stejně dobře jako mladí lékaři.
Zajistěte bezpečné provádění změn v pokynech
Výzvy se mění mnohem častěji, než týmy očekávají. Malá úprava k opravě jednoho okrajového případu může tiše narušit tři další, pokud je vše uloženo v jednom bloku textu.
Bezpečnější přístup udržuje výzvy modulární:
- Stabilní pravidla, jako jsou bezpečnostní limity, prahové hodnoty eskalace a podmínky zastavení, jsou uvedena v jasně označené části, která se málokdy mění.
- Variabilní logika, jako jsou pravidla pro stanovení priorit nebo bodování, by měla být umístěna samostatně, aby týmy věděly, kam patří úpravy.
- Předpoklady prostředí, včetně dostupných nástrojů nebo aktuálnosti dat, si zaslouží vlastní prostor, aby změny v nich neměly vliv na základní chování.
Chcete generovat blogové příspěvky pomocí nástrojů AI? AI Prompt & Guide for Blog Posts od ClickUp je perfektní šablona, se kterou můžete rychle začít.
Funguje to v ClickUp Docs, kde vám pomáhá organizovat nápady, efektivně generovat obsah a poté jej vylepšovat pomocí návrhů založených na umělé inteligenci.
Časté chyby, kterým je třeba se vyhnout
Níže uvedené problémy se opakovaně objevují, jakmile agenti přejdou do reálných pracovních postupů. Jejich včasné vyřešení šetří čas, práci a důvěru v budoucnu. 👇
| Chyba | Co se v praxi pokazí | Co dělat jinak |
| Psaní pokynů jako volný text | Agenti interpretují pokyny při jednotlivých spuštěních odlišně, což vede k odchylkám a nepředvídatelným výstupům. | Používejte strukturované sekce pro rozsah úkolů, rozhodovací pravidla, výstupy a řešení selhání. |
| Nechávání okrajových případů nedokumentovaných | Agenti improvizují v případě chybějících dat, chyb nástrojů nebo konfliktů. | Pojmenujte známé stavy selhání a definujte očekávané chování pro každý z nich. |
| Kombinace úsudku a provedení | Agenti stírají hranice mezi logikou hodnocení a oprávněními k akci | Oddělte způsob, jakým agent vyhodnocuje vstupy, od akcí, které může provést. |
| Povolení vágních priorit | Protichůdné signály vedou k nekonzistentním rozhodnutím | Definujte pořadí priorit a explicitně přepsat pravidla |
| Příkazy jako jednorázové prostředky | Malé úpravy znovu zavádějí staré chyby | Verze výzev, předpoklady dokumentů a revize změn izolovaně |
💡 Tip pro profesionály: Oddělte rozsah uvažování od rozsahu výstupu. Sdělte agentovi, o čem smí uvažovat a co smí říkat. Například: „Můžete zvážit kompromisy interně, ale jako výstup uveďte pouze konečné doporučení.“ Tím se výrazně sníží množství nesouvislých výstupů.
Prompt, Set, ClickUp!
Psaní pokynů pro AI agenty vyžaduje změnu myšlení. Přestanete uvažovat v termínech jedné dobré odpovědi a začnete uvažovat v termínech opakovatelného chování.
Zde také začíná hrát roli výbava nástroji.
ClickUp poskytuje týmům praktické místo pro navrhování, dokumentování, testování a vylepšování pokynů pro agenty spolu s pracovními postupy, které pohánějí. Dokumenty zachycují logiku rozhodování a předpoklady, Super Agents provádějí úkoly na základě skutečných dat z pracovního prostoru a ClickUp Brain propojuje kontext, takže pokyny zůstávají zakotveny v tom, jak práce probíhá.
Pokud chcete přejít od experimentování s agenty k jejich sebevědomému používání ve velkém měřítku, zaregistrujte se do ClickUp ještě dnes! ✅
Často kladené otázky (FAQ)
Chatovací prompt vyvolá jedinou odpověď v konverzaci. Prompt AI agenta naopak definuje, jak se systém chová v průběhu času. Stanovuje pravidla pro rozhodování, používání nástrojů a vícestupňové provádění úkolů.
Systémová výzva potřebuje minimálně jasný kontext. Ten zahrnuje roli agenta, cíle, provozní hranice a očekávané chování v případě, že data chybí nebo jsou nejistá. Společně tyto prvky zajišťují konzistentní a předvídatelné výstupy.
Pokud jsou zapojeny nástroje, výzvy by měly před provedením vysvětlit záměr. Pokyny ohledně toho, kdy se nástroj použije, jaké vstupy vyžaduje a jak se výsledky promítají do dalšího kroku, pomáhají agentovi jednat správně, aniž by musel hádat.
Halucinace se snižují, když výzvy definují důvěryhodný zdroj pravdy. Omezení, validační kroky a jasné záložní pokyny vedou agenta, když nelze informace ověřit.
Správný formát závisí na výsledku. JSON podporuje strukturované pracovní postupy a integraci systémů, zatímco markdown funguje lépe pro recenze a vysvětlení srozumitelná pro člověka.
Spolehlivé pokyny vycházejí z iterace. Testování v reálných scénářích, sledování změn a ukládání verzí ve sdíleném úložišti pomáhá udržet kontrolu nad vývojem pokynů.
Ochrana začíná oddělením. Základní pokyny zůstávají izolované, uživatelské vstupy jsou ověřovány a přístup k nástrojům zůstává omezen na schválené akce.
S rozšiřováním práce je důležitá struktura. Šablony podporují opakovatelnost a sladění týmu, zatímco ad hoc výzvy se hodí pro rané experimentování nebo omezené případy použití.