KI-Agenten halten rasch Einzug in reale Workflows. Etwa 62 % der Unternehmen experimentieren mit ihnen, doch nur 23 % schaffen es, sie konsequent in großem Maßstab einzusetzen.
Die Reibung liegt selten in den Modellen oder tools. Sie zeigt sich darin, wie Anweisungen geschrieben, wiederverwendet und im Laufe der Zeit als vertrauenswürdig eingestuft werden.
Wenn Prompts ungenau sind, verhalten sich Agenten unvorhersehbar. Die Ergebnisse variieren von Lauf zu Lauf, Randfälle unterbrechen Flows und das Vertrauen sinkt. Teams müssen sich schließlich um die Automatisierung kümmern, die eigentlich den Aufwand reduzieren sollte.
Klare, strukturierte Prompts ändern diese Dynamik. Sie helfen Agenten dabei, sich über alle tools hinweg konsistent zu verhalten, Variationen zu bewältigen, ohne aus dem Takt zu geraten, und auch bei zunehmender Komplexität der Systeme zuverlässig zu bleiben.
In diesem Blogbeitrag untersuchen wir, wie man Prompts für KI-Agenten schreibt. Wir werden uns auch ansehen, wie ClickUp agentenorientierte Workflows unterstützt. 🎯
Was ist eine KI-Agenten-Eingabeaufforderung?
Eine KI-Agenten-Eingabeaufforderung ist ein strukturierter Befehlssatz, der die Entscheidungen eines Agenten über verschiedene Schritte, Tools und Bedingungen hinweg steuert. Sie definiert, was der Agent tun soll, welche Daten er verwenden kann, wie er auf Abweichungen reagieren soll und wann er stoppen oder eskalieren soll.
Klare Prompts sorgen für wiederholbares Verhalten, begrenzen Abweichungen zwischen den Durchläufen und erleichtern das Debuggen, Aktualisieren und Skalieren von KI-Agenten-Workflows.
🔍 Wussten Sie schon? Frühe KI-Agenten, die in der Robotik eingesetzt wurden, blieben oft untätig stehen. In einem dokumentierten Laborexperiment lernte ein Navigationsagent, dass Stillstehen besser war, um Strafen zu vermeiden, als die Umgebung zu erkunden. Forscher bezeichneten dieses Verhalten als „Reward Hacking”.
Warum die Qualität der Eingabeaufforderungen für Agenten wichtiger ist als beim Chatten
KI-Agent-Tools bewältigen komplexe, mehrstufige Aufgaben, die sich über einen längeren Zeitraum erstrecken. Eine vage Anweisung im Chat führt vielleicht zu einer passablen Antwort, aber dieselbe Anweisung an einen Agenten kann zu stundenlangem Rechenaufwand und falschen Ergebnissen führen.
Das macht Agent-Prompts so besonders:
- Agenten treffen Entscheidungen autonom: Sie wählen aus, welche tools sie verwenden, wann sie zurückkommen und wie sie mit Fehlern umgehen.
- Fehler summieren sich schnell: Ein falscher Schritt zu Beginn eines Workflows kann sich auf Dutzende nachfolgender Aktionen auswirken.
- Der Kontext verschlechtert sich bei langen Sequenzen: Agenten verlieren die ursprünglichen Ziele aus den Augen, wenn Prompts keine klare Struktur aufweisen.
- Die Wiederherstellungskosten sind hoch: Die Behebung erfordert oft einen Neustart des gesamten Workflows.
Beim Chatten können Sie in Echtzeit Kurskorrekturen vornehmen. Agenten benötigen Leitplanken, die in die Eingabeaufforderung selbst integriert sind.
🧠 Wissenswertes: 1997 lernte ein KI-Agent namens Softbot, selbstständig im Internet zu surfen. Er fand heraus, wie man grundlegende Befehle wie Suchen, Herunterladen und Entpacken von Dateien kombiniert, um Ziele abzuschließen, ohne dass ihm jeder Schritt explizit erklärt werden musste. Dies gilt als eines der frühesten Beispiele für einen autonomen Web-Agenten.
📖 Lesen Sie auch: Arten von KI-Agenten zur Steigerung der Effizienz im Geschäft
Die grundlegenden Blöcke starker Agent-Prompts
Effektive Agenten-Prompts bestehen aus drei Ebenen. Jeder Block beseitigt Unklarheiten und gibt dem Agenten eine stabile Anleitung für alle Ausführungen. 📨
Ebene 1: Rolle (Wer ist der Agent?)
Geben Sie dem Agenten eine Identität, die seine Entscheidungen bestimmt. Ein „Sicherheitsprüfer” sucht nach Schwachstellen und markiert riskante Muster. Ein „Dokumentationsautor” hingegen legt Wert auf Lesbarkeit und einheitliche Formate.
Die Rolle bestimmt, welche tools der Agent zuerst auswählt und wie er bei mehreren gültigen Optionen eine Entscheidung trifft.
📮 ClickUp Insight: 30 % der Arbeitnehmer glauben, dass sie durch Automatisierung 1–2 Stunden pro Woche einsparen könnten, während 19 % schätzen, dass sie dadurch 3–5 Stunden für konzentrierte Arbeit gewinnen könnten.
Selbst diese kleinen Zeitersparnisse summieren sich: Nur zwei Stunden pro Woche ergeben über 100 Stunden pro Jahr – Zeit, die Sie für Kreativität, strategisches Denken oder persönliche Weiterentwicklung nutzen können. 💯
Mit den KI-Agenten und ClickUp Brain von ClickUp können Sie Workflows automatisieren, Projektaktualisierungen generieren und Ihre Meeting-Notizen in umsetzbare nächste Schritte umwandeln – alles auf derselben Plattform. Sie benötigen keine zusätzlichen Tools oder Integrationen – ClickUp bietet Ihnen alles, was Sie zur Automatisierung und Optimierung Ihres Arbeitsalltags benötigen, an einem Ort.
💫 Echte Ergebnisse: RevPartners hat seine SaaS-Kosten um 50 % gesenkt, indem es drei tools in ClickUp konsolidiert hat – und so eine einheitliche Plattform mit mehr Features, engerer Zusammenarbeit und einer einzigen Quelle der Wahrheit erhalten hat, die einfacher zu verwalten und zu skalieren ist.
Ebene 2: Struktur der Aufgabe (Was der Agent leisten muss)
Planen Sie die Schritte in der richtigen Reihenfolge.
Ein Forschungsagent muss relevante Artikel finden, wichtige Aussagen extrahieren, Ergebnisse miteinander abgleichen, Widersprüche markieren und Ergebnisse zusammenfassen. Jeder Schritt erfordert eine konkrete Ausstiegsbedingung.
„Schlüssel-Aussagen extrahieren” bedeutet, direkte Zitate und Zitiernummern zu extrahieren, nicht einen vagen zusammenfassenden Absatz zu schreiben. Durch diese Spezifität wird verhindert, dass der Agent abschweift.
💡 Profi-Tipp: Verwenden Sie negative Anweisungen sparsam, aber gezielt. Anstatt „keine Halluzinationen“ zu sagen, sagen Sie „keine APIs, Metriken oder Quellen erfinden“. Gezielte Negativformulierungen formen das Verhalten weitaus besser als allgemeine Achtungen.
Ebene 3: Operative Richtlinien (Wie sich der Agent verhalten soll)
Setzen Sie Grenzen für autonome Entscheidungen:
- Wann wiederholt der Agent eine fehlgeschlagene Datenbank-Abfrage? (Zweimal, dann werden Sie benachrichtigt)
- Wann werden unvollständige Daten übersprungen? (Niemals, es sei denn, die Fehlquote liegt unter 5 %)
Konkrete Schwellenwerte sind besser als vage Anweisungen. Der Agent kann Ihre Gedanken nicht lesen, wenn um Mitternacht etwas schiefgeht.
🚀 Vorteil von ClickUp: Helfen Sie Teams dabei, Prompt-Schulden zu vermeiden, wenn die Logik der Agenten mit ClickUp Docs immer komplexer wird. Teams können Annahmen, Begründungen und Kompromisse hinter den Entscheidungen der Agenten mit einer effektiven Prozessdokumentation verfolgen.
Dank der Version-Historie lassen sich Regressionen leicht erkennen, und Links zu ClickUp-Aufgaben zeigen, wo eine Regel in der Praxis angewendet wird. So bleibt das Verhalten des Agenten auch Monate später noch nachvollziehbar, selbst nach mehreren Übergaben und Systemänderungen.
Schritt für Schritt: So schreiben Sie Prompts für einen KI-Agenten
Agenten-Prompts müssen präzise sein. Jede Anweisung wird zu einem Entscheidungspunkt, und diese Entscheidungen summieren sich über die Workflows hinweg.
ClickUp ist der weltweit erste konvergierte KI-Workspace, der entwickelt wurde, um Arbeitsüberlastung zu vermeiden. Er vereint Chat, Wissen, künstliche Intelligenz und Projektaufgaben.
So schreiben Sie KI-Prompts, die Agenten auf Kurs halten (mit ClickUp!). 🪄
Schritt 1: Definieren Sie die Aufgabe, die Grenzen und was „erledigt” bedeutet.
Beginnen Sie damit, genau zu dokumentieren, wie Erfolg aussieht. Schreiben Sie den vollständigen Umfang auf, bevor Sie irgendwelche Konfigurationseinstellungen vornehmen.
Beantworten Sie diese drei Fragen konkret:
- Welche spezifische Aufgabe oder Entscheidung hat dieser Agent?
- Wo beginnt und endet seine Autorität?
- Welches messbare Ergebnis signalisiert das Abschließen?
Ein Agent, der „dem Vertriebsteam hilft“, sagt Ihnen nichts. Ein Agent, der „eingehende Leads anhand von Größe, Budget und Zeitleiste qualifiziert und qualifizierte Leads dann innerhalb von zwei Stunden an regionale Vertriebsmitarbeiter weiterleitet“, gibt Ihnen hingegen eine klare Aufgabe.
Grenzlinien verhindern Scope Creep. Wenn Sie einen Forschungsagenten erstellen, geben Sie Folgendes an:
- Die genauen Quellen, die es konsultieren kann (die Wissensdatenbank Ihres Unternehmens, bestimmte Datenbanken, bestimmte Websites)
- Wie tief sollte die Suche gehen (die ersten 10 Ergebnisse überprüfen, Dokumente unter 50 Seiten scannen)?
- Wann muss ein Fall an einen Menschen eskaliert werden (wenn Quellen sich widersprechen, wenn Informationen älter als sechs Monate sind)?
Der am häufigsten übersehene Aspekt ist die Definition von „erledigt“. Abschlusskriterien bilden die Grundlage Ihrer Eingabeaufforderung. Für einen Datenvalidierungsagenten könnte „erledigt“ bedeuten:
- Alle erforderlichen Felder enthalten Daten.
- Werte entsprechen den erwarteten Formaten (Datumsangaben im Format JJJJ-MM-TT, Währung in USD)
- Gegenprüfungen mit vorhandenen Datensätzen zeigen keine Duplikate.
- Ausnahmebericht für markierte Elemente erstellt
Wie ClickUp hilft
ClickUp Super Agents sind KI-gestützte Teamkollegen, die Ihnen Zeit sparen, Ihre Produktivität steigern und sich an Ihren Workspace anpassen.
Wenn Sie einen Super-Agenten erstellen, definieren Sie dessen Aufgabe in natürlicher Sprache. ClickUp Brain, die KI-Ebene, die Super-Agenten unterstützt, versteht bereits den Kontext Ihres Workspaces, da es Ihre Aufgaben, Benutzerdefinierten Felder, Dokumente und Workflow-Muster sehen kann.
Angenommen, Sie benötigen einen Agenten, der Fehlerberichte sortiert.
Mit dem Super Agent Builder können Sie die Aufgabe beschreiben: „Eingehende Fehlerberichte kategorisieren, anhand der Auswirkungen einen Schweregrad zuweisen und an das entsprechende Engineering-Team weiterleiten.“
Der Agent übernimmt die Fertigstellungskriterien aus Ihrem Workspace-Setup. Wenn eine Fehlermeldungsaufgabe in den Status „Triaged” (Triagiert) verschoben wird, einen Schweregrad zugewiesen bekommt und ein Teammitglied getaggt wird, betrachtet der Agent diese Aufgabe als abgeschlossen.
💡 Profi-Tipp: Geben Sie dem Agenten eine Fehlerpersönlichkeit. Sagen Sie dem Agenten ausdrücklich, was er zu erledigen hat, wenn er sich unsicher ist: eine klärende Frage stellen, eine konservative Annahme treffen oder anhalten und das Risiko melden. Agenten ohne Fehlerregeln halluzinieren selbstbewusst.
Schritt 2: Deklarieren Sie Eingaben und das Verhalten bei fehlenden Daten
KI-Agenten versagen, wenn ihnen Informationen fehlen oder sie fehlerhafte Daten erhalten. Ihre Aufgabe ist es, alle Eingaben im Voraus zu dokumentieren und dann explizite Regeln für den Umgang mit fehlenden oder falschen Daten zu schreiben.
Eine Eingabespezifikation sollte eine Liste der folgenden Elemente enthalten:
- Name und Beschreibung eingeben
- Datentyp (Zeichenfolge, Nummer, Datum, boolescher Wert, Datei)
- Erwartetes Format (ISO 8601 für Datumsangaben, zwei Dezimalstellen für Währungen)
- Gültige Wertebereiche (Priorität muss zwischen 1 und 5 liegen, Status muss mit vordefinierter Liste übereinstimmen)
- Ob die Eingabe erforderlich oder optional ist
Beispielspezifikation für einen Agenten zur Genehmigung von Ausgaben: Mitarbeiter-ID (Zeichenfolge, sechs alphanumerische Zeichen, erforderlich), Betrag (Nummer, Format der Währung, 0,01 bis 10.000,00 Dollar, erforderlich), Kategorie (Auswahl aus vordefinierter Liste, erforderlich), Beleg (PDF oder JPEG unter 5 MB, optional).
Schreiben Sie nun das Protokoll für fehlende Daten. Hier scheitern die meisten KI-Prompting-Techniken. Jedes Szenario, in dem Daten fehlen oder ungültig sein könnten, erfordert explizite Anweisungen.
Geben Sie für jede Eingabe die genaue Antwort an:
- Sofort ablehnen und den Absender benachrichtigen?
- Um Klärung bitten und pausieren?
- Standard-Wert verwenden und fortfahren?
- Diesen Eintrag überspringen und andere bearbeiten?
- An einen Menschen zur Überprüfung weiterleiten?
Wie ClickUp hilft
ClickUp Brain verbindet komplexe Aufgaben, Dokumente, Kommentare und externe Tools, um kontextbezogene Antworten basierend auf Ihrer tatsächlichen Arbeit zu liefern. Wenn Sie also Agenten in ClickUp konfigurieren, kann das KI-Tool den Kontext direkt aus Ihrem Workspace beziehen.
Nehmen wir an, Ihr Agent für die Genehmigung von Ausgaben benötigt Budgetdaten, um Entscheidungen zu treffen. In ClickUp verfolgen Sie die Budgetzuweisungen mithilfe eines benutzerdefinierten Feldes namens „Verbleibendes Budget” in den Aufgaben des Projekts. Der Agent kann dieses Feld direkt abfragen, anstatt manuelle Dateneingaben vornehmen zu müssen.
Wenn eine erforderliche Eingabe fehlt, folgt der Agent den von Ihnen konfigurierten Regeln. Angenommen, jemand reicht einen Spesenantrag ein, lässt aber das Feld „Kategorie” leer. Der Agent kann dann:
- Aktualisieren Sie den Status der Aufgabe auf „Informationen erforderlich“.
- Kommentar hinzufügen: „@Einreicher, bitte wählen Sie eine Ausgabenkategorie aus dem Menü, das sich ausklappt und „Kategorie“ heißt.“
- Legen Sie ein Fälligkeitsdatum fest, das 48 Stunden ab jetzt liegt.
- Fügen Sie die Aufgabe zur Ansicht „Ausstehende Info” hinzu.
Weitere Informationen zu Super Agents in ClickUp:
Schritt 3: Schreiben Sie Tool-Regeln unter Verwendung von Auslösern, Berechtigungen und Stoppbedingungen.
Jetzt verwandeln Sie Ihren Agenten von einem Konzept in ein funktionsfähiges System. Dazu müssen diese Komponenten zusammenarbeiten:
Präzise Auslöser legen genau fest, welches Ereignis Ihren Agenten zum Handeln veranlasst. „Wenn eine Aufgabe erstellt wird“ wird ständig ausgelöst. „Wenn eine Aufgabe in der Liste „Feature-Anfragen“ erstellt, mit „Vom Kunden eingereicht“ getaggt und das Feld „Priorität“ leer ist“ wird nur ausgelöst, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.
Erstellen Sie Auslöser für beobachtbare Ereignisse:
- Statusänderungen (Aufgabe wechselt von „In Überprüfung“ zu „Genehmigt“)
- Feldaktualisierungen (Änderungen der Priorität zu „Dringend“)
- Zeitbedingungen (jeden Montag um 9 Uhr, 24 Stunden nach der Erstellung der Aufgabe)
- Externe Signale (Formular-Übermittlung empfangen, API-Webhook als Auslöser ausgelöst)
- Benutzeraktionen (dem Agenten zugewiesene Aufgabe, im Kommentar @erwähnte Person)
Tool-Berechtigungen steuern die Aktionen, die Ihr Agent ausführen kann: Aufgaben erstellen, Felder aktualisieren, Benachrichtigungen senden, Dokumente lesen und externe APIs aufrufen. Für jedes Tool gibt es drei Berechtigungen: immer erlaubt, bedingt erlaubt und nie erlaubt.
Schließlich teilen Stoppbedingungen dem Agenten mit, wann er seine Versuche einstellen soll. Ohne sie laufen Agenten unendlich lange weiter und verschwenden Ressourcen. Zu den üblichen Auslösern für den Stopp gehören:
- Versuchslimits (nach drei fehlgeschlagenen API-Aufrufen stoppen)
- Zeitlimits (Stopp, wenn der Prozess 5 Minuten überschreitet)
- Fehlerbedingungen (Stopp, wenn der externe Dienst den Fehler 500 zurückgibt)
- Menschliches Eingreifen (sofort stoppen, wenn ein menschlicher Benutzer übernimmt)
Wie ClickUp hilft
Super-Agenten sind flexibel und verwenden benutzerdefinierte Tools und Datenquellen aus Ihrem gesamten Workspace und aus der Auswahl an externen Apps. Im Profil des Super-Agenten können Sie Auslöser, Tools und Wissensquellen konfigurieren und anpassen, worauf der Agent zugreifen kann.
Wenn Sie einen KI-Superagenten in ClickUp erstellen, durchlaufen Sie vier Konfigurationsabschnitte:
- Anweisungen: Definiert die Rolle, Ziele, den Tonfall und die Entscheidungsregeln des Agenten, die die Form seiner Reaktionen und Handlungen bestimmen.
- Auslöser: Legt die genauen Ereignisse oder Bedingungen fest, die den Agenten ausführen lassen.
- Tools: Legt fest, welche Aktionen der Agent ausführen darf, z. B. das Erstellen von Aufgaben.
- Wissen: Steuert, auf welche Quellen der Agent zugreifen kann.
Ein Content-Team kann beispielsweise einen Super-Agenten erstellen, der erste Überprüfungen von Blog-Entwürfen durchführt. Die Anweisungen weisen ihn an, nach fehlenden Abschnitten, unklaren Argumenten und Tonproblemen zu suchen. Der Auslöser wird aktiviert, wenn eine Aufgabe in den Status „Entwurf eingereicht“ wechselt.
Tools ermöglichen es, Kommentare direkt im Dokument zu hinterlassen und eine Überarbeitungsaufgabe zu erstellen, während Wissen den Zugriff auf den genehmigten Brief und bereits veröffentlichte Beiträge ermöglicht.
📖 Lesen Sie auch: Beispiele, Techniken und praktische Anwendungen für Prompt Engineering
Schritt 4: Legen Sie das Format der Ausgabe fest, damit die Ergebnisse nachgelagert verwendet werden können.
Inkonsistente Ergebnisse verhindern die Automatisierung von Workflows. Wenn Ihr Agent jedes Mal Berichte in unterschiedlichen Formaten erstellt, verlieren die Nutzer das Vertrauen in ihn. Legen Sie alle Aspekte des Ausgabeformats fest, bevor der Agent in Betrieb genommen wird.
Für Textausgaben wie Zusammenfassungen oder Berichte stellen Sie eine Vorlage bereit, an die sich der Agent halten muss. Diese sollte Folgendes enthalten:
- Kopfzeilen (genaue Wortwahl und Reihenfolge)
- Formatierungsregeln (Aufzählungszeichen vs. Nummerierte Listen)
- Längenbeschränkungen (jeder Abschnitt unter 100 Wörtern)
- Erforderliche Elemente (alle Zusammenfassungen müssen die nächsten Schritte enthalten)
Geben Sie Format-Anforderungen bis hin zur Zeichensetzung an:
- Datumsangaben immer im Format JJJJ-MM-TT
- Währungswerte enthalten das Dollarzeichen und zwei Dezimalstellen (1.234,56 $).
- Prozentangaben enthalten das Symbol % (23 %).
- Namen im Format „Vorname Nachname“, nicht „Nachname, Vorname“
Fügen Sie Ihrer Eingabeaufforderung Beispiele hinzu. Zeigen Sie dem Agenten drei Beispiele, die genau Ihren Anforderungen entsprechen. Geben Sie für diese eine Beschreibung mit dem Label „Beispiele für korrekte Ausgaben” an, damit der Agent versteht, dass dies das Zielformat ist.
🔍 Wussten Sie schon? Die NASA setzt seit Jahrzehnten autonome KI-Agenten bei Weltraummissionen ein. Das Remote Agent Experiment wurde 1999 an Bord des Raumschiffs Deep Space One durchgeführt und diagnostizierte Probleme autonom und behob sie ohne menschliches Eingreifen.
Schritt 5: Fügen Sie Randfälle hinzu und testen Sie sie gründlich.
Ihre KI-Prompt-Vorlage ist erst dann produktionsreif, wenn Sie alle Randfälle identifiziert und dem Agenten genau mitgeteilt haben, wie er damit umgehen soll. Anschließend testen Sie intensiv, bis sich der Agent unter realen Bedingungen korrekt verhält.
Verwenden Sie zunächst Brainstorming-Techniken, um Fehlermodi zu testen. Setzen Sie sich hin und erstellen Sie eine Liste aller Szenarien, in denen Ihr Agent auf unerwartete Daten oder Bedingungen stoßen könnte. Randfälle treten gerade deshalb auf, weil sie unwahrscheinlich sind, aber dennoch vorkommen.
Zu dokumentierende Kategorien von Randfällen:
- Probleme mit der Datenqualität (Felder enthalten nur Leerzeichen, Nummern in Textfeldern, Datumsangaben mit unmöglichen Werten)
- Konflikte in der Geschäftslogik (Aufgabe sowohl als „dringend” als auch als „niedrige Priorität” gekennzeichnet, Fälligkeitsdatum vor Startdatum)
- Systembedingungen (Timeout der externen API, Verlust der Datenbankverbindung während des Prozesses)
- Berechtigungskonflikte (Benutzer fordert eine Aktion an, für die er keine Berechtigung hat, Agent versucht, auf private Daten zuzugreifen)
Schreiben Sie für jeden Randfall die genaue Antwort in diesem Format: Randfall (Beschreibung des Szenarios), Erkennung (wie der Agent diese Situation erkennt), Antwort (spezifische Maßnahme, die der Agent ergreift), Fallback (was passiert, wenn die primäre Antwort fehlschlägt).
Dokumentieren Sie mindestens 15 bis 20 Randfälle. Fügen Sie diese als bedingte Logik in Ihre Agenten-Eingabeaufforderung ein: „Wenn Bedingung X eintritt, dann Maßnahme Y ergreifen.“
Testen Sie nun systematisch. Ihr Testprotokoll sollte Folgendes umfassen:
- Basistest (Agent mit gültigen, vollständigen Daten ausführen, um die Grundfunktionalität zu bestätigen)
- Einzelne Randfälle (testen Sie jeden dokumentierten Randfall separat)
- Kombinierte Randfälle (mehrere Randfälle gleichzeitig testen)
- Grenzwerte (testen Sie die minimalen und maximalen zulässigen Werte für alle Felder)
- Schnelle Anfragen (mehrmaliges Auslösen des Agenten in schneller Folge als Auslöser)
- Unterbrechungsszenarien (manuelles Eingreifen, während der Agent mitten im Prozess ist)
Sehen Sie sich dieses Video an, um einen KI-Agenten von Grund auf neu zu erstellen:
Best Practices für die Eingabe von Prompts für KI-Agenten
So schreiben Sie effektive Eingabeaufforderungen für KI-Agenten für eine funktionierende Automatisierung von Geschäftsprozessen.
Zwingen Sie den Agenten zur Entscheidung, auch wenn die Eingaben widersprüchlich sind
Agenten sind regelmäßig mit widersprüchlichen Signalen konfrontiert. Ein tool liefert nur Teildaten. Ein anderes läuft ab. Ein drittes stimmt nicht überein. Prompts wie „Verwende die beste Datenquelle” lassen den Agenten im Unklaren.
Ein stärkerer Ansatz definiert eine explizite Auswahlreihenfolge. Weisen Sie den Agenten beispielsweise an, internen Daten gegenüber APIs von Drittanbietern den Vorzug zu geben oder den neuesten Zeitstempel zu bevorzugen, selbst wenn die Konfidenzwerte sinken. Eine klare Reihenfolge verhindert Schwankungen zwischen den Durchläufen und sorgt für ein konsistentes Verhalten.
🚀 Vorteil von ClickUp: Bringen Sie mit ClickUp BrainGPT kontextbezogene KI direkt in Ihren Workflow, indem Sie tatsächliche Signale aus Ihrem Workspace nutzen. So stellen Sie sicher, dass Ihre Prompt-Logik die tatsächlichen Vorgänge widerspiegelt.
Sie können über eine einzige Oberfläche Ihre Apps und das Internet durchsuchen, Kontext aus Aufgaben und Dokumenten abrufen, um Prompt-Regeln zu erstellen, und sogar die Spracheingabe mit ClickUp Talk to Text verwenden, um Absichten viermal schneller zu erfassen. Das bedeutet, wenn Sie das Verhalten oder die Schwellenwerte von Agenten dokumentieren, hilft BrainGPT dabei, diese Regeln direkt mit der Arbeit zu verknüpfen, auf die sie sich auswirken.
📖 Lesen Sie auch: Beispiele für leistungsstarke KI-Agenten, die Branchen verändern
Fehlerzustände explizit machen
Die meisten Prompts beschreiben, wie Erfolg aussieht, und schweigen sich über Misserfolge aus. Dieses Schweigen führt zu unvorhersehbarem Verhalten.
Geben Sie bestimmte Fehlerbedingungen und erwartete Reaktionen an.
Beschreiben Sie beispielsweise, was der Agent zu erledigen hat, wenn Pflichtfelder fehlen, wenn ein tool veraltete Daten zurückgibt oder wenn die Anzahl der Wiederholungsversuche ein Limit überschreitet. Dadurch wird Improvisation vermieden und die Wiederherstellungszeit für KI-Produktivitäts-Tools verkürzt.
🔍 Wussten Sie schon? In den frühen 1970er Jahren machten Ärzte mit MYCIN ihre ersten Erfahrungen mit einem KI-Agenten in der Medizin. Dieses System empfahl Antibiotika auf der Grundlage der Symptome und der Laborergebnisse der Patienten. Tests zeigten, dass es genauso gut funktionierte wie junge Ärzte.
Sorgen Sie dafür, dass Änderungen an Prompts sicher angewendet werden können
Prompts ändern sich viel häufiger, als Teams erwarten. Eine kleine Änderung zur Behebung eines Randfalls kann unbemerkt drei andere Randfälle beeinträchtigen, wenn Alles in einem Block von Text enthalten ist.
Ein sicherer Ansatz hält Prompts modular:
- Stabile Regeln, wie Sicherheitslimits, Eskalationsschwellen und Stoppbedingungen, befinden sich in einem klar gekennzeichneten Abschnitt, der sich selten ändert.
- Variable Logik, wie Priorisierungs- oder Bewertungsregeln, sollte separat aufgeführt werden, damit Teams wissen, wo die Bearbeitung vorgenommen werden muss.
- Umgebungsannahmen, einschließlich verfügbarer Tools oder Datenaktualität, verdienen einen eigenen Platz, damit Änderungen dort das Kernverhalten nicht beeinträchtigen.
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Häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt
Die folgenden Probleme treten immer wieder auf, sobald Agenten in echte Workflows integriert werden. Wenn Sie diese frühzeitig vermeiden, sparen Sie Zeit, Nacharbeit und Vertrauen später. 👇
| Fehler | Was in der Praxis schiefgeht | Was Sie anders zu erledigen haben |
| Prompts als Freitext schreiben | Agenten interpretieren Anweisungen bei jedem Durchlauf unterschiedlich, was zu Abweichungen und unvorhersehbaren Ergebnissen führt. | Verwenden Sie strukturierte Abschnitte für den Aufgabenumfang, Entscheidungsregeln, Ergebnisse und Fehlerbehandlung. |
| Randfälle undokumentiert lassen | Agenten improvisieren bei fehlenden Daten, Tool-Fehlern oder Konflikten. | Benennen Sie bekannte Fehlerzustände und definieren Sie das erwartete Verhalten für jeden einzelnen. |
| Entscheidung und Ausführung kombinieren | Agenten verwischen Bewertungslogik und Aktionsberechtigungen | Trennen Sie die Art und Weise, wie der Agent Eingaben bewertet, von den Aktionen, die er ausführen kann. |
| Vage Prioritäten zulassen | Widersprüchliche Signale führen zu inkonsistenten Entscheidungen | Reihenfolge der Prioritäten festlegen und Regeln explizit überschreiben |
| Prompts als einmalige Assets behandeln | Kleine Bearbeitungen führen zu alten Fehlern | Versionenaufforderungen, Dokumentannahmen und Überprüfungsänderungen isoliert betrachten |
💡 Profi-Tipp: Trennen Sie den Denkbereich vom Ausgabebereich. Sagen Sie dem Agenten, worüber er nachdenken darf und was er sagen darf. Beispiel: „Sie können intern Kompromisse in Betracht ziehen, aber geben Sie nur die endgültige Empfehlung aus. “ Dies reduziert das Geschwafel erheblich.
Prompt, Set, ClickUp!
Das Schreiben von Prompts für AI-Agenten erfordert eine Änderung der Denkweise. Man hört auf, in Begriffen einer guten Antwort zu denken, und beginnt, in Begriffen wiederholbarer Verhaltensweisen zu denken.
Hier kommt auch die Bedeutung der tools ins Spiel.
ClickUp bietet Teams einen praktischen Ort, an dem sie Agenten-Prompts zusammen mit den von ihnen unterstützten Workflows entwerfen, dokumentieren, testen und weiterentwickeln können. Dokumente erfassen Entscheidungslogik und Annahmen, Super Agents führen Aufgaben anhand realer Arbeitsbereichsdaten aus und ClickUp Brain stellt die Verbindung zum Kontext her, sodass die Prompts stets auf die tatsächlichen Arbeitsabläufe abgestimmt sind.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Eine Chat-Eingabeaufforderung löst eine einzelne Antwort in einer Unterhaltung aus. Eine KI-Agenten-Eingabeaufforderung hingegen definiert, wie sich das System im Laufe der Zeit verhält. Sie legt Regeln für die Entscheidungsfindung, die Verwendung von Tools und die mehrstufige Ausführung von Aufgaben fest.
Eine Systemaufforderung benötigt mindestens einen klaren Kontext. Dazu gehören die Rolle des Agenten, seine Ziele, seine Einsatzgrenzen und sein erwartetes Verhalten, wenn Daten fehlen oder ungewiss sind. Zusammen sorgen diese Elemente für konsistente und vorhersehbare Ergebnisse.
Wenn Tools beteiligt sind, sollten Prompts vor der Ausführung die Absicht erklären. Anweisungen dazu, wann ein Tool angewendet wird, welche Eingaben es erfordert und wie die Ergebnisse in den nächsten Schritt einfließen, helfen dem Agenten, ohne zu raten richtig zu handeln.
Halluzinationen werden reduziert, wenn Prompts eine vertrauenswürdige Quelle der Wahrheit definieren. Einschränkungen, Validierungsschritte und klare Fallback-Anweisungen leiten den Agenten, wenn Informationen nicht überprüft werden können.
Das richtige Format hängt vom Ergebnis ab. JSON unterstützt strukturierte Workflows und Systemintegrationen, während Markdown besser für Überprüfungen und für Menschen lesbare Erklärungen geeignet ist.
Zuverlässige Eingabeaufforderungen entstehen durch Iteration. Das Testen anhand realer Szenarien, die Nachverfolgung von Änderungen und das Speichern von Versionen in einem gemeinsamen Repository helfen dabei, die Kontrolle zu behalten, während sich die Eingabeaufforderungen weiterentwickeln.
Schutz beginnt mit Trennung. Kernanweisungen bleiben isoliert, Benutzereingaben werden validiert und der Zugriff auf Tools bleibt auf genehmigte Aktionen beschränkt.
Mit zunehmendem Arbeitsumfang wird die Struktur immer wichtiger. Vorlagen unterstützen die Wiederholbarkeit und die Abstimmung im Team, während Ad-hoc-Prompts für erste Experimente oder begrenzte Anwendungsfälle geeignet sind.