Los agentes de IA se están moviendo rápidamente dentro de los flujos de trabajo reales. Alrededor del 62 % de las organizaciones están experimentando con ellos, pero solo el 23 % logra utilizarlos de manera consistente a gran escala.
La fricción rara vez se encuentra en los modelos o las herramientas. Se manifiesta en cómo se escriben, reutilizan y confían las instrucciones a lo largo del tiempo.
Cuando las indicaciones son imprecisas, los agentes se comportan de forma impredecible. Los resultados varían entre ejecuciones, los casos extremos interrumpen los flujos y la confianza disminuye. Los equipos acaban supervisando una automatización que se suponía que debía reducir el esfuerzo.
Las indicaciones claras y estructuradas cambian esa dinámica. Ayudan a los agentes a comportarse de manera coherente en todas las herramientas, a manejar las variaciones sin desmoronarse y a seguir siendo fiables a medida que los sistemas se vuelven más complejos.
En esta entrada del blog, exploramos cómo escribir indicaciones para agentes de IA. También veremos la compatibilidad de ClickUp con flujos de trabajo impulsados por agentes. 🎯
¿Qué es una indicación para un agente de IA?
Una indicación para un agente de IA es un conjunto de instrucciones estructuradas que guían las decisiones de un agente a lo largo de los pasos, herramientas y condiciones. Define lo que debe hacer el agente, qué datos puede utilizar, cómo debe responder a las variaciones y cuándo debe detenerse o escalar.
Las indicaciones claras crean un comportamiento repetible, limitan las desviaciones entre ejecuciones y facilitan la depuración, actualización y ampliación de los flujos de trabajo de los agentes de IA.
🔍 ¿Sabías que...? Los primeros agentes de IA utilizados en robótica a menudo se quedaban bloqueados sin hacer nada. En un experimento de laboratorio documentado, un agente de navegación aprendió que quedarse quieto evitaba las penalizaciones mejor que explorar el entorno. Los investigadores denominaron a este comportamiento «reward hacking» ( piratería de recompensas).
Por qué la calidad de las indicaciones es más importante para los agentes que para el chat
Las herramientas de agentes de IA gestionan tareas complejas de varios pasos que se desarrollan a lo largo del tiempo. Una instrucción vaga en un chat puede darte una respuesta aceptable, pero la misma instrucción a un agente puede suponer horas de cálculo desperdiciadas y resultados incorrectos.
Esto es lo que diferencia a las indicaciones de los agentes:
- Los agentes toman decisiones de forma autónoma: eligen qué herramientas utilizar, cuándo volver atrás y cómo gestionar los errores.
- Los errores se acumulan rápidamente: un solo paso en falso al principio de un flujo de trabajo puede provocar una cascada de docenas de acciones posteriores.
- El contexto se degrada en secuencias largas: los agentes pierden de vista las metas originales si las indicaciones carecen de una estructura clara.
- Los costes de recuperación son elevados: la reparación suele requerir reiniciar flujos de trabajo completos.
El chateo le permite corregir el rumbo en tiempo real. Los agentes necesitan barreras de protección integradas en la propia indicación.
🧠 Dato curioso: En 1997, un agente de IA llamado Softbot aprendió a navegar por Internet por sí mismo. Descubrió cómo combinar comandos básicos como buscar, descargar archivos y descomprimirlos para completar metas sin que se le indicara explícitamente cada paso. Se considera uno de los primeros ejemplos de agente web autónomo.
Los bloques básicos fundamentales de las indicaciones sólidas para agentes
Las indicaciones eficaces para agentes contienen tres capas. Cada bloque elimina la ambigüedad y proporciona al agente una orientación estable en todas las ejecuciones. 📨
Capa 1: Definición del rol (quién es el agente)
Dote al agente de una identidad que impulse sus decisiones. Un «auditor de seguridad» busca vulnerabilidades y señala patrones de riesgo. Por otro lado, un «redactor de documentación» da prioridad a la legibilidad y a un formato coherente.
El rol determina qué herramientas elige primero el agente y cómo resuelve los empates cuando varias opciones parecen válidas.
📮 Información de ClickUp: El 30 % de los trabajadores cree que la automatización podría ahorrarles entre 1 y 2 horas a la semana, mientras que el 19 % estima que podría liberar entre 3 y 5 horas para realizar un trabajo profundo y concentrado.
Incluso esos pequeños ahorros de tiempo se acumulan: solo dos horas recuperadas a la semana equivalen a más de 100 horas al año, tiempo que podría dedicarse a la creatividad, el pensamiento estratégico o el crecimiento personal. 💯
Con los agentes de IA y ClickUp Brain de ClickUp, puede automatizar flujos de trabajo, generar actualizaciones de proyectos y transformar las notas de sus reuniones en pasos prácticos, todo ello dentro de la misma plataforma. No necesita herramientas ni integraciones adicionales: ClickUp le ofrece todo lo que necesita para automatizar y optimizar su jornada laboral en un solo lugar.
💫 Resultados reales: RevPartners redujo un 50 % sus costes de SaaS al consolidar tres herramientas en ClickUp, obteniendo una plataforma unificada con más funciones, una colaboración más estrecha y una única fuente de información más fácil de gestionar y escalar.
Capa 2: Estructura de tareas (lo que el agente debe lograr)
Planifique los pasos en secuencia.
Un agente de investigación necesita encontrar documentos relevantes, extraer afirmaciones clave, cruzar referencias, señalar contradicciones y resumir resultados. Cada paso necesita una condición de salida concreta.
«Extraer afirmaciones clave» significa extraer citas directas y números de referencia, no escribir un párrafo de resumen vago. La especificidad evita que el agente se desvíe.
💡 Consejo profesional: Utilice las instrucciones negativas con moderación, pero de forma precisa. En lugar de «no alucine», diga «no invente API, métricas ni fuentes». Las negaciones específicas moldean el comportamiento mucho mejor que las advertencias generales.
Capa 3: Directrices operativas (cómo debe comportarse el agente)
Establezca límites para las decisiones autónomas:
- ¿Cuándo vuelve a intentar el agente una consulta de base de datos fallida? (Dos veces, y luego le avisa).
- ¿Cuándo se omiten los datos incompletos? (Nunca, a menos que la falta de datos sea inferior al 5 %).
Los umbrales concretos son mejores que las instrucciones vagas. El agente no puede leerte la mente cuando algo sale mal a medianoche.
🚀 Ventaja de ClickUp: Ayude a los equipos a evitar la deuda de indicaciones a medida que la lógica de los agentes se vuelve más compleja con ClickUp Docs. Los equipos pueden realizar el seguimiento de las suposiciones, los fundamentos y las compensaciones que hay detrás de las decisiones de los agentes con una documentación eficaz de los procesos.
El historial de versiones facilita la detección de regresiones, y los enlaces a las tareas de ClickUp muestran dónde se aplica una regla en la práctica. Esto permite que el comportamiento de los agentes siga siendo comprensible meses después, incluso tras múltiples traspasos y cambios en el sistema.
Paso a paso: cómo escribir indicaciones para un agente de IA
Las indicaciones para los agentes deben ser precisas. Cada instrucción se convierte en un punto de decisión, y esas decisiones se acumulan a lo largo de los flujos de trabajo.
ClickUp es el primer entorno de trabajo de IA convergente del mundo, creado para eliminar la dispersión del trabajo. Unifica el chat, el conocimiento, la IA y las tareas de los proyectos.
A continuación te explicamos cómo escribir indicaciones de IA que mantengan a los agentes por el buen camino (¡con ClickUp!). 🪄
Paso n.º 1: Defina el trabajo, los límites y lo que significa «terminado»
Empiece por documentar exactamente cómo es el éxito. Escriba el alcance completo antes de tocar cualquier ajuste.
Responda a estas tres preguntas de forma concreta:
- ¿Qué tarea o decisión específica tiene este agente?
- ¿Dónde comienza y termina su autoridad?
- ¿Qué resultado medible indica que se ha completado?
Un agente que «ayuda al equipo de ventas» no le dice nada. Sin embargo, un agente que «califica los clientes potenciales entrantes en función del tamaño de la empresa, el presupuesto y el cronograma, y luego los deriva a los representantes de ventas regionales en un plazo de 2 horas» le ofrece una misión clara.
Las líneas divisorias evitan que se amplíe el alcance. Si está creando un agente de investigación, especifique:
- Las fuentes exactas que puede consultar (la base de conocimientos de su empresa, bases de datos específicas, determinados sitios web).
- ¿Hasta qué profundidad debe buscar (comprobar los primeros 10 resultados, escanear documentos de menos de 50 páginas)?
- Cuando debe escalarse a un humano (cuando las fuentes se contradicen entre sí, cuando la información tiene más de seis meses)
La parte más pasada por alto es definir «terminado». Los criterios de finalización se convierten en la base de su indicación. Para un agente de validación de datos, «terminado» podría significar:
- Todos los campos obligatorios contienen datos.
- Los valores coinciden con los formatos esperados (fechas en AAAA-MM-DD, moneda en USD).
- Las comprobaciones cruzadas con los registros existentes no muestran duplicados.
- Informe de excepciones generado para los elementos marcados.
Cómo ayuda ClickUp
Los superagentes de ClickUp son compañeros de equipo impulsados por IA diseñados para ahorrar tiempo, aumentar la productividad y adaptarse a su entorno de trabajo.
Cuando creas un Super Agente, defines su trabajo utilizando lenguaje natural. ClickUp Brain, la capa de IA que impulsa a los Super Agentes, ya comprende el contexto de tu entorno de trabajo porque puede ver tus tareas, campos personalizados, documentos y patrones de flujo de trabajo.
Supongamos que necesita un agente para clasificar los informes de errores.
El generador Super Agent le permite describir la misión: «Clasificar las incidencias entrantes, asignarles un nivel de gravedad en función de su impacto y enviarlas al equipo de ingeniería adecuado».
El agente hereda los criterios de finalización de la configuración de su entorno de trabajo. Cuando una tarea de informe de errores pasa al estado «Clasificada», se le asigna un valor de gravedad y se muestra un miembro del equipo etiquetado, el agente considera que la tarea está completada.
💡 Consejo profesional: Dote al agente de una personalidad propensa al error. Indique explícitamente al agente qué debe hacer cuando no esté seguro: plantear una pregunta aclaratoria, hacer una suposición conservadora o detenerse y señalar el riesgo. Los agentes sin reglas de error alucinan con confianza.
Paso n.º 2: declare las entradas y el comportamiento ante datos faltantes
Los agentes de IA fallan cuando carecen de información o reciben datos malformados. Su trabajo consiste en documentar cada entrada por adelantado y, a continuación, escribir reglas explícitas para manejar los datos que faltan o son incorrectos.
Una especificación de entrada debe incluir una lista:
- Introduzca el nombre y la descripción.
- Tipo de datos (cadena, número, fecha, valor booleano, archivo)
- Formato esperado (ISO 8601 para fechas, dos decimales para moneda)
- Intervalos de valores válidos (la prioridad debe ser de 1 a 5, el estado debe coincidir con la lista predefinida)
- Tanto si la entrada es obligatoria como opcional.
Ejemplo de especificación para un agente de aprobación de gastos: ID de empleado (cadena, seis caracteres alfanuméricos, obligatorio), Importe (número, formato de moneda, 0,01-10 000,00 $, obligatorio), Categoría (enumeración de una lista predefinida, obligatorio), Recibo (PDF o JPEG de menos de 5 MB, opcional).
Ahora escriba el protocolo de datos faltantes. Aquí es donde fallan la mayoría de las técnicas de indicaciones de IA. Cada escenario en el que los datos puedan estar ausentes o no ser válidos necesita instrucciones explícitas.
Para cada entrada, especifique la respuesta exacta:
- ¿Rechazar inmediatamente y notificar al remitente?
- ¿Solicitar aclaración y pausa?
- ¿Usar un valor predeterminado y continuar?
- ¿Omitir esta entrada y procesar otras?
- ¿Escalar a revisión humana?
Cómo ayuda ClickUp
ClickUp Brain conecta tareas complejas, documentos, comentarios y herramientas externas para proporcionar respuestas contextuales basadas en su trabajo real. Así, cuando configura agentes en ClickUp, la herramienta de IA puede extraer el contexto directamente de su entorno de trabajo.
Supongamos que su agente de aprobación de gastos necesita datos presupuestarios para tomar decisiones. En ClickUp, usted realiza el seguimiento de las asignaciones presupuestarias utilizando un campo personalizado llamado «Presupuesto restante» en las tareas del proyecto. El agente puede realizar una consulta directa en ese campo, sin necesidad de realizar entradas manuales.
Cuando falta una entrada obligatoria, el agente sigue las reglas que usted configura. Supongamos que alguien envía una solicitud de gastos pero deja en blanco el campo Categoría. El agente puede:
- Actualice el estado de la tarea a «Necesita información».
- Añada un comentario: «@remitente, realice la selección de una categoría de gastos en el menú desplegable Categoría».
- Establezca una fecha límite dentro de 48 horas a partir de ahora.
- Añada la tarea a la vista «Información pendiente».
Más información sobre los superagentes en ClickUp:
Paso n.º 3: Escriba reglas para las herramientas utilizando desencadenantes, permisos y condiciones de detención
Ahora, transforme su agente de un concepto a un sistema operativo. Para ello, estos componentes deben funcionar juntos:
Los desencadenantes precisos especifican el evento exacto que hace que su agente actúe. «Cuando se crea una tarea» se activa constantemente. «Cuando se crea una tarea en la lista de solicitudes de funciones, etiquetada como enviada por el cliente y el campo de prioridad está vacío» solo se activa cuando se dan unas condiciones específicas.
Cree desencadenantes en torno a eventos observables:
- Cambios de estado (la tarea pasa de «En revisión» a «Aprobada»)
- Actualizaciones de campo (cambios de prioridad a «Urgente»)
- Condiciones de tiempo (todos los lunes a las 9 a. m., 24 horas después de la creación de la tarea)
- Señales externas (envío de formulario recibido, webhook de API desencadenante)
- Acciones del usuario (tarea asignada al agente, agente @mencionado en una mención)
Los permisos de las herramientas controlan las acciones que puede realizar su agente: crear tareas, actualizar campos, enviar notificaciones, leer documentos y llamar a API externas. Existen tres niveles de permiso para cada herramienta: siempre permitido, permitido condicionalmente y nunca permitido.
Por último, las condiciones de parada indican al agente cuándo debe dejar de intentarlo. Sin ellas, los agentes se repiten indefinidamente y desperdician recursos. Entre los desencadenantes de parada más comunes se incluyen:
- Límites de intentos (deténgase después de tres llamadas API fallidas)
- Límites de tiempo (detener si el proceso supera los 5 minutos)
- Condiciones de error (detener si el servicio externo devuelve un error 500)
- Intervención humana (deténgase inmediatamente cuando un usuario humano tome el control).
Cómo ayuda ClickUp
Los superagentes son flexibles y utilizan herramientas y fuentes de datos personalizadas en todos los entornos de trabajo y desde aplicaciones externas seleccionadas. Desde el perfil del superagente, puede configurar desencadenantes, herramientas y fuentes de conocimiento, y personalizar a qué puede acceder el agente.
Cuando creas un superagente de IA en ClickUp, realizas el trabajo en cuatro secciones de configuración:
- Instrucciones: Define el rol, los objetivos, el tono y las reglas de decisión del agente que determinan cómo responde y actúa.
- Desencadenantes: especifica los eventos o condiciones exactos que provocan que el agente se ejecute.
- Herramientas: determina qué acciones puede realizar el agente, como crear tareas.
- Conocimiento: Controla las fuentes a las que puede hacer referencia el agente.
Por ejemplo, un equipo de contenido puede crear un superagente para realizar revisiones preliminares de los borradores de los blogs. Las instrucciones le indican que compruebe si hay secciones que faltan, argumentos poco claros y problemas de tono. El desencadenante se activa cuando una tarea pasa a «Borrador enviado».
Las herramientas le permiten dejar comentarios directamente en el documento y crear una tarea de revisión, mientras que el conocimiento le da acceso al resumen aprobado y a las publicaciones anteriores.
Paso n.º 4: Bloquee el formato de salida para que los resultados sean utilizables en fases posteriores
Los resultados inconsistentes acaban con la automatización del flujo de trabajo. Si su agente genera informes en formatos diferentes cada vez, la gente dejará de confiar en él. Fije todos los aspectos del formato de salida antes de que el agente entre en funcionamiento.
Para resultados de texto como resúmenes o informes, proporcione una plantilla que el agente debe seguir. Debe especificar:
- Encabezados de sección (texto y orden exactos)
- Reglas de formato (listas con viñetas frente a listas numeradas)
- Restricciones de longitud (cada sección debe tener menos de 100 palabras).
- Elementos necesarios (todos los resúmenes deben incluir los siguientes pasos)
Especifique los requisitos de formato, incluyendo la puntuación:
- Las fechas siempre en formato AAAA-MM-DD.
- Los valores de la moneda incluyen el signo del dólar y dos decimales ($1,234. 56).
- Los porcentajes incluyen el símbolo % (23 %).
- Nombres en formato «Nombre Apellido», no «Apellido, Nombre».
Incluya ejemplos en su indicación. Muestre al agente tres muestras de resultados que se ajusten exactamente a sus requisitos. Etiquételos como «Ejemplos de resultados correctos» para que el agente comprenda que ese es el formato objetivo.
🔍 ¿Sabías que...? La NASA lleva décadas utilizando agentes de IA autónomos en misiones espaciales. El experimento Remote Agent se llevó a cabo a bordo de la nave espacial Deep Space One en 1999 y diagnosticó problemas de forma autónoma y los corrigió sin intervención humana.
Paso n.º 5: Añada casos extremos y realice pruebas como si fuera en serio
Su plantilla de indicaciones de IA no estará lista para su producción hasta que haya identificado todos los casos extremos y le haya indicado al agente exactamente cómo manejarlos. A continuación, realice pruebas exhaustivas hasta que el agente se comporte correctamente en condiciones reales.
En primer lugar, utilice técnicas de lluvia de ideas para probar los modos de fallo. Siéntese y haga una lista de todos los escenarios en los que su agente podría encontrarse con datos o condiciones inesperados. Los casos extremos se producen precisamente porque son poco probables, pero aún así ocurren.
Categorías de casos extremos que se deben documentar:
- Problemas de calidad de los datos (campos que solo contienen espacios en blanco, números en campos de texto, fechas establecidas con valores imposibles).
- Conflictos de lógica empresarial (tarea marcada como «Urgente» y «Baja prioridad», fecha límite anterior a la fecha de inicio)
- Condiciones del sistema (tiempo de espera de la API externa agotado, conexión a la base de datos perdida durante el proceso)
- Conflictos de permisos (el usuario solicita una acción para la que no tiene permiso, el agente intenta acceder a datos privados)
Para cada caso extremo, escribe la respuesta exacta utilizando este formato: Caso extremo (descripción del escenario), Detección (cómo reconoce el agente esta situación), Respuesta (acción específica que realiza el agente), Reserva (qué ocurre si falla la respuesta principal).
Documente un mínimo de 15-20 casos extremos. Inclúyalos en la indicación de su agente como lógica condicional: «Si se da la condición X, entonces realice la acción Y».
Ahora realice pruebas de forma sistemática. Su protocolo de pruebas debe incluir:
- Prueba de referencia (ejecutar el agente con datos válidos y completos para confirmar la funcionalidad básica).
- Casos extremos individuales (pruebe cada caso extremo documentado por separado)
- Casos extremos combinados (pruebe varios casos extremos simultáneamente)
- Valores límite (valores mínimos y máximos aceptables de prueba para todos los campos)
- Solicitudes rápidas (el desencadenante activa el agente varias veces en rápida sucesión)
- Escenarios de interrupción (intervenir manualmente mientras el agente está en medio del proceso)
Vea este vídeo para crear un agente IA desde cero:
Buenas prácticas para crear indicaciones para agentes de IA
A continuación, le mostramos cómo escribir indicaciones eficaces para agentes de IA para la automatización de procesos empresariales que funcionan.
Obligue al agente a elegir, incluso cuando las entradas no coincidan.
Los agentes se enfrentan regularmente a señales contradictorias. Una herramienta devuelve datos parciales. Otra se queda sin tiempo. Una tercera no está de acuerdo. Las indicaciones que dicen «utiliza la mejor fuente de datos» dejan al agente en la incertidumbre.
Un enfoque más sólido define un orden de elección explícito. Por ejemplo, indique al agente que confíe en los datos internos por encima de las API de terceros, o que prefiera la marca de tiempo más reciente, incluso si bajan las puntuaciones de confianza. Un orden claro evita cambios bruscos entre ejecuciones y mantiene un comportamiento coherente.
🚀 Ventaja de ClickUp: Incorpore la IA contextual directamente en su flujo de trabajo utilizando señales reales del entorno de trabajo con ClickUp BrainGPT. Esto garantiza que la lógica de sus indicaciones refleje lo que realmente está sucediendo.
Puede realizar búsquedas en sus aplicaciones de trabajo y en la web desde una única interfaz, extraer contexto de tareas y documentos para informar las reglas de las indicaciones e incluso utilizar la entrada de voz con ClickUp Talk to Text para capturar la intención cuatro veces más rápido. Esto significa que, cuando documenta el comportamiento o los umbrales de los agentes, BrainGPT ayuda a vincular esas reglas directamente con el trabajo al que afectan.
Haga explícitos los estados de fallo
La mayoría de las indicaciones describen cómo es el intento correcto y no dicen nada sobre el fracaso. Ese silencio crea un comportamiento impredecible.
Indique condiciones de fallo específicas y respuestas esperadas.
Por ejemplo, describa lo que debe hacer el agente cuando faltan campos obligatorios, cuando una herramienta devuelve datos obsoletos o cuando los reintentos superan un límite. Esto elimina la improvisación y acorta el tiempo de recuperación en todas las herramientas de productividad de IA.
🔍 ¿Sabías que...? A principios de la década de 1970, los médicos tuvieron su primer contacto con un agente de IA en medicina a través de MYCIN. Este sistema recomendaba antibióticos basándose en los síntomas de los pacientes y los resultados de laboratorio. Las pruebas demostraron que funcionaba tan bien como los médicos junior.
Haga que los cambios en las indicaciones sean seguros de aplicar
Las indicaciones cambian con mucha más frecuencia de lo que los equipos esperan. Un pequeño ajuste para solucionar un caso extremo puede romper silenciosamente otros tres si todo se encuentra en un solo bloque de texto.
Un enfoque más seguro mantiene las indicaciones modulares:
- Las reglas estables, como los límites de seguridad, los umbrales de escalamiento y las condiciones de parada, se encuentran en una sección claramente marcada que rara vez cambia.
- La lógica variable, como las reglas de priorización o puntuación, debe situarse por separado para que los equipos sepan dónde deben realizarse las modificaciones de edición.
- Las suposiciones sobre el entorno, incluidas las herramientas disponibles o la actualidad de los datos, merecen su propio espacio, de modo que los cambios en ellas no afecten al comportamiento básico.
¿Quiere generar entradas de blog utilizando herramientas de IA? La indicación y sugerencias de IA para entradas de blog de ClickUp es la plantilla perfecta para empezar rápidamente.
Funciona en ClickUp Docs para ayudarte a organizar ideas, generar contenido de forma eficaz y, a continuación, perfeccionar el contenido con sugerencias basadas en IA.
Errores comunes que hay que evitar
Los siguientes problemas se repiten una y otra vez cuando los agentes pasan a flujos de trabajo reales. Evitarlos desde el principio ahorra tiempo, trabajo adicional y confianza más adelante. 👇
| Error | Qué falla en la práctica | Qué hacer de forma diferente |
| Redacción de indicaciones como texto de formato libre | Los agentes interpretan las instrucciones de forma diferente en cada ejecución, lo que da lugar a desviaciones y resultados impredecibles. | Utilice secciones estructuradas para el alcance de las tareas, las reglas de decisión, los resultados y la gestión de fallos. |
| Dejar los casos extremos sin documentar | Los agentes improvisan cuando faltan datos, se producen errores en las herramientas o surgen conflictos. | Nombra los estados de fallo conocidos y define el comportamiento esperado para cada uno de ellos. |
| Combinación de criterio y ejecución | Los agentes difuminan la lógica de evaluación y los permisos de acción. | Separe la forma en que el agente evalúa las entradas de las acciones que puede realizar. |
| Permitir prioridades vagas | Las señales contradictorias producen decisiones incoherentes. | Defina el orden de prioridad y anule las reglas de forma explícita. |
| Tratar las indicaciones como activos únicos | Las pequeñas ediciones reintroducen antiguos fallos. | Versiones de indicaciones, suposiciones de documentos y revisión de cambios de forma aislada. |
💡 Consejo profesional: Separe el ámbito de reflexión del ámbito de resultados. Indique al agente lo que puede pensar y lo que puede decir. Por ejemplo: «Puede considerar las ventajas y desventajas internamente, pero solo debe dar a conocer la recomendación final». Esto reduce drásticamente las divagaciones.
¡Indicación, ajuste, ClickUp!
Escribir indicaciones para agentes de IA obliga a cambiar la mentalidad. Dejas de pensar en términos de una buena respuesta y empiezas a pensar en términos de comportamiento repetible.
Aquí es también donde las herramientas empiezan a cobrar importancia.
ClickUp ofrece a los equipos un lugar práctico para diseñar, documentar, probar y desarrollar indicaciones para agentes junto con los flujos de trabajo que impulsan. Los documentos recogen la lógica de decisión y las hipótesis, los Super Agents ejecutan en función de datos reales del entorno de trabajo y ClickUp Brain conecta el contexto para que las indicaciones se mantengan basadas en cómo se desarrolla el trabajo.
Si desea pasar de experimentar con agentes a utilizarlos con confianza a gran escala, ¡regístrese hoy mismo en ClickUp! ✅
Preguntas frecuentes (FAQ)
Una indicación de chat genera una única respuesta en una conversación. Por otro lado, una indicación de agente de IA define cómo se comporta el sistema a lo largo del tiempo. Establece reglas para la toma de decisiones, el uso de herramientas y la ejecución de múltiples pasos en todas las tareas.
Como mínimo, una indicación del sistema necesita un contexto claro. Esto incluye el rol del agente, los objetivos, los límites operativos y el comportamiento esperado cuando faltan datos o estos son inciertos. En conjunto, estos elementos mantienen los resultados coherentes y predecibles.
Cuando se utilizan herramientas, las indicaciones deben explicar la intención antes de la ejecución. Las orientaciones sobre cuándo se aplica una herramienta, qué entradas requiere y cómo los resultados se incorporan al siguiente paso ayudan al agente a actuar correctamente sin tener que adivinar.
Las alucinaciones se reducen cuando las indicaciones definen una fuente de información fiable. Las restricciones, los pasos de validación y las instrucciones de respaldo claras guían al agente cuando no se puede verificar la información.
El formato adecuado depende del resultado. JSON admite flujos de trabajo estructurados e integraciones de sistemas, mientras que Markdown funciona mejor para revisiones y explicaciones legibles para los humanos.
Las indicaciones fiables son el resultado de la iteración. Realizar pruebas con escenarios reales, realizar el seguimiento de los cambios y almacenar las versiones en un repositorio compartido ayuda a mantener el control a medida que las indicaciones evolucionan.
La protección comienza con la separación. Las instrucciones básicas permanecen aisladas, las entradas de los usuarios se validan y el acceso a las herramientas se limita a las acciones aprobadas.
A medida que el trabajo se amplía, la estructura cobra importancia. Las plantillas favorecen la repetibilidad y la coordinación del equipo, mientras que las indicaciones ad hoc se adaptan mejor a la experimentación inicial o a casos de uso limitados.