Les agents IA évoluent rapidement dans les flux de travail réels. Environ 62 % des organisations les testent, mais seulement 23 % parviennent à les utiliser de manière cohérente à grande échelle.
Les frictions proviennent rarement des modèles ou des outils. Elles apparaissent dans la manière dont les instructions sont rédigées, réutilisées et considérées comme fiables au fil du temps.
Lorsque les invites sont imprécises, les agents se comportent de manière imprévisible. Les résultats varient d'une exécution à l'autre, les cas limites perturbent les flux et la confiance diminue. Les équipes finissent par devoir surveiller de près l'automatisation qui était censée réduire l'effort.
Des instructions claires et structurées changent cette dynamique. Elles aident les agents à se comporter de manière cohérente entre les outils, à gérer les variations sans s'effondrer et à rester fiables à mesure que les systèmes deviennent plus complexes.
Dans cet article de blog, nous explorons comment rédiger des invitations pour les agents IA. Nous examinerons également l’assistance offerte par ClickUp pour les flux de travail pilotés par des agents. 🎯
Qu'est-ce qu'une invite d'agent IA ?
Une invite d'agent IA est un ensemble d'instructions structurées qui guide les décisions d'un agent à travers différentes étapes, outils et conditions. Elle définit ce que l'agent doit faire, les données qu'il peut utiliser, comment il doit réagir aux variations et quand il doit s'arrêter ou escalader.
Des invitations claires créent un comportement reproductible, limitent les écarts entre les exécutions et facilitent le débogage, la mise à jour et la mise à l'échelle des flux de travail des agents IA.
🔍 Le saviez-vous ? Les premiers agents IA utilisés en robotique restaient souvent bloqués, incapables de faire quoi que ce soit. Dans une expérience de laboratoire documentée, un agent de navigation a appris qu'il valait mieux rester immobile pour éviter les pénalités plutôt que d'explorer l'environnement. Les chercheurs ont appelé ce comportement « piratage de récompense ».
Pourquoi la qualité des instructions est plus importante pour les agents que pour le chat
Les outils d'agent IA gèrent des tâches complexes en plusieurs étapes qui se déroulent dans le temps. Une instruction vague lors d'une discussion en ligne peut vous donner une réponse correcte, mais la même instruction donnée à un agent peut entraîner des heures de calculs inutiles et des résultats incorrects.
Voici ce qui distingue les invites d'agent :
- Les agents prennent des décisions de manière autonome : ils choisissent les outils à utiliser, quand revenir en arrière et comment gérer les erreurs.
- Les erreurs s'accumulent rapidement : une seule erreur au début d'un flux de travail peut avoir des répercussions sur des dizaines d'actions ultérieures.
- Le contexte se dégrade au fil des longues séquences : les agents perdent de vue les objectifs initiaux si les invites ne sont pas clairement structurées.
- Les coûts de récupération sont élevés : la remédiation nécessite souvent de redémarrer l'ensemble des flux de travail.
Discuter vous permet de corriger le tir en temps réel. Les agents ont besoin de garde-fous intégrés à l'invite elle-même.
🧠 Anecdote : En 1997, un agent IA appelé Softbot a appris à naviguer seul sur Internet. Il a compris comment combiner des commandes de base telles que la recherche, le téléchargement de fichiers et leur décompression pour achever ses objectifs sans qu'on lui indique explicitement chaque étape. Ceci est considéré comme l'un des premiers exemples d'agent web autonome.
📖 À lire également : Types d'agents IA pour booster l'efficacité de votre entreprise
Les blocs fondamentaux d'instructions d'agent efficaces
Les invitations efficaces pour les agents comportent trois niveaux. Chaque bloc élimine toute ambiguïté et fournit à l'agent des indications stables d'une exécution à l'autre. 📨
Couche 1 : Définition du rôle (qui est l'agent)
Donnez à l'agent une identité qui guide ses choix. Un « auditeur de sécurité » recherche les vulnérabilités et signale les modèles risqués. D'autre part, un « rédacteur de documentation » privilégie la lisibilité et la cohérence du formatage.
Le rôle détermine les outils que l'agent choisit en premier et la manière dont il tranche lorsque plusieurs options semblent valables.
📮 ClickUp Insight : 30 % des travailleurs estiment que l'automatisation pourrait leur faire gagner 1 à 2 heures par semaine, tandis que 19 % estiment qu'elle pourrait débloquer 3 à 5 heures pour se consacrer à un travail approfondi et concentré.
Même ces petits gains de temps s'additionnent : deux heures gagnées par semaine équivalent à plus de 100 heures par an, du temps qui pourrait être consacré à la créativité, à la réflexion stratégique ou au développement personnel. 💯
Grâce aux agents IA et à ClickUp Brain de ClickUp, vous pouvez automatiser les flux de travail, générer des mises à jour de projet et transformer vos notes de réunion en étapes concrètes, le tout au sein de la même plateforme. Pas besoin d'outils ou d'intégrations supplémentaires : ClickUp rassemble tout ce dont vous avez besoin pour automatiser et optimiser votre journée de travail en un seul endroit.
💫 Résultats concrets : RevPartners a réduit de 50 % ses coûts SaaS en consolidant trois outils dans ClickUp, obtenant ainsi une plateforme unifiée avec plus de fonctionnalités, une collaboration plus étroite et une source unique d'informations plus facile à gérer et à mettre à l'échelle.
Couche 2 : Structure des tâches (ce que l'agent doit accomplir)
Planifiez les étapes dans l'ordre.
Un agent de recherche doit trouver des articles pertinents, extraire les affirmations clés, recouper les résultats, signaler les contradictions et résumer les résultats. Chaque étape nécessite une condition de sortie concrète.
« Extraire les affirmations clés » signifie extraire des citations directes et des nombres de référence, et non rédiger un paragraphe de résumé vague. La spécificité empêche l'agent de s'égarer.
💡 Conseil de pro : utilisez les instructions négatives avec parcimonie, mais de manière chirurgicale. Au lieu de « ne pas halluciner », dites « ne pas inventer d'API, d'indicateurs ou de sources ». Les négations ciblées façonnent bien mieux le comportement que les avertissements généraux.
Niveau 3 : Directives opérationnelles (comment l'agent doit se comporter)
Fixez des limites pour les décisions autonomes :
- Quand l'agent réessaie-t-il une requête de base de données qui a échoué ? (Deux fois, puis il vous alerte)
- Quand ignore-t-il les données incomplètes ? (Jamais, sauf si les données manquantes représentent moins de 5 %)
Des seuils concrets valent mieux que des instructions vagues. L'agent ne peut pas lire dans vos pensées lorsque quelque chose tourne mal au milieu de la nuit.
🚀 Avantage ClickUp : aidez les équipes à éviter les dettes liées aux invitations et aux instructions à mesure que la logique des agents devient plus complexe grâce à ClickUp Docs. Les équipes peuvent suivre les hypothèses, les raisonnements et les compromis qui sous-tendent les décisions des agents grâce à une documentation efficace des processus.
L'historique des versions permet de repérer facilement les régressions, et les liens vers les tâches ClickUp indiquent où une règle est appliquée dans la pratique. Cela permet de comprendre le comportement des agents plusieurs mois plus tard, même après de multiples transferts et changements de système.
Étape par étape : comment rédiger des instructions pour un agent IA
Les invites des agents doivent être précises. Chaque instruction devient un point de décision, et ces décisions s'accumulent au fil des flux de travail.
ClickUp est le premier environnement de travail IA convergent au monde, conçu pour éliminer la prolifération des tâches. Il unifie le chat, les connaissances, l'intelligence artificielle et les tâches de projet.
Voici comment rédiger des invites IA qui permettent aux agents de rester sur la bonne voie (avec ClickUp !). 🪄
Étape n° 1 : définir la tâche, les limites et ce que signifie « terminé »
Commencez par documenter précisément ce que vous considérez comme une réussite. Définissez le périmètre complet avant de toucher aux paramètres de configuration.
Répondez concrètement à ces trois questions :
- Quelle tâche ou décision spécifique cet agent est-il chargé d'accomplir ?
- Où commence et où finit son autorité ?
- Quel résultat mesurable indique que la tâche est achevée ?
Un agent qui « aide l'équipe commerciale » ne vous apprend rien. En revanche, un agent qui « qualifie les prospects entrants en fonction de la taille de l'entreprise, du budget et de l'échéancier, puis achemine les prospects qualifiés vers les commerciaux régionaux dans un délai de 2 heures » vous donne une mission claire.
Les limites empêchent le glissement de périmètre. Si vous créez un agent de recherche, précisez :
- Les sources exactes qu'il peut consulter (base de connaissances de votre entreprise, bases de données spécifiques, certains sites web)
- Profondeur de recherche (vérifier les 10 premiers résultats, analyser les documents de moins de 50 pages)
- Quand il faut faire appel à un humain (lorsque les sources se contredisent, lorsque les informations datent de plus de six mois)
L'élément le plus souvent négligé est la définition du terme « terminé ». Les critères d'achèvement constituent la base de votre invite. Pour un agent de validation des données, « terminé » peut signifier :
- Tous les champs obligatoires contiennent des données.
- Les valeurs correspondent aux formats attendus (dates au format AAAA-MM-JJ, devises en USD).
- Les vérifications croisées avec les enregistrements existants ne montrent aucun doublon.
- Rapport d'exception généré pour les éléments signalés
Comment ClickUp vous aide
Les super agents ClickUp sont des collègues alimentés par l'IA conçus pour vous faire gagner du temps, booster votre productivité et s'adapter à votre environnement de travail.
Lorsque vous créez un Super Agent, vous définissez sa tâche en utilisant un langage naturel. ClickUp Brain, la couche IA qui alimente les Super Agents, comprend déjà le contexte de votre environnement de travail, car il peut voir vos tâches, vos champs personnalisés, vos documents et vos modèles de flux de travail.
Supposons que vous ayez besoin d'un agent pour trier les rapports de bogues.
Le générateur Super Agent vous permet de décrire la mission : « Catégoriser les rapports de bogues entrants, attribuer un niveau de gravité en fonction de leur impact et les acheminer vers l'équipe d'ingénieurs appropriée. »
L'agent hérite des critères d'achèvement définis dans l'installation de votre espace de travail. Lorsqu'une tâche de rapport de bogue passe au statut « Trié », se voit attribuer une valeur de gravité et affiche un membre de l'équipe tagué, l'agent considère cette tâche comme achevée.
💡 Conseil de pro : Donnez à l'agent une personnalité qui accepte l'échec. Indiquez explicitement à l'agent ce qu'il doit faire lorsqu'il n'est pas sûr : poser une question pour clarifier les choses, faire une hypothèse prudente ou s'arrêter et signaler le risque. Les agents sans règles d'échec hallucinent avec confiance.
Étape n° 2 : Déclarer les entrées et le comportement en cas de données manquantes
Les agents IA tombent en panne lorsqu'ils manquent d'informations ou reçoivent des données mal formées. Votre travail consiste à documenter chaque entrée à l'avance, puis à rédiger des règles explicites pour traiter les données manquantes ou incorrectes.
Une spécification d'entrée doit inclure :
- Saisissez le nom et la description
- Type de données (chaîne, nombre, date, booléen, fichier)
- Format attendu (ISO 8601 pour les dates, deux décimales pour les devises)
- Intervalles de valeurs valides (la priorité doit être comprise entre 1 et 5, le statut doit correspondre à la liste prédéfinie)
- Que la saisie soit obligatoire ou facultative
Exemple de spécifications pour un agent de validation des dépenses : identifiant de l'employé (chaîne de caractères, six caractères alphanumériques, obligatoire), montant (nombre, format de devise, 0,01 $ à 10 000,00 $, obligatoire), catégorie (énumération à partir d'une liste prédéfinie, obligatoire), reçu (PDF ou JPEG de moins de 5 Mo, facultatif).
Rédigez maintenant le protocole de données manquantes. C'est là que la plupart des techniques d'invite IA échouent. Chaque scénario dans lequel des données peuvent être absentes ou invalides nécessite des instructions explicites.
Pour chaque entrée, spécifiez la réponse exacte :
- Rejeter immédiatement et informer l'expéditeur ?
- Demander des éclaircissements et faire une pause ?
- Utiliser une valeur par défaut et continuer ?
- Ignorer cette entrée et traiter les autres ?
- Transférer à un humain pour révision ?
Comment ClickUp vous aide
ClickUp Brain relie des tâches complexes, des documents, des commentaires et des outils externes afin de fournir des réponses contextuelles basées sur votre travail réel. Ainsi, lorsque vous configurez des agents dans ClickUp, l'outil d'IA peut extraire le contexte directement de votre environnement de travail.
Supposons que votre agent chargé de l'approbation des dépenses ait besoin de données budgétaires pour prendre des décisions. Dans ClickUp, vous suivez les allocations budgétaires à l'aide d'un champ personnalisé appelé « Budget restant » dans les tâches du projet. L'agent peut effectuer une requête sur ce champ directement plutôt que de devoir saisir manuellement les données.
Lorsqu'une entrée requise est manquante, l'agent suit les règles que vous configurez. Supposons qu'une personne soumette une demande de remboursement de frais, mais laisse le champ Catégorie vide. L'agent peut :
- Mettez à jour le statut de la tâche sur « Informations requises ».
- Ajouter un commentaire : « @soumetteur, veuillez sélectionner une catégorie de dépenses dans le menu déroulant Catégorie ».
- Fixez une date d'échéance dans 48 heures à compter de maintenant.
- Ajoutez la tâche à la vue « Informations en attente ».
En savoir plus sur les super agents dans ClickUp :
Étape n° 3 : rédigez des règles pour les outils à l'aide de déclencheurs, de permissions et de conditions d'arrêt
Vous pouvez désormais transformer votre agent d'un concept en un système opérationnel. Pour cela, les composants suivants doivent fonctionner ensemble :
Des déclencheurs précis spécifient l'évènement exact qui déclenche l'action de votre agent. « Lorsqu'une tâche est créée » se déclenche en permanence. « Lorsqu'une tâche est créée dans la liste des demandes de fonctionnalités, marquée comme soumise par le client et que le champ de priorité est vide » ne se déclenche que lorsque des conditions spécifiques sont réunies.
Créez des déclencheurs autour d'évènements observables :
- Changements de statut (la tâche passe de « En cours de révision » à « Approuvée »)
- Mises à jour sur le champ (changements de priorité vers « Urgent »)
- Conditions temporelles (tous les lundis à 9 h, 24 heures après la création de la tâche)
- Signaux externes (envoi de formulaire reçu, webhook API déclenché)
- Actions de l'utilisateur (tâche assignée à l'agent, agent @mentionné dans un commentaire)
Les permissions des outils contrôlent les actions que votre agent peut effectuer : créer des tâches, mettre à jour des champs, envoyer des notifications, lire des documents et appeler des API externes. Il existe trois niveaux de permission pour chaque outil : toujours autorisé, autorisé sous certaines conditions et jamais autorisé.
Enfin, les conditions d'arrêt indiquent à l'agent quand il doit cesser d'essayer. Sans elles, les agents tournent en boucle indéfiniment et gaspillent des ressources. Les déclencheurs d'arrêt courants sont les suivants :
- Limites d'essais (arrêt après trois appels API infructueux)
- Limites de temps (arrêter si le processus dépasse 5 minutes)
- Conditions d'erreur (s'arrêter si le service externe renvoie une erreur 500)
- Intervention humaine (s'arrêter immédiatement lorsqu'un utilisateur humain prend le relais)
Comment ClickUp vous aide
Les super agents sont flexibles et utilisent des outils et des sources de données personnalisables dans votre environnement de travail et à partir d'applications externes sélectionnées. À partir du profil du super agent, vous pouvez configurer des déclencheurs, des outils et des sources de connaissances, et personnaliser ce à quoi l'agent peut accéder.
Lorsque vous créez un super agent IA dans ClickUp, vous devez passer par quatre sections de configuration :
- Instructions : définit le rôle, les objectifs, le ton et les règles de décision de l'agent qui déterminent la manière dont il répond et agit.
- Déclencheurs : spécifie les évènements ou conditions exactes qui déclenchent l'exécution de l'agent.
- Outils : détermine les actions que l'agent est autorisé à effectuer, telles que la création de tâches.
- Connaissances : contrôle les sources auxquelles l'agent peut se référer.
Par exemple, une équipe de contenu peut créer un super agent pour effectuer une première révision des brouillons de blog. Les instructions lui demandent de vérifier les sections manquantes, les arguments peu clairs et les problèmes de ton. Le déclencheur se déclenche lorsqu'une tâche passe à « Brouillon soumis ».
Les outils lui permettent de laisser des commentaires directement dans le document et de créer une tâche de révision, tandis que les connaissances lui donnent accès au brief approuvé et aux publications antérieures.
📖 À lire également : Exemples, techniques et applications pratiques de l'ingénierie des invites
Étape n° 4 : verrouillez le format de sortie afin que les résultats soient utilisables en aval
Des résultats incohérents nuisent à l'automatisation des flux de travail. Si votre agent génère des rapports dans des formats différents à chaque fois, les utilisateurs cesseront de lui faire confiance. Définissez tous les aspects du format de sortie avant la mise en service de l'agent.
Pour les sorties textuelles telles que les résumés ou les rapports, fournissez un modèle que l'agent doit suivre. Il doit préciser :
- En-têtes de section (formulation et ordre exacts)
- Règles de mise en forme (listes à puces ou listes numérotées)
- Contraintes de longueur (moins de 100 mots par section)
- Éléments requis (tous les résumés doivent inclure les étapes suivantes)
Spécifiez les exigences de mise en forme jusqu'à la ponctuation :
- Les dates sont toujours mises en forme selon le format AAAA-MM-JJ.
- Les valeurs de devises incluent le signe dollar et deux décimales (1 234,56 $).
- Les pourcentages incluent le symbole % (23 %).
- Noms mis en forme selon le format Prénom Nom, et non Nom, Prénom
Incluez des exemples dans votre invite. Montrez à l'agent trois échantillons de résultats qui correspondent exactement à vos exigences. Libellez-les « Exemples de résultats corrects » afin que l'agent comprenne qu'il s'agit du format cible.
🔍 Le saviez-vous ? La NASA utilise des agents IA autonomes dans ses missions spatiales depuis des décennies. L'expérience Remote Agent Experiment a été menée à bord du vaisseau spatial Deep Space One en 1999 et a permis de diagnostiquer et de corriger des problèmes de manière autonome, sans intervention humaine.
Étape n° 5 : ajoutez des cas limites et testez-les sérieusement
Votre modèle de prompt IA n'est pas prêt à être utilisé tant que vous n'avez pas identifié tous les cas limites et indiqué précisément à l'agent comment les traiter. Vous devez ensuite effectuer des tests approfondis jusqu'à ce que l'agent se comporte correctement dans des conditions réelles.
Commencez par utiliser des techniques de brainstorming pour tester les modes de défaillance. Asseyez-vous et dressez la liste de tous les scénarios dans lesquels votre agent pourrait rencontrer des données ou des conditions inattendues. Les cas limites se produisent précisément parce qu'ils sont improbables, mais ils se produisent quand même.
Catégories de cas limites à documenter :
- Problèmes de qualité des données (champs contenant uniquement des espaces, nombres dans les champs de texte, dates définies sur des valeurs impossibles)
- Conflits de logique métier (tâche marquée à la fois comme « Urgente » et « Faible priorité », date d'échéance antérieure à la date de début)
- Conditions système (délai d'attente de l'API externe, connexion à la base de données perdue en cours de processus)
- Conflits d'autorisation (demande d'action pour laquelle l'utilisateur ne dispose pas des permissions nécessaires, tentative d'accès à des données privées par l'agent)
Pour chaque cas limite, rédigez la réponse exacte en mettant en forme ce format : Cas limite (description du scénario), Détection (comment l'agent reconnaît cette situation), Réponse (action spécifique prise par l'agent), Solution de secours (que se passe-t-il si la réponse principale échoue).
Documentez au moins 15 à 20 cas limites. Intégrez-les dans votre invite d'agent sous forme de logique conditionnelle : « Si la condition X se produit, alors effectuez l'action Y. »
Testez maintenant de manière systématique. Votre protocole de test doit inclure :
- Test de référence (exécutez l'agent avec des données valides et complètes pour confirmer les fonctionnalités de base)
- Cas limites individuels (testez chaque cas limite documenté séparément)
- Cas limites combinés (tester plusieurs cas limites simultanément)
- Valeurs limites (valeurs minimales et maximales acceptables pour tous les champs)
- Demandes rapides (déclenchez l'agent plusieurs fois de suite rapidement)
- Scénarios d'interruption (intervention manuelle pendant que l'agent est en cours de traitement)
Regardez cette vidéo pour créer un agent IA à partir de zéro :
Bonnes pratiques pour l'invitation des agents IA
Voici comment rédiger des invites efficaces pour les agents IA afin d'assurer l'automatisation des processus métier de manière optimale.
Forcez l'agent à faire un choix, même lorsque les entrées sont contradictoires
Les agents sont régulièrement confrontés à des signaux contradictoires. Un outil renvoie des données partielles. Un autre expire. Un troisième n'est pas d'accord. Les invites qui indiquent « utilisez la meilleure source de données » laissent l'agent dans le doute.
Une approche plus rigoureuse définit un ordre de sélection explicite. Par exemple, demandez à l'agent de privilégier les données internes plutôt que les API tierces, ou de donner la priorité à l'horodatage le plus récent même si les scores de confiance baissent. Un ordre clair évite les revirements d'une exécution à l'autre et garantit la cohérence du comportement.
🚀 Avantage ClickUp : Intégrez l'IA contextuelle directement dans votre flux de travail à l'aide de signaux réels provenant de votre environnement de travail avec ClickUp BrainGPT. Cela garantit que la logique de vos instructions reflète ce qui se passe réellement.
Vous pouvez effectuer des recherches dans vos applications professionnelles et sur le Web à partir d'une seule interface, extraire le contexte des tâches et des documents pour informer les règles d'invite, et même utiliser la saisie vocale avec ClickUp Talk to Text pour saisir l'intention 4 fois plus rapidement. Cela signifie que lorsque vous documentez le comportement ou les seuils des agents, BrainGPT aide à relier ces règles directement au travail qu'elles affectent.
📖 À lire également : Exemples d'agents IA puissants qui transforment les industries
Rendez les états d'échec explicites
La plupart des instructions décrivent ce qu'est la réussite, mais restent muettes sur l'échec. Ce silence engendre un comportement imprévisible.
Indiquez les conditions d'échec spécifiques et les réponses attendues.
Par exemple, décrivez ce que l'agent doit faire lorsque des champs obligatoires sont manquants, lorsqu'un outil renvoie des données obsolètes ou lorsque les tentatives dépassent une limite. Cela élimine l'improvisation et réduit le temps de récupération dans les outils de productivité IA.
🔍 Le saviez-vous ? Au début des années 1970, les médecins ont découvert pour la première fois un agent IA dans le domaine médical grâce à MYCIN. Ce système recommandait des antibiotiques en fonction des symptômes des patients et des résultats des analyses de laboratoire. Les tests ont montré qu'il était aussi performant que les médecins en début de carrière.
Appliquez les modifications de l'invite en toute sécurité
Les invitations changent beaucoup plus souvent que ne le pensent les équipes. Une petite modification apportée pour corriger un cas limite peut en compromettre trois autres si tout se trouve dans un seul bloc de texte.
Une approche plus sûre consiste à garder les invites modulaires :
- Les règles stables, telles que les limites de sécurité, les seuils d'escalade et les conditions d'arrêt, se trouvent dans une section clairement indiquée qui change rarement.
- La logique variable, comme les règles de priorisation ou de notation, doit être séparée afin que les équipes sachent où apporter les modifications.
- Les hypothèses environnementales, notamment les outils disponibles ou la fraîcheur des données, méritent leur propre espace, afin que les changements qui y sont apportés n'affectent pas le comportement de base.
Vous souhaitez générer des articles de blog à l'aide d'outils d'IA ? Le modèle AI Prompt & Guide for Blog Posts de ClickUp est idéal pour vous aider à démarrer rapidement.
Cette fonctionnalité est disponible dans ClickUp Docs pour vous aider à organiser vos idées, générer du contenu de manière efficace, puis affiner ce contenu grâce à des suggestions alimentées par l'IA.
Erreurs courantes à éviter
Les problèmes ci-dessous apparaissent de manière récurrente une fois que les agents passent à des flux de travail réels. Les éviter dès le début permet de gagner du temps, d'éviter les retouches et de préserver la confiance par la suite. 👇
| Erreur | Ce qui ne fonctionne pas dans la pratique | Ce qu'il faut faire différemment |
| Rédaction d'invites sous forme de texte libre | Les agents interprètent les instructions différemment d'une exécution à l'autre, ce qui entraîne des écarts et des résultats imprévisibles. | Utilisez des sections structurées pour la portée des tâches, les règles de décision, les résultats et la gestion des échecs. |
| Ne pas documenter les cas limites | Les agents improvisent en cas de données manquantes, d'erreurs d'outils ou de conflits. | Nommez les états d'échec connus et définissez le comportement attendu pour chacun d'entre eux. |
| Allier jugement et exécution | Les agents brouillent la logique d'évaluation et les permissions d'action | Séparez la manière dont l'agent évalue les entrées des actions qu'il peut entreprendre. |
| Autoriser des priorités vagues | Des signaux contradictoires produisent des décisions incohérentes | Définissez explicitement l'ordre de priorité et les règles de remplacement. |
| Considérer les instructions comme des ressources ponctuelles | De petites modifications réintroduisent d'anciennes défaillances | Versionnez les invites, documentez les hypothèses et examinez les modifications de manière isolée. |
💡 Conseil de pro : Séparez le champ de réflexion du champ de production. Indiquez à l'agent ce qu'il est autorisé à penser par rapport à ce qu'il est autorisé à dire. Par exemple : « Vous pouvez envisager des compromis en interne, mais ne produisez que la recommandation finale. » Cela réduit considérablement les digressions.
Prompt, Set, ClickUp !
La rédaction d'instructions pour les agents IA impose un changement de mentalité. Vous cessez de penser en termes de réponse unique et commencez à penser en termes de comportement reproductible.
C'est également là que les outils commencent à jouer un rôle important.
ClickUp offre aux équipes un espace pratique pour concevoir, documenter, tester et faire évoluer les invites des agents parallèlement aux flux de travail qu'ils alimentent. Les documents capturent la logique décisionnelle et les hypothèses, les super agents exécutent les tâches à partir des données réelles de l'environnement de travail, et ClickUp Brain relie le contexte afin que les invites restent ancrées dans le fonctionnement du travail.
Si vous souhaitez passer de la phase d'expérimentation des agents à leur utilisation à grande échelle en toute confiance, inscrivez-vous dès aujourd'hui à ClickUp! ✅
Foire aux questions (FAQ)
Une invite de chat génère une seule réponse dans une discussion. Une invite d'agent IA, en revanche, définit le comportement du système au fil du temps. Elle établit des règles pour la prise de décision, l'utilisation des outils et l'exécution en plusieurs étapes des tâches.
Au minimum, une invite système doit disposer d'un contexte clair. Cela inclut le rôle de l'agent, ses objectifs, ses limites opérationnelles et le comportement attendu en cas de données manquantes ou incertaines. Ensemble, ces éléments garantissent la cohérence et la prévisibilité des résultats.
Lorsque des outils sont impliqués, les invites doivent expliquer l'intention avant l'exécution. Des indications sur le moment où un outil s'applique, les entrées qu'il nécessite et la manière dont les résultats alimentent l'étape suivante aident l'agent à agir correctement sans avoir à deviner.
Les hallucinations diminuent lorsque les invites définissent une source fiable d'informations. Des contraintes, des étapes de validation et des instructions de secours claires guident l'agent lorsque les informations ne peuvent pas être vérifiées.
Le format approprié dépend du résultat souhaité. JSON prend en charge les flux de travail structurés et les intégrations système, tandis que Markdown est plus adapté aux révisions et aux explications lisibles par l'homme.
La fiabilité des invites repose sur l'itération. Tester des scénarios réels, suivre les modifications et stocker les versions dans un référentiel partagé permet de garder le contrôle à mesure que les invites évoluent.
La protection commence par la séparation. Les instructions de base restent isolées, les entrées des utilisateurs sont validées et l'accès aux outils reste limité aux actions approuvées.
À mesure que le travail prend de l'ampleur, la structure devient importante. Les modèles favorisent la répétabilité et l'alignement des équipes, tandis que les invites ad hoc conviennent aux premières expérimentations ou aux cas d'utilisation limités.