Agen AI bergerak cepat dalam alur kerja nyata. Sekitar 62% organisasi sedang mencoba menggunakannya, namun hanya 23% yang berhasil menggunakannya secara konsisten dalam skala besar.
Gesekan jarang terjadi pada model atau alat. Gesekan muncul dalam cara instruksi ditulis, digunakan kembali, dan dipercaya seiring waktu.
Ketika prompt terasa longgar, agen berperilaku tidak terduga. Output berubah-ubah antar eksekusi, kasus tepi mengganggu alur kerja, dan tingkat kepercayaan menurun. Tim akhirnya harus mengawasi otomatisasi yang seharusnya mengurangi beban kerja.
Prompt yang jelas dan terstruktur mengubah dinamika tersebut. Mereka membantu agen berperilaku konsisten di berbagai alat, menangani variasi tanpa mengalami gangguan, dan tetap andal seiring sistem menjadi lebih kompleks.
Dalam posting blog ini, kita akan membahas cara menulis prompt untuk agen AI. Kita juga akan melihat bagaimana ClickUp mendukung alur kerja yang didorong oleh agen. 🎯
Apa Itu Prompt Agen AI?
Prompt agen AI adalah kumpulan instruksi terstruktur yang memandu keputusan agen melalui langkah-langkah, alat, dan kondisi. Prompt ini mendefinisikan apa yang harus dilakukan agen, data apa yang dapat digunakan, cara merespons variasi, serta kapan harus berhenti atau menaikkan tingkat.
Prompt yang jelas menciptakan perilaku yang dapat diulang, membatasi penyimpangan antar eksekusi, dan memudahkan debugging, pembaruan, serta skalabilitas alur kerja agen AI.
🔍 Tahukah Anda? Agen AI awal yang digunakan dalam robotika sering terjebak tanpa melakukan apa-apa. Dalam satu eksperimen laboratorium yang terdokumentasi, agen navigasi belajar bahwa diam di tempat lebih baik untuk menghindari hukuman daripada menjelajahi lingkungan. Para peneliti menyebut perilaku ini sebagai ‘reward hacking’.
Mengapa Kualitas Prompt Lebih Penting untuk Agen daripada Chat
Alat agen AI menangani tugas-tugas kompleks dan multi-langkah yang berlangsung seiring waktu. Instruksi yang tidak jelas dalam obrolan mungkin memberikan jawaban yang memadai, tetapi instruksi yang sama kepada agen dapat menyebabkan pemborosan waktu komputasi berjam-jam dan hasil yang salah.
Inilah yang membuat prompt agen berbeda:
- Agen membuat keputusan secara mandiri: Mereka memilih alat mana yang akan digunakan, kapan harus kembali ke proses, dan bagaimana menangani kesalahan.
- Kesalahan dapat berakumulasi dengan cepat: Satu kesalahan kecil di awal alur kerja dapat berdampak pada puluhan tindakan selanjutnya.
- Kontekstualitas menurun pada urutan yang panjang: Agen kehilangan jejak tujuan awal jika prompt tidak memiliki struktur yang jelas.
- Biaya pemulihan tinggi: Pemulihan seringkali memerlukan memulai ulang seluruh alur kerja.
Chat memungkinkan Anda melakukan penyesuaian secara real-time. Agen memerlukan batasan yang terintegrasi langsung dalam prompt itu sendiri.
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 1997, agen AI bernama Softbot belajar cara menjelajahi internet secara mandiri. Ia berhasil menggabungkan perintah dasar seperti pencarian, mengunduh file, dan mengekstraknya untuk mencapai tujuan tanpa perlu diberi tahu setiap langkah secara eksplisit. Ini dianggap sebagai salah satu contoh awal agen web otonom.
Bahan Dasar Utama untuk Prompt Agen yang Kuat
Prompt agen yang efektif terdiri dari tiga lapisan. Setiap blok menghilangkan ambiguitas dan memberikan panduan yang stabil bagi agen di berbagai eksekusi. 📨
Lapisan 1: Definisi peran (Siapa agen tersebut)
Berikan agen identitas yang memengaruhi pilihannya. Seorang 'auditor keamanan' mencari kerentanan dan menandai pola berisiko. Di sisi lain, seorang 'penulis dokumentasi' memprioritaskan keterbacaan dan format yang konsisten.
Peran menentukan alat mana yang dipilih agen terlebih dahulu dan bagaimana agen memutuskan saat ada beberapa opsi yang tampak valid.
📮 ClickUp Insight: 30% pekerja percaya bahwa otomatisasi dapat menghemat 1–2 jam per minggu, sementara 19% memperkirakan hal itu dapat membebaskan 3–5 jam untuk pekerjaan yang mendalam dan terfokus.
Bahkan penghematan waktu yang kecil pun dapat berakumulasi: hanya dua jam yang dihemat setiap minggu setara dengan lebih dari 100 jam per tahun—waktu yang dapat dialokasikan untuk kreativitas, pemikiran strategis, atau pengembangan pribadi. 💯
Dengan Agen AI ClickUp dan ClickUp Brain, Anda dapat mengotomatisasi alur kerja, menghasilkan pembaruan proyek, dan mengubah catatan rapat menjadi langkah-langkah tindakan yang dapat dilaksanakan—semua dalam satu platform. Tidak perlu alat tambahan atau integrasi—ClickUp menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan hari kerja Anda dalam satu tempat.
💫 Hasil Nyata: RevPartners berhasil mengurangi 50% biaya SaaS mereka dengan menggabungkan tiga alat ke dalam ClickUp—mendapatkan platform terpadu dengan fitur lebih banyak, kolaborasi yang lebih erat, dan sumber kebenaran tunggal yang lebih mudah dikelola dan diskalakan.
Layer 2: Struktur tugas (Apa yang harus diselesaikan oleh agen)
Rencanakan langkah-langkah secara berurutan.
Agen penelitian perlu menemukan artikel yang relevan, mengekstrak klaim utama, mencocokkan temuan, menandai kontradiksi, dan merangkum hasil. Setiap langkah memerlukan kondisi keluar yang konkret.
‘Mengekstrak klaim utama’ berarti mengambil kutipan langsung dan nomor kutipan, bukan menulis paragraf ringkasan yang samar. Spesifikasi mencegah agen menyimpang.
💡 Tips Pro: Gunakan instruksi negatif secara hemat namun tepat sasaran. Alih-alih mengatakan ‘jangan berhalusinasi,’ katakan ‘jangan menciptakan API, metrik, atau sumber yang tidak ada.’ Instruksi negatif yang ditargetkan membentuk perilaku jauh lebih baik daripada peringatan yang luas.
Layer 3: Pedoman operasional (Bagaimana agen seharusnya berperilaku)
Tetapkan batasan untuk keputusan otonom:
- Kapan agen mencoba ulang kueri database yang gagal? (Dua kali, lalu memberi tahu Anda)
- Kapan data yang tidak lengkap dilewati? (Tidak pernah, kecuali tingkat ketidaklengkapan di bawah 5%)
Batasan yang jelas lebih baik daripada instruksi yang samar. Agen tidak dapat membaca pikiran Anda ketika sesuatu berjalan tidak lancar di tengah malam.
🚀 Keunggulan ClickUp: Bantu tim menghindari "prompt debt" saat logika agen menjadi lebih kompleks dengan ClickUp Docs. Tim dapat melacak asumsi, alasan, dan kompromi di balik keputusan agen melalui dokumentasi proses yang efektif.
Riwayat versi memudahkan untuk mengidentifikasi regresi, dan tautan ke Tugas ClickUp menunjukkan di mana aturan diterapkan dalam praktik. Hal ini memastikan perilaku agen tetap dapat dipahami berbulan-bulan kemudian, bahkan setelah beberapa kali serah terima dan perubahan sistem.
Langkah demi Langkah: Cara Menulis Prompt untuk Agen AI
Prompt agen memerlukan ketepatan. Setiap instruksi menjadi titik keputusan, dan keputusan-keputusan tersebut berakumulasi di seluruh alur kerja.
ClickUp adalah ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia, dirancang untuk menghilangkan penyebaran pekerjaan. Ia menggabungkan obrolan, pengetahuan, kecerdasan buatan, dan tugas proyek.
Begini cara menulis prompt AI yang menjaga agen tetap pada jalurnya (dengan ClickUp!). 🪄
Langkah #1: Tentukan tugas, batasannya, dan apa yang dimaksud dengan 'selesai'
Mulailah dengan mendokumentasikan secara tepat apa yang dimaksud dengan kesuksesan. Tuliskan lingkup lengkapnya sebelum Anda mengubah pengaturan konfigurasi apa pun.
Jawab tiga pertanyaan ini secara konkret:
- Tugas atau keputusan spesifik apa yang menjadi tanggung jawab agen ini?
- Di mana batas wewenangnya dimulai dan berakhir?
- Apa hasil yang dapat diukur yang menandakan penyelesaian?
Agen yang 'membantu tim penjualan' tidak memberikan informasi yang jelas. Namun, agen yang 'menyaring prospek masuk berdasarkan ukuran perusahaan, anggaran, dan jadwal, lalu meneruskan prospek yang memenuhi syarat ke perwakilan penjualan regional dalam waktu 2 jam,' memberikan misi yang jelas.
Batasan mencegah perluasan ruang lingkup. Jika Anda sedang membangun agen penelitian, tentukan:
- Sumber-sumber tepat yang dapat diaksesnya (basis pengetahuan perusahaan Anda, basis data tertentu, situs web tertentu)
- Seberapa dalam pencarian harus dilakukan (periksa 10 hasil pertama, periksa dokumen dengan kurang dari 50 halaman)
- Ketika perlu ditangani oleh manusia (ketika sumber informasi bertentangan, ketika informasi lebih tua dari enam bulan)
Bagian yang paling sering diabaikan adalah mendefinisikan ‘selesai’. Kriteria penyelesaian menjadi dasar prompt Anda. Untuk agen validasi data, ‘selesai’ mungkin berarti:
- Semua bidang yang wajib diisi telah terisi data.
- Nilai-nilai sesuai dengan format yang diharapkan (tanggal dalam format YYYY-MM-DD, mata uang dalam USD)
- Pengecekan silang terhadap catatan yang ada menunjukkan tidak ada duplikat.
- Laporan pengecualian dihasilkan untuk item yang ditandai.
Bagaimana ClickUp membantu
ClickUp Super Agents adalah rekan kerja yang didukung AI yang dirancang untuk menghemat waktu, meningkatkan produktivitas, dan beradaptasi dengan ruang kerja Anda.
Saat Anda membuat Super Agent, Anda mendefinisikan tugasnya menggunakan bahasa alami. ClickUp Brain, lapisan AI yang menggerakkan Super Agents, sudah memahami konteks ruang kerja Anda karena dapat melihat tugas, bidang kustom, dokumen, dan pola alur kerja Anda.
Misalkan Anda membutuhkan agen untuk menyaring laporan bug.
Pembuat Super Agent memungkinkan Anda mendeskripsikan misi: ‘Klasifikasikan laporan bug yang masuk, tentukan tingkat keparahan berdasarkan dampaknya, dan arahkan ke tim engineering yang sesuai.’
Agen mewarisi kriteria penyelesaian dari pengaturan ruang kerja Anda. Ketika tugas laporan bug berpindah ke status 'Triaged', memiliki nilai Severity yang ditetapkan, dan menampilkan anggota tim yang ditandai, agen menganggap tugas tersebut selesai.
💡 Tips Pro: Berikan agen kepribadian kegagalan. Beritahu agen secara eksplisit apa yang harus dilakukan saat ragu: ajukan pertanyaan klarifikasi, buat asumsi konservatif, atau hentikan dan tandai risiko. Agen tanpa aturan kegagalan akan membuat prediksi yang tidak akurat dengan percaya diri.
Langkah #2: Tentukan masukan dan perilaku data yang hilang
Agen AI akan mengalami gangguan jika kekurangan informasi atau menerima data yang tidak valid. Tugas Anda adalah mendokumentasikan setiap input secara detail di awal, lalu menulis aturan eksplisit untuk menangani data yang hilang atau salah.
Sebuah spesifikasi input harus mencantumkan:
- Masukkan nama dan deskripsi
- Tipe data (string, angka, tanggal, boolean, file)
- Format yang diharapkan (ISO 8601 untuk tanggal, dua desimal untuk mata uang)
- Rentang nilai yang valid (prioritas harus 1-5, status harus sesuai dengan daftar yang telah ditentukan)
- Apakah input tersebut wajib atau opsional
Contoh spesifikasi untuk agen persetujuan pengeluaran: ID Karyawan (string, enam karakter alfanumerik, wajib), Jumlah (angka, format mata uang, $0,01-$10.000,00, wajib), Kategori (daftar enum yang telah ditentukan sebelumnya, wajib), Bukti Pembayaran (PDF atau JPEG di bawah 5MB, opsional).
Sekarang tulis protokol data yang hilang. Inilah tempat di mana sebagian besar teknik prompting AI gagal. Setiap skenario di mana data mungkin hilang atau tidak valid memerlukan instruksi yang jelas.
Untuk setiap masukan, tentukan respons yang tepat:
- Tolak segera dan beri tahu pengirim?
- Minta klarifikasi dan jeda?
- Gunakan nilai default dan lanjutkan?
- Lewati entri ini dan proses yang lain?
- Apakah perlu ditingkatkan ke tinjauan manusia?
Bagaimana ClickUp membantu
ClickUp Brain menghubungkan tugas-tugas kompleks, dokumen, komentar, dan alat eksternal untuk memberikan jawaban kontekstual berdasarkan pekerjaan aktual Anda. Jadi, saat Anda mengonfigurasi agen di ClickUp, alat AI dapat mengambil konteks langsung dari ruang kerja Anda.
Misalkan agen persetujuan pengeluaran Anda memerlukan data anggaran untuk mengambil keputusan. Di ClickUp, Anda melacak alokasi anggaran menggunakan Bidang Kustom bernama "Remaining Budget" pada tugas proyek. Agen dapat mengakses bidang tersebut secara langsung tanpa perlu memasukkan data secara manual.
Ketika input yang diperlukan hilang, agen mengikuti aturan yang Anda konfigurasi. Misalnya, jika seseorang mengirimkan permintaan pengeluaran tetapi meninggalkan kolom Kategori kosong, agen dapat:
- Perbarui status tugas menjadi ‘Membutuhkan Informasi’
- Tambahkan komentar: ‘@submitter, silakan pilih kategori pengeluaran dari menu dropdown Kategori’
- Tetapkan tanggal jatuh tempo 48 jam dari sekarang
- Tambahkan tugas ke tampilan 'Pending Info'
Pelajari lebih lanjut tentang Super Agents di ClickUp:
Langkah #3: Tulis aturan alat menggunakan pemicu, izin, dan kondisi penghentian
Sekarang, Anda dapat mengubah agen Anda dari konsep menjadi sistem operasional. Untuk itu, komponen-komponen ini perlu bekerja sama:
Pemicu yang tepat menentukan peristiwa spesifik yang memicu agen Anda untuk bertindak. ‘Ketika tugas dibuat’ akan selalu aktif. ‘Ketika tugas dibuat di daftar Permintaan Fitur, diberi tag Customer-Submitted, dan bidang Prioritas kosong’ hanya akan aktif ketika kondisi spesifik terpenuhi.
Bangun pemicu berdasarkan peristiwa yang dapat diamati:
- Perubahan status (tugas berpindah dari 'Dalam Peninjauan' ke 'Disetujui')
- Pembaruan bidang (Perubahan prioritas menjadi 'Urgent')
- Kondisi waktu (setiap Senin pukul 9 pagi, 24 jam setelah pembuatan tugas)
- Sinyal eksternal (pengiriman formulir diterima, pemicu API webhook)
- Aksi pengguna (tugas yang ditugaskan ke agen, agen yang disebutkan dalam komentar)
Izin alat mengontrol tindakan yang dapat dilakukan oleh agen Anda: membuat tugas, memperbarui bidang, mengirim notifikasi, membaca dokumen, dan memanggil API eksternal. Terdapat tiga tingkat izin untuk setiap alat: selalu diizinkan, diizinkan secara kondisional, dan tidak pernah diizinkan.
Akhirnya, kondisi penghentian memberitahu agen kapan harus berhenti mencoba. Tanpa kondisi ini, agen akan terus berputar tanpa henti dan membuang-buang sumber daya. Trigger penghentian umum meliputi:
- Batasan upaya (berhenti setelah tiga panggilan API gagal)
- Batasan waktu (hentikan jika proses melebihi 5 menit)
- Kondisi kesalahan (hentikan jika layanan eksternal mengembalikan kesalahan 500)
- Intervensi manusia (berhenti segera ketika pengguna manusia mengambil alih)
Bagaimana ClickUp membantu
Super Agents bersifat fleksibel dan menggunakan alat serta sumber data yang dapat disesuaikan di seluruh ruang kerja Anda dan dari aplikasi eksternal yang dipilih. Dari profil Super Agent, Anda dapat mengonfigurasi pemicu, alat, dan sumber pengetahuan, serta menyesuaikan akses yang dapat dilakukan oleh agen.
Saat Anda membangun AI Super Agent di ClickUp, Anda akan melalui empat bagian konfigurasi:
- Petunjuk: Menentukan peran agen, tujuan, nada, dan aturan pengambilan keputusan yang membentuk cara agen merespons dan bertindak.
- Triggers: Menentukan peristiwa atau kondisi spesifik yang memicu agen untuk berjalan.
- Alat: Menentukan tindakan apa yang diizinkan bagi agen, seperti membuat tugas.
- Pengetahuan: Mengontrol sumber-sumber yang dapat dirujuk oleh agen.
Misalnya, tim konten dapat membuat Super Agent untuk melakukan tinjauan awal pada draf blog. Instruksi tersebut memerintahkannya untuk memeriksa bagian yang hilang, argumen yang tidak jelas, dan masalah nada. Pemicu akan aktif ketika tugas berpindah ke ‘Draft submitted’.
Alat memungkinkan pengguna untuk meninggalkan komentar langsung di dokumen dan membuat tugas revisi, sementara pengetahuan memberikan akses ke ringkasan yang disetujui dan posting yang telah diterbitkan sebelumnya.
Langkah #4: Tetapkan format output agar hasilnya dapat digunakan di tahap selanjutnya
Hasil yang tidak konsisten menghancurkan otomatisasi alur kerja. Jika agen Anda menghasilkan laporan dalam format yang berbeda setiap kali, orang akan berhenti mempercayainya. Pastikan setiap aspek format output dikunci sebelum agen diluncurkan.
Untuk output teks seperti ringkasan atau laporan, sediakan templat yang harus diikuti oleh agen. Templat tersebut harus menentukan:
- Judul bagian (teks dan urutan yang tepat)
- Aturan pemformatan (poin-poin vs. daftar bernomor)
- Batasan panjang (setiap bagian kurang dari 100 kata)
- Elemen yang diperlukan (semua ringkasan harus mencakup langkah selanjutnya)
Tentukan persyaratan format hingga tanda baca:
- Tanggal selalu dalam format YYYY-MM-DD
- Nilai mata uang mencakup tanda dolar dan dua desimal ($1.234,56)
- Persentase mencakup simbol % (23%)
- Nama dalam format Nama Depan Nama Belakang, bukan Nama Belakang, Nama Depan
Sertakan contoh dalam prompt Anda. Tunjukkan kepada agen tiga contoh output yang sesuai persis dengan persyaratan Anda. Labelkan mereka sebagai ‘Contoh Output yang Benar,’ sehingga agen memahami bahwa ini adalah format target.
🔍 Tahukah Anda? NASA telah menggunakan agen AI otonom dalam misi ruang angkasa selama puluhan tahun. Eksperimen Agen Jarak Jauh dijalankan di atas pesawat ruang angkasa Deep Space One pada tahun 1999 dan secara otonom mendiagnosis masalah serta memperbaikinya tanpa intervensi manusia.
Langkah #5: Tambahkan kasus ekstrem dan uji dengan serius
Template prompt AI Anda belum siap untuk produksi hingga Anda mengidentifikasi setiap kasus ekstrem dan memberi tahu agen secara tepat cara mengatasinya. Kemudian, uji secara intensif hingga agen berperilaku benar dalam kondisi dunia nyata.
Pertama, gunakan teknik brainstorming untuk menguji mode kegagalan. Duduklah dan daftar setiap skenario di mana agen Anda mungkin menghadapi data atau kondisi yang tidak terduga. Kasus ekstrem terjadi tepatnya karena kemungkinannya kecil, tetapi tetap saja terjadi.
Kategori kasus ekstrem yang perlu didokumentasikan:
- Masalah kualitas data (kolom hanya berisi spasi kosong, angka dalam kolom teks, tanggal diatur ke nilai yang tidak mungkin)
- Konflik logika bisnis (tugas ditandai sebagai 'Urgent' dan 'Low Priority', tanggal jatuh tempo sebelum tanggal mulai)
- Kondisi sistem (waktu tunggu API eksternal, koneksi database terputus di tengah proses)
- Konflik izin (pengguna meminta tindakan yang tidak memiliki izin, agen mencoba mengakses data pribadi)
Untuk setiap kasus khusus, tulis respons yang tepat menggunakan format berikut: Kasus Khusus (deskripsi skenario), Deteksi (bagaimana agen mengenali situasi ini), Respons (tindakan spesifik yang diambil agen), Cadangan (apa yang terjadi jika respons utama gagal).
Dokumentasikan minimal 15-20 kasus ekstrem. Sertakan dalam prompt agen Anda sebagai logika kondisional: ‘Jika kondisi X terjadi, maka lakukan tindakan Y.’
Sekarang uji secara sistematis. Protokol pengujian Anda harus mencakup:
- Uji dasar (jalankan agen dengan data yang valid dan lengkap untuk memastikan fungsi dasar)
- Kasus tepi individu (uji setiap kasus tepi yang didokumentasikan secara terpisah)
- Kasus tepi gabungan (uji beberapa kasus tepi secara bersamaan)
- Nilai batas (nilai minimum dan maksimum yang dapat diterima untuk semua bidang)
- Permintaan beruntun (memicu agen beberapa kali secara berurutan dengan cepat)
- Skenario gangguan (intervensi manual saat agen sedang dalam proses)
Tonton video ini untuk membuat agen AI dari awal:
Praktik Terbaik untuk Menulis Prompt untuk Agen AI
Inilah cara menulis prompt yang efektif untuk agen AI dalam otomatisasi proses bisnis yang berfungsi.
Memaksa agen untuk memilih, bahkan ketika masukan bertentangan
Agen sering menghadapi sinyal yang bertentangan. Satu alat mengembalikan data sebagian. Alat lain mengalami timeout. Alat ketiga tidak setuju. Prompt yang mengatakan 'gunakan sumber terbaik' membuat agen bingung.
Pendekatan yang lebih kuat mendefinisikan urutan pilihan yang jelas. Misalnya, instruksikan agen untuk memprioritaskan data internal daripada API pihak ketiga, atau untuk memilih cap waktu terbaru meskipun skor kepercayaan menurun. Urutan yang jelas mencegah perubahan keputusan yang tidak konsisten antar eksekusi dan menjaga perilaku tetap konsisten.
🚀 Keunggulan ClickUp: Bawa AI Kontekstual langsung ke dalam alur kerja Anda menggunakan sinyal ruang kerja aktual dengan ClickUp BrainGPT. Hal ini memastikan bahwa logika prompt Anda mencerminkan apa yang sebenarnya terjadi.
Anda dapat mencari di seluruh aplikasi kerja dan web dari satu antarmuka, mengambil konteks dari tugas dan dokumen untuk menentukan aturan prompt, dan bahkan menggunakan masukan suara dengan ClickUp Talk to Text untuk menangkap niat 4 kali lebih cepat. Ini berarti saat Anda mendokumentasikan perilaku agen atau ambang batas, BrainGPT membantu menghubungkan aturan tersebut langsung ke pekerjaan yang terpengaruh.
📖 Baca Juga: Contoh Agen AI yang Kuat yang Mengubah Industri
Jelaskan keadaan kegagalan secara eksplisit
Sebagian besar prompt menggambarkan seperti apa kesuksesan itu dan tidak membahas kegagalan. Keheningan ini menyebabkan perilaku yang tidak terduga.
Identifikasi kondisi kegagalan spesifik dan respons yang diharapkan.
Misalnya, jelaskan apa yang harus dilakukan agen saat bidang wajib hilang, saat alat mengembalikan data yang sudah kadaluwarsa, atau saat upaya ulang melebihi batas. Hal ini menghilangkan improvisasi dan memperpendek waktu pemulihan di seluruh alat produktivitas AI.
🔍 Tahukah Anda? Pada awal tahun 1970-an, dokter pertama kali mengenal agen AI dalam bidang kedokteran melalui MYCIN. Sistem ini merekomendasikan antibiotik berdasarkan gejala pasien dan hasil laboratorium. Uji coba menunjukkan kinerjanya setara dengan dokter junior.
Jadikan perubahan prompt aman untuk diterapkan
Prompt berubah jauh lebih sering daripada yang diharapkan tim. Perubahan kecil untuk memperbaiki satu kasus ekstrem dapat secara diam-diam merusak tiga kasus lainnya jika semuanya berada dalam satu blok teks.
Pendekatan yang lebih aman menjaga prompt tetap modular:
- Aturan stabil, seperti batas keamanan, ambang batas eskalasi, dan kondisi penghentian, terdapat dalam bagian yang jelas ditandai dan jarang berubah.
- Logika variabel, seperti aturan prioritas atau penilaian, sebaiknya dipisahkan agar tim tahu di mana perubahan harus dilakukan.
- Asumsi lingkungan, termasuk ketersediaan alat atau keakuratan data, layak mendapatkan ruang tersendiri, sehingga perubahan di sana tidak memengaruhi perilaku inti.
Ingin membuat posting blog menggunakan alat AI? Template AI Prompt & Guide for Blog Posts dari ClickUp adalah pilihan sempurna untuk memulai dengan cepat.
Fitur ini berfungsi di ClickUp Docs untuk membantu Anda mengorganisir ide, menghasilkan konten secara efektif, dan kemudian menyempurnakan konten tersebut dengan saran yang didukung AI.
Kesalahan Umum yang Harus Dihindari
Masalah-masalah di bawah ini sering muncul berulang kali setelah agen AI diterapkan dalam alur kerja nyata. Menghindari masalah ini sejak awal dapat menghemat waktu, pekerjaan ulang, dan mempertahankan kepercayaan di kemudian hari. 👇
| Kesalahan | Apa yang sering salah dalam praktiknya | Apa yang perlu dilakukan secara berbeda |
| Menulis prompt sebagai teks bebas | Agen menafsirkan instruksi secara berbeda di setiap eksekusi, yang menyebabkan drift dan output yang tidak terduga. | Gunakan bagian terstruktur untuk ruang lingkup tugas, aturan keputusan, output, dan penanganan kegagalan. |
| Mengabaikan kasus ekstrem yang tidak didokumentasikan | Agen berimprovisasi saat data hilang, kesalahan alat, atau konflik. | Identifikasi kondisi kegagalan yang diketahui dan tentukan perilaku yang diharapkan untuk masing-masing. |
| Menggabungkan penilaian dan eksekusi | Agen mengaburkan logika evaluasi dan izin tindakan. | Pisahkan cara agen mengevaluasi masukan dari tindakan yang dapat dilakukannya. |
| Memperbolehkan prioritas yang tidak jelas | Sinyal yang bertentangan menghasilkan keputusan yang tidak konsisten. | Tentukan urutan prioritas dan aturan pengabaian secara eksplisit. |
| Menganggap prompt sebagai aset sekali pakai | Perubahan kecil dapat memicu kegagalan lama kembali. | Perbarui prompt, dokumentasikan asumsi, dan tinjau perubahan secara terpisah. |
💡 Tips Pro: Pisahkan lingkup pemikiran dari lingkup output. Beritahu agen apa yang boleh dipikirkannya versus apa yang boleh diucapkannya. Misalnya: ‘Anda boleh mempertimbangkan trade-off secara internal, tetapi hanya keluarkan rekomendasi akhir.’ Hal ini secara drastis mengurangi pembicaraan yang tidak relevan.
Prompt, Set, ClickUp!
Menulis prompt untuk agen AI memaksa pergeseran pola pikir. Anda berhenti memikirkan satu respons yang baik dan mulai memikirkan perilaku yang dapat diulang.
Inilah saatnya alat-alat mulai berperan penting.
ClickUp memberikan tim tempat praktis untuk merancang, mendokumentasikan, menguji, dan mengembangkan prompt agen bersama dengan alur kerja yang mereka dukung. Dokumen mencatat logika keputusan dan asumsi, Super Agents menjalankan tugas berdasarkan data ruang kerja yang sebenarnya, dan ClickUp Brain menghubungkan konteks sehingga prompt tetap relevan dengan cara kerja yang sebenarnya.
Jika Anda ingin beralih dari eksperimen dengan agen ke menjalankan mereka dengan percaya diri secara besar-besaran, daftarlah ke ClickUp hari ini! ✅
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Sebuah prompt obrolan memicu respons tunggal dalam percakapan. Di sisi lain, prompt agen AI mendefinisikan bagaimana sistem berperilaku seiring waktu. Ia menetapkan aturan untuk pengambilan keputusan, penggunaan alat, dan eksekusi multi-langkah di seluruh tugas.
Setidaknya, sebuah prompt sistem memerlukan konteks yang jelas. Hal ini mencakup peran agen, tujuan, batas operasional, dan perilaku yang diharapkan saat data tidak tersedia atau tidak pasti. Bersama-sama, elemen-elemen ini menjaga keluaran tetap konsisten dan dapat diprediksi.
Ketika alat terlibat, prompt harus menjelaskan niat sebelum eksekusi. Panduan tentang kapan alat diterapkan, input apa yang dibutuhkan, dan bagaimana hasilnya diteruskan ke langkah berikutnya membantu agen bertindak dengan benar tanpa menebak-nebak.
Halusinasi berkurang ketika prompt mendefinisikan sumber kebenaran yang dapat diandalkan. Batasan, langkah validasi, dan instruksi cadangan yang jelas membimbing agen saat informasi tidak dapat diverifikasi.
Format yang tepat bergantung pada hasil yang diinginkan. JSON mendukung alur kerja terstruktur dan integrasi sistem, sementara markdown lebih cocok untuk tinjauan dan penjelasan yang mudah dibaca oleh manusia.
Prompt yang andal berasal dari iterasi. Menguji terhadap skenario nyata, melacak perubahan, dan menyimpan versi di repositori bersama membantu menjaga kendali saat prompt berkembang.
Pencegahan dimulai dengan pemisahan. Instruksi inti tetap terisolasi, masukan pengguna diverifikasi, dan akses alat dibatasi hanya untuk tindakan yang disetujui.
Seiring dengan pertumbuhan pekerjaan, struktur menjadi penting. Template mendukung konsistensi dan keselarasan tim, sementara prompt ad hoc cocok untuk eksperimen awal atau kasus penggunaan yang terbatas.