I migliori agenti IA non vengono creati in un unico passaggio. Sono costruiti in livelli, come blocchi, ognuno dei quali conferisce all'agente maggiori capacità e affidabilità.
Esamineremo i blocchi esatti, dalla definizione del lavoro alla scrittura del prompt, al debug dell'output e al test di pressione prima del lancio.
Prompt generativi vs. prompt degli agenti
La maggior parte delle persone pensa che il prompting consista semplicemente nel porre una domanda e leggere la risposta. È vero. Ma solo per il prompting generativo.
L'immagine seguente mostra ClickUp Brain che risponde a un prompt creativo e aperto. L'utente chiede: "Puoi mostrarmi come fare se un cane indossasse un cappello?" e riceve un output flessibile e fantasioso con un'immagine generata e un testo descrittivo.
Il prompt generativo è aperto, creativo e flessibile. È ottimo per idee o contenuti rapidi. Ma quando si crea qualcosa che deve funzionare ogni volta, su dati reali dei clienti, con una struttura e un risultato prevedibili, è necessaria una disciplina diversa.
Questo è il prompt degli agenti . Il passaggio dal chiedere all'istruire, dal generare all'eseguire.
L'immagine sottostante mostra il prompting degli agenti in ClickUp. In questo caso, un agente (project manager) è configurato con una chiara descrizione del lavoro, istruzioni strutturate e responsabilità definite. Questo approccio garantisce che l'agente operi in modo affidabile e coerente ogni volta che viene triggerato.
Differenze chiave tra prompt generativi e prompt degli agenti
| Attributo | Prompt generativi | Prompting degli agenti |
|---|---|---|
| Obiettivo | Esplorazione, creatività | Affidabilità, struttura |
| Mentalità | "Dammi qualcosa" | "Fai questa operazione ogni volta" |
| Risultato | Flessibile, aperto | Ripetibile, strutturato |
| Caso d'uso | Scrivi un'introduzione al blog | Seleziona un ticket di supporto |
👉 Quando prometti a un agente, non gli stai ponendo una domanda. Gli stai fornendo una descrizione del lavoro, un contratto e una serie di regole.
Il prompting generativo chiede: "Cosa può produrre il modello?" Il prompting degli agenti chiede: "Come posso fare in modo che il modello si comporti in modo coerente e prevedibile?"
La maggior parte dei teams non si rende conto di trovarsi ancora dalla parte sbagliata del divario generativo-agente.
Il prompt generativo è creativo, flessibile e veloce. Tuttavia, è progettato per output occasionali.
Il prompting degli agenti è tutta una questione di istruzioni. È il modo in cui si crea un'IA che funziona nel mondo reale, in modo affidabile e prevedibile.
Il prompting generativo è un momento. Il prompting degli agenti è un sistema, e i sistemi sono scalabili.
📮 ClickUp Insight: mentre il 35% dei partecipanti al nostro sondaggio utilizza l'IA per attività di base, funzionalità avanzate come l'automazione (12%) e l'ottimizzazione (10%) sembrano ancora fuori dalla portata di molti. La maggior parte dei team si sente bloccata al "livello iniziale dell'IA" perché le loro app gestiscono solo attività di superficie. Uno strumento genera copie, un altro suggerisce l'assegnazione dei compiti, un terzo riepiloga/riassume le note, ma nessuno di essi condivide il contesto o lavora insieme agli altri. Quando l'IA opera in compartimenti stagni come questi, produce output, ma non risultati. Ecco perché i flussi di lavoro unificati sono importanti.
ClickUp Brain cambia tutto questo attingendo alle tue attività, ai tuoi contenuti e al contesto dei tuoi processi, aiutandoti a eseguire senza sforzo automazioni avanzate e flussi di lavoro agentici, grazie a un'intelligenza integrata e intelligente. È un'IA che comprende il tuo lavoro, non solo i tuoi prompt.
Blocco 1: iniziare sollecitando l'IA a redigere le specifiche
Prima dei prompt, prima della struttura, prima del formato, viene la specifica. Questa è la base.
Definisce l'agente:
- Il lavoro da fare
- Campi di immissione
- Risultati attesi
- Vincoli e requisiti
- Cosa significa "buono"
Lo generiamo con l'IA, non manualmente.
✅ Prompt per la redazione delle specifiche:
Questo ti fornirà un solido modello di riferimento. Il resto consiste nel stratificare e perfezionare.
Blocco 2: Stratificazione — Espansione graduale di un prompt
La stratificazione è il modo in cui si passa da un assistente IA utile a un compagno di squadra affidabile. Inizia con il lavoro più piccolo possibile. Provalo. Poi espandi.
Livello A: Comportamento di base
Inizia in modo semplice. Solo l'essenziale.
Una volta che questo approccio risulta consolidato e coerente, aggiungiamo il livello successivo.
Livello B: aggiungi struttura
Ora espandi lo stesso prompt aggiungendo un contesto strutturato.
La struttura diventa più chiara. Ora ottieni risultati di triage reali.
Livello C: aggiungi una logica di valore superiore
Ora aggiungiamo il livello finale: raccomandazioni e informazioni mancanti.
A questo punto, abbiamo un agente stratificato completamente funzionante.
Passaggio successivo: mantenere stabile il comportamento.
Blocco 3: aggiunta di vincoli
Una volta che il comportamento a più livelli funziona, aggiungiamo dei vincoli. I vincoli creano coerenza e prevengono le allucinazioni. Questi vincoli vengono aggiunti direttamente al prompt in crescita.
🔐 Esempio di blocco dei vincoli
Ora il comportamento è stabile, prevedibile e sicuro.
⚙️ Approfondimento sugli agenti: i vincoli creano affidabilità
Nei sistemi agentici, i vincoli non sono limitazioni, ma infrastrutture. Essi forniscono al modello confini chiari, in modo che smetta di improvvisare e inizi a comportarsi in modo coerente, con la stessa struttura e la stessa logica, ogni volta.
È proprio questa coerenza che consente agli agenti di inserirsi nei flussi di lavoro reali. Quando i risultati non subiscono variazioni, i team possono affidarsi a strumenti come ClickUp Agents per smistare, indirizzare o riepilogare/riassumere senza dover riconsiderare o riscrivere il proprio lavoro.
Le barriere di protezione non limitano le capacità, ma rendono l'agente sufficientemente stabile da poter essere automatizzato e sufficientemente affidabile da poter essere scalato.
Blocco 4: aggiungi esempi (prompt multi-shot)
Aggiungendo esempi, insegni all'agente cosa significa "buono", con un'impostazione per il tono, la profondità e il ragionamento. Ogni esempio rafforza la coerenza tra i risultati.
Esempio di ticket (per prompt multipli)
Esempio di output
Blocco 5: Definizione del formato di output (schema)
Formalizza i tuoi risultati in uno schema prevedibile e leggibile dal computer.
Aggiungiamo le istruzioni dello schema al prompt:
Definizione dello schema:
Questo trasforma l'agente in un generatore di output coerente e leggibile dalla macchina.
Blocco finale: riunisci tutto in un unico prompt di produzione
Ecco il prompt combinato che include:
- Comportamento stratificato
- Vincoli
- Esempio multi-shot
- Schema
Vuoi vedere come funziona?
🎥 Guarda questo video per imparare come automatizzare le richieste più comuni, semplificare i passaggi delle chat live, impostare cicli di feedback e mantenere la qualità attraverso un adeguato addestramento dei dati e percorsi di escalation, in modo che la tua IA aiuti effettivamente il tuo team, invece di frustrarlo.
Dalle richieste alla produzione: cosa serve davvero
La differenza tra un prompt fragile e un agente solido come una roccia è la struttura.
Stai creando sistemi, non solo testo. Ciò significa che:
- Stratifica con attenzione
- Aggiungi vincoli
- Testate in modo ossessivo
- Lascia che l'IA ti aiuti a eseguire il debug
- Pensate come un ingegnere, non solo come uno scrittore.
Ecco come passare da risultati intelligenti ad agenti affidabili che puoi distribuire con sicurezza.
In altre parole: Costruisci. Testa. Migliora.