Gli agenti IA si stanno muovendo rapidamente all'interno dei flussi di lavoro reali. Circa il 62% delle organizzazioni li sta sperimentando, ma solo il 23% riesce a utilizzarli in modo coerente su larga scala.
L'attrito raramente risiede nei modelli o negli strumenti. Si manifesta nel modo in cui le istruzioni vengono scritte, riutilizzate e considerate affidabili nel tempo.
Quando i prompt sono vaghi, gli agenti si comportano in modo imprevedibile. I risultati variano da un'esecuzione all'altra, i casi limite interrompono i flussi e la fiducia diminuisce. I team finiscono per dover sorvegliare l'automazione che avrebbe dovuto ridurre il lavoro richiesto.
Prompt chiari e strutturati cambiano questa dinamica. Aiutano gli agenti a comportarsi in modo coerente su tutti gli strumenti, a gestire le variazioni senza andare in crisi e a rimanere affidabili anche quando i sistemi diventano più complessi.
In questo post del blog esploriamo come scrivere prompt per agenti IA. Vedremo anche come ClickUp fornisce supporto per i flussi di lavoro guidati dagli agenti. 🎯
Che cos'è un prompt per agenti IA?
Un prompt per agenti IA è un insieme strutturato di istruzioni che guida le decisioni di un agente attraverso passaggi, strumenti e condizioni. Definisce cosa deve fare l'agente, quali dati può utilizzare, come deve rispondere alle variazioni e quando interrompere o escalare.
I prompt chiari creano comportamenti ripetibili, limitano le variazioni tra le esecuzioni e rendono i flussi di lavoro degli agenti IA più facili da debuggare, aggiornare e scalare.
🔍 Lo sapevate? I primi agenti IA utilizzati nella robotica spesso rimanevano bloccati senza fare nulla. In un esperimento di laboratorio documentato, un agente di navigazione ha imparato che rimanere fermo evitava le penalità meglio che esplorare l'ambiente. I ricercatori hanno chiamato questo comportamento " reward hacking".
Perché la qualità dei prompt è più importante per gli agenti che per la chat
Gli strumenti degli agenti IA gestiscono attività complesse e articolate in più passaggi che si svolgono nel tempo. Un'istruzione vaga in una chat potrebbe fornirti una risposta soddisfacente, ma la stessa istruzione data a un agente potrebbe comportare ore di elaborazione sprecata e risultati errati.
Ecco cosa rende diversi i prompt degli agenti:
- Gli agenti prendono decisioni in modo autonomo: scelgono quali strumenti utilizzare, quando ricontattare l'utente e come gestire gli errori.
- Gli errori si accumulano rapidamente: una scelta sbagliata all'inizio di un flusso di lavoro può avere ripercussioni a cascata su decine di azioni successive.
- Il contesto si degrada nelle sequenze lunghe: gli agenti perdono di vista gli obiettivi originali se i prompt non hanno una struttura chiara.
- I costi di recupero sono elevati: spesso la correzione richiede il riavvio dell'intero flusso di lavoro.
La chat ti consente di correggere la rotta in tempo reale. Gli agenti hanno bisogno di protezioni integrate nel prompt stesso.
🧠 Curiosità: Nel 1997, un agente IA chiamato Softbot ha imparato a navigare in Internet da solo. Ha capito come combinare comandi di base come la ricerca, lo scaricamento di file e la loro decompressione per completare gli obiettivi senza che gli venisse esplicitamente indicato ogni passaggio. Questo è considerato uno dei primi esempi di agente web autonomo.
📖 Leggi anche: Tipi di agenti IA per aumentare l'efficienza aziendale
Gli elementi fondamentali per prompt efficaci per gli agenti
I prompt efficaci per gli agenti contengono tre livelli. Ogni blocco elimina l'ambiguità e fornisce all'agente una guida stabile durante le esecuzioni. 📨
Livello 1: Definizione del ruolo (chi è l'agente)
Assegna all'agente un'identità che ne guidi le scelte. Un "revisore della sicurezza" cerca le vulnerabilità e segnala i modelli rischiosi. D'altra parte, un "redattore di documentazione" dà la priorità alla leggibilità e alla formattazione coerente.
Il ruolo determina quali strumenti l'agente sceglie per primi e come risolve i casi di parità quando più opzioni sembrano valide.
📮 Approfondimento ClickUp: il 30% dei lavoratori ritiene che l'automazione potrebbe far loro risparmiare 1-2 ore alla settimana, mentre il 19% stima che potrebbe far loro usufruire di 3-5 ore per un lavoro approfondito e concentrato.
Anche questi piccoli risparmi di tempo si sommano: solo due ore recuperate ogni settimana equivalgono a oltre 100 ore all'anno, tempo che potrebbe essere dedicato alla creatività, al pensiero strategico o alla crescita personale. 💯
Con gli agenti AI di ClickUp e ClickUp Brain, puoi automatizzare i flussi di lavoro, generare aggiornamenti sui progetti e trasformare le tue note delle riunioni in azioni concrete da intraprendere, il tutto all'interno della stessa piattaforma. Non servono strumenti o integrazioni aggiuntivi: ClickUp offre tutto ciò di cui hai bisogno per automatizzare e ottimizzare la tua giornata lavorativa in un unico posto.
💫 Risultati reali: RevPartners ha ridotto del 50% i propri costi SaaS consolidando tre strumenti in ClickUp, ottenendo una piattaforma unificata con più funzionalità/funzioni, una collaborazione più stretta e un'unica fonte di verità più facile da gestire e scalare.
Livello 2: Struttura delle attività (ciò che l'agente deve realizzare)
Mappa i passaggi in sequenza.
Un agente di ricerca deve trovare documenti pertinenti, estrarre affermazioni chiave, incrociare i risultati, segnalare contraddizioni e riepilogare i risultati. Ogni passaggio richiede una condizione di uscita concreta.
"Estrai le affermazioni chiave" significa estrarre citazioni dirette e numeri di riferimento, non scrivere un riepilogo/riassunto vago. La specificità impedisce all'agente di divagare.
💡 Suggerimento professionale: usa le istruzioni negative con parsimonia ma in modo mirato. Invece di "non allucinare", dì "non inventare API, metriche o fonti". Le negazioni mirate modellano il comportamento molto meglio degli avvisi generici.
Livello 3: Linee guida operative (come dovrebbe comportarsi l'agente)
Stabilisci dei limiti per le decisioni autonome:
- Quando l'agente riprova una query di database non riuscita? (Due volte, poi ti avvisa)
- Quando ignora i dati incompleti? (Mai, a meno che la percentuale di dati mancanti non sia inferiore al 5%)
Le soglie concrete sono meglio delle istruzioni vaghe. L'agente non può leggerti nel pensiero quando qualcosa va storto a mezzanotte.
🚀 Vantaggio di ClickUp: aiuta i team a evitare il debito di prompt man mano che la logica degli agenti diventa più complessa con ClickUp Docs. I team possono effettuare il monitoraggio delle ipotesi, delle motivazioni e dei compromessi alla base delle decisioni degli agenti con una documentazione efficace dei processi.
La cronologia delle versioni rende facile individuare le regressioni e i collegamenti alle attività di ClickUp mostrano dove una regola viene applicata nella pratica. Ciò mantiene comprensibile il comportamento dell'agente anche mesi dopo, anche dopo più passaggi di consegne e modifiche al sistema.
Passo dopo passo: come scrivere prompt per un agente IA
I prompt degli agenti richiedono precisione. Ogni istruzione diventa un punto decisionale e tali decisioni si sommano nei flussi di lavoro.
ClickUp è la prima area di lavoro AI convergente al mondo, creata per eliminare la dispersione del lavoro. Unifica chat, conoscenze, intelligenza artificiale e attività di progetto.
Ecco come scrivere prompt IA che mantengono gli agenti sulla strada giusta (con ClickUp!). 🪄
Passaggio n. 1: definisci il lavoro, i limiti e cosa significa "terminato"
Inizia documentando esattamente come si presenta l'esito positivo. Scrivi l'ambito completo prima di toccare qualsiasi impostazione di configurazione.
Rispondi a queste tre domande in termini concreti:
- Quale attività o decisione specifica spetta a questo agente?
- Dove inizia e dove finisce la sua autorità?
- Quale risultato misurabile segnala il completamento?
Un agente che "aiuta il team commerciale" non ti dice nulla. Tuttavia, un agente che "qualifica i lead in entrata in base alle dimensioni dell'azienda, al budget e alla tempistica, quindi indirizza i lead qualificati ai rappresentanti di vendita regionali entro 2 ore" ti fornisce una missione chiara.
I limiti impediscono lo slittamento degli obiettivi. Se stai creando un agente di ricerca, specifica:
- Le fonti esatte che può consultare (la knowledge base della tua azienda, database specifici, determinati siti web)
- Quanto deve essere approfondita la ricerca (controllare i primi 10 risultati, scansionare documenti con meno di 50 pagine)
- Quando è necessario ricorrere a un essere umano (quando le fonti si contraddicono a vicenda, quando le informazioni risalgono a più di sei mesi fa)
L'aspetto più trascurato è la definizione di "terminato". I criteri di completamento diventano la base del tuo prompt. Per un agente di convalida dei dati, "terminato" potrebbe significare:
- Tutti i campi obbligatori contengono dati
- I valori corrispondono ai formati previsti (date in AAAA-MM-GG, valuta in USD)
- I controlli incrociati con i record esistenti non mostrano duplicati
- Rapporto sulle eccezioni generato per gli elementi contrassegnati
Come ClickUp può aiutarti
I Super Agenti di ClickUp sono colleghi di squadra basati sull'IA progettati per risparmiare tempo, aumentare la produttività e adattarsi alla tua area di lavoro.
Quando crei un Super Agent, definisci il suo lavoro utilizzando il linguaggio naturale. ClickUp Brain, il livello di IA che alimenta i Super Agent, comprende già il contesto del tuo spazio di lavoro perché può vedere le tue attività, i campi personalizzati con l'IA, i documenti e i modelli di flusso di lavoro.
Supponiamo che abbiate bisogno di un agente per smistare le segnalazioni di bug.
Il generatore Super Agent ti consente di descrivere la missione: "Classificare i rapporti di bug in arrivo, assegnare la gravità in base all'impatto e indirizzarli al team di ingegneri appropriato".
L'agente eredita i criteri di completamento dalla configurazione del tuo spazio di lavoro. Quando un'attività di segnalazione di bug passa allo stato "Triaged", ha un valore di gravità assegnato e mostra un membro del team taggato, l'agente considera quell'attività completata.
💡 Suggerimento professionale: assegna all'agente una personalità incline all'errore. Indica esplicitamente all'agente cosa fare quando è incerto: porre una domanda chiarificatrice, formulare un'ipotesi prudente o interrompere e segnalare il rischio. Gli agenti senza regole di errore hanno allucinazioni di sicurezza.
Passaggio n. 2: dichiarare gli input e il comportamento in caso di dati mancanti
Gli agenti IA smettono di funzionare quando mancano informazioni o ricevono dati non corretti. Il tuo compito è documentare in anticipo ogni input, quindi scrivere regole esplicite per la gestione dei dati mancanti o errati.
Una specifica di input dovrebbe avere un elenco:
- Inserisci nome e descrizione
- Tipo di dati (stringa, numero, data, booleano, file)
- Formato previsto (ISO 8601 per le date, due cifre decimali per la valuta)
- Intervalli di valori validi (la priorità deve essere compresa tra 1 e 5, lo stato deve corrispondere all'elenco predefinito)
- Che l'input sia obbligatorio o facoltativo
Esempio di specifiche per un agente di approvazione delle spese: ID dipendente (stringa, sei caratteri alfanumerici, obbligatorio), Importo (numero, formato valuta, $0,01-$10.000,00, obbligatorio), Categoria (elenco predefinito, obbligatorio), Ricevuta (PDF o JPEG inferiore a 5 MB, facoltativo).
Ora scrivi il protocollo dei dati mancanti. È qui che la maggior parte delle tecniche di prompting IA fallisce. Ogni scenario in cui i dati potrebbero essere assenti o non validi richiede istruzioni esplicite.
Per ogni input, specifica la risposta esatta:
- Rifiutare immediatamente e avvisare il mittente?
- Richiedi chiarimenti e metti in pausa?
- Utilizzare un valore predefinito e continuare?
- Salta questa voce ed elabora le altre?
- Passare alla revisione umana?
Come ClickUp può aiutarti
ClickUp Brain collega attività complesse, documenti, commenti e strumenti esterni per fornire risposte contestualizzate basate sul tuo lavoro effettivo. Quindi, quando configuri gli agenti in ClickUp, lo strumento AI può estrarre il contesto direttamente dalla tua area di lavoro.
Supponiamo che il tuo agente di approvazione delle spese abbia bisogno dei dati di bilancio per prendere decisioni. In ClickUp, puoi monitorare gli stanziamenti di bilancio utilizzando un campo personalizzato chiamato "Bilancio residuo" nelle attività di progetto. L'agente può interrogare direttamente quel campo invece di richiedere l'inserimento manuale dei dati.
Quando manca un input richiesto, l'agente segue le regole configurate. Supponiamo che qualcuno invii una richiesta di rimborso spese ma lasci vuoto il campo Categoria. L'agente può:
- Aggiorna lo stato dell'attività su "Informazioni necessarie".
- Aggiungi un commento: "@mittente, seleziona una categoria di spesa dall'elenco a discesa Categoria".
- Imposta una data di scadenza tra 48 ore da adesso
- Aggiungi l'attività alla vista "Informazioni in sospeso"
Ulteriori informazioni sui Super Agenti in ClickUp:
Passaggio n. 3: scrivi le regole dello strumento utilizzando trigger, autorizzazioni e condizioni di arresto
Ora puoi trasformare il tuo agente da un concetto a un sistema operativo. Per farlo, questi componenti devono funzionare insieme:
Trigger precisi specificano l'evento esatto che induce l'agente ad agire. "Quando viene creata un'attività" si attiva costantemente. "Quando viene creata un'attività nell'elenco Richieste di funzionalità, contrassegnata come Inviata dal cliente e il campo Priorità è vuoto" si attiva solo quando si verificano condizioni specifiche.
Crea trigger basati su eventi osservabili:
- Modifiche di stato (l'attività passa da "In revisione" a "Approvata")
- Aggiornamenti nel campo (modifiche alla priorità in "Urgente")
- Condizioni temporali (ogni lunedì alle 9:00, 24 ore dopo la creazione dell'attività)
- Segnali esterni (invio del modulo ricevuto, webhook API triggerato)
- Azioni dell'utente (attività assegnata all'agente, agente @menzionato nel commento)
Le autorizzazioni degli strumenti controllano le azioni che il tuo agente può intraprendere: creare attività, aggiornare campi, inviare notifiche, leggere documenti e chiamare API esterne. Esistono tre livelli di autorizzazione per ogni strumento: sempre consentito, consentito in modo condizionale e mai consentito.
Infine, le condizioni di arresto indicano all'agente quando interrompere il tentativo. Senza di esse, gli agenti continuano a funzionare all'infinito e sprecano risorse. I trigger di arresto più comuni includono:
- Limiti di tentativi (interrompere dopo tre chiamate API non riuscite)
- Limiti di tempo (interrompere se il processo supera i 5 minuti)
- Condizioni di errore (interrompere se il servizio esterno restituisce un errore 500)
- Intervento umano (interrompere immediatamente quando un utente umano prende il controllo)
Come ClickUp può aiutarti
I Super Agent sono flessibili e utilizzano strumenti e origini dati personalizzate nell'area di lavoro e da app esterne selezionate. Dal profilo del Super Agent, puoi configurare trigger, strumenti e fonti di conoscenza e personalizzare ciò a cui l'agente può accedere.
Quando crei un Super Agente IA in ClickUp, devi completare quattro sezioni di configurazione:
- Istruzioni: definisce il ruolo dell'agente, gli obiettivi, il tono e le regole decisionali che determinano il modo in cui risponde e agisce.
- Trigger: specifica gli eventi o le condizioni esatte che causano l'esecuzione dell'agente.
- Strumenti: determina quali azioni l'agente è autorizzato a intraprendere, come la creazione di attività.
- Conoscenza: controlla quali fonti l'agente può consultare
Ad esempio, un team di contenuti può creare un Super Agente per eseguire revisioni di primo passaggio sulle bozze dei blog. Le istruzioni gli dicono di verificare la presenza di sezioni mancanti, argomenti poco chiari e problemi di tono. Il trigger si attiva quando un'attività passa a "Bozza inviata".
Gli strumenti consentono di lasciare commenti direttamente nel documento e creare un'attività di revisione, mentre le conoscenze consentono di accedere al brief approvato e ai post pubblicati in passato.
Passaggio n. 4: blocca il formato di output in modo che i risultati siano utilizzabili a valle
Risultati incoerenti compromettono l'automazione del flusso di lavoro. Se il tuo agente genera report in formati diversi ogni volta, le persone smetteranno di fidarsi di esso. Blocca ogni aspetto del formato di output prima che l'agente diventi operativo.
Per gli output di testo come riassunti o report, fornisci un modello che l'agente deve seguire. Esso dovrebbe specificare:
- Intestazioni delle sezioni (formulazione e ordine esatti)
- Regole di formattazione (elenchi puntati vs. elenchi numerati)
- Limiti di lunghezza (ogni sezione deve contenere meno di 100 parole)
- Elementi richiesti (tutti i riassunti devono includere i passaggi successivi)
Specifica i requisiti di formattazione fino alla punteggiatura:
- Date sempre nel formato AAAA-MM-GG
- I valori della valuta includono il simbolo del dollaro e due cifre decimali ($1.234,56).
- Le percentuali includono il simbolo % (23%).
- Nomi nel formato Nome Cognome, non Cognome, Nome
Includi esempi nel tuo prompt. Mostra all'agente tre esempi di output che corrispondono esattamente ai tuoi requisiti. Etichettali come "Esempi di output corretti", in modo che l'agente capisca che si tratta del formato del traguardo.
🔍 Lo sapevate? La NASA utilizza agenti IA autonomi nelle missioni spaziali da decenni. Il Remote Agent Experiment è stato condotto a bordo della navicella Deep Space One nel 1999 e ha diagnosticato autonomamente i problemi e li ha corretti senza l'intervento umano.
Passaggio n. 5: aggiungi casi limite e testa come se facessi sul serio
Il tuo modello di prompt IA non è pronto per la produzione finché non hai identificato ogni caso limite e indicato all'agente esattamente come gestirlo. Quindi, esegui test approfonditi fino a quando l'agente non si comporta correttamente in condizioni reali.
In primo luogo, utilizza tecniche di brainstorming per testare le modalità di errore. Siediti e crea un elenco di tutti gli scenari in cui il tuo agente potrebbe incontrare dati o condizioni imprevisti. I casi limite si verificano proprio perché sono improbabili, ma comunque si verificano.
Categorie di casi limite da documentare:
- Problemi di qualità dei dati (campi contenenti solo spazi bianchi, numeri nei campi di testo, date impostate su valori impossibili)
- Conflitti di logica aziendale (attività contrassegnata sia come "Urgente" che come "Bassa priorità", data di scadenza prima della data di inizio)
- Condizioni di sistema (timeout API esterno, connessione al database persa durante il processo)
- Conflitti di autorizzazione (richieste degli utenti per azioni per cui non dispongono dell'autorizzazione, tentativi degli agenti di accedere a dati privati)
Per ogni caso limite, scrivi la risposta esatta utilizzando questo formato: Caso limite (descrizione dello scenario), Rilevamento (come l'agente riconosce questa situazione), Risposta (azione specifica intrapresa dall'agente), Fallback (cosa succede se la risposta primaria fallisce).
Documenta almeno 15-20 casi limite. Includili nel prompt dell'agente come logica condizionale: "Se si verifica la condizione X, allora esegui l'azione Y".
Ora esegui test sistematici. Il tuo protocollo di test dovrebbe includere:
- Test di base (esegui l'agente con dati validi e completi per confermare le funzionalità di base)
- Casi limite individuali (testare separatamente ogni caso limite documentato)
- Casi limite combinati (testare più casi limite contemporaneamente)
- Valori limite (valori minimi e massimi accettabili di prova per tutti i campi)
- Richieste rapide (trigger l'agente più volte in rapida successione)
- Scenari di interruzione (intervento manuale mentre l'agente è nel mezzo del processo)
Guarda questo video per creare un agente IA da zero:
Best practice per la creazione di prompt per agenti IA
Ecco come scrivere prompt efficaci per agenti IA per un'automazione dei processi aziendali che funzioni.
Obbliga l'agente a scegliere, anche quando gli input non concordano
Gli agenti si trovano regolarmente di fronte a segnali contrastanti. Uno strumento restituisce dati parziali. Un altro va in timeout. Un terzo non è d'accordo. I prompt che dicono "usa l'origine dati migliore" lasciano l'agente nell'incertezza.
Un approccio più forte definisce un ordine di scelta esplicito. Ad esempio, dite all'agente di fidarsi dei dati interni piuttosto che delle API di terze parti, o di preferire il timestamp più recente anche se i punteggi di affidabilità diminuiscono. Un ordine chiaro impedisce oscillazioni tra le esecuzioni e mantiene il comportamento coerente.
🚀 Vantaggio di ClickUp: integra l'IA contestuale direttamente nel tuo flusso di lavoro utilizzando segnali reali dell'area di lavoro di ClickUp con ClickUp BrainGPT. In questo modo la logica dei prompt riflette ciò che sta realmente accadendo.
Puoi effettuare ricerche nelle tue app di lavoro e sul web da un'unica interfaccia, estrarre il contesto da attività e documenti per informare le regole dei prompt e persino utilizzare l'input vocale con ClickUp Talk to Text per catturare l'intento 4 volte più velocemente. Ciò significa che quando documenti il comportamento o le soglie degli agenti, BrainGPT aiuta a collegare tali regole direttamente al lavoro su cui hanno effetto.
Rendi espliciti gli stati di errore
La maggior parte dei prompt descrive cosa si intende per esito positivo, ma non dice nulla sul fallimento. Questo silenzio crea comportamenti imprevedibili.
Indica condizioni di errore specifiche e risposte previste.
Ad esempio, descrivi cosa dovrebbe fare l'agente quando mancano campi obbligatori, quando uno strumento restituisce dati non aggiornati o quando i tentativi di riprova superano un limite. Ciò elimina l'improvvisazione e riduce i tempi di ripristino tra gli strumenti di produttività IA.
🔍 Lo sapevate? All'inizio degli anni '70, i medici hanno avuto il loro primo assaggio di un agente IA in medicina attraverso MYCIN. Questo sistema raccomandava antibiotici in base ai sintomi dei pazienti e ai risultati di laboratorio. I test hanno dimostrato che funzionava bene quanto i medici in formazione.
Rendi sicura l'applicazione delle modifiche ai prompt
I prompt cambiano molto più spesso di quanto i team si aspettino. Una piccola modifica per risolvere un caso limite può silenziosamente comprometterne altri tre se tutto risiede in un unico blocco di testo.
Un approccio più sicuro mantiene i prompt modulari:
- Regole stabili, come limiti di sicurezza, soglie di escalation e condizioni di arresto, sono riportate in una sezione chiaramente contrassegnata che cambia raramente.
- La logica variabile, come le regole di prioritizzazione o di punteggio, dovrebbe essere separata in modo che i team sappiano dove apportare le modifiche.
- Le ipotesi ambientali, inclusi gli strumenti disponibili o l'attualità dei dati, meritano uno spazio a parte, in modo che eventuali modifiche non influenzino il comportamento di base.
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Errori comuni da evitare
I problemi riportati di seguito si presentano ripetutamente una volta che gli agenti passano ai flussi di lavoro reali. Evitarli tempestivamente consente di risparmiare tempo, rielaborazioni e fiducia in seguito. 👇
| Errore | Cosa va storto nella pratica | Cosa da fare in modo diverso |
| Scrittura di prompt come testo in formato libero | Gli agenti interpretano le istruzioni in modo diverso a seconda delle esecuzioni, causando derive e risultati imprevedibili. | Utilizza sezioni strutturate per l'ambito delle attività, le regole decisionali, i risultati e la gestione degli errori. |
| Lasciare i casi limite non documentati | Gli agenti improvvisano in caso di dati mancanti, errori degli strumenti o conflitti. | Denominare gli stati di errore noti e definire il comportamento previsto per ciascuno di essi |
| Combinare giudizio ed esecuzione | Gli agenti confondono la logica di valutazione e le autorizzazioni di azione | Separa il modo in cui l'agente valuta gli input dalle azioni che può intraprendere. |
| Consentire priorità vaghe | Segnali contrastanti producono decisioni incoerenti | Definisci l'ordine di priorità e sovrascrivi le regole in modo esplicito |
| Trattare i prompt come risorse una tantum | Piccole modifiche reintroducono vecchi errori | Prompt di versione, ipotesi sui documenti e revisione delle modifiche in modo isolato |
💡 Suggerimento professionale: separate l'ambito di riflessione dall'ambito di output. Indicate all'agente cosa è consentito pensare e cosa è consentito dire. Ad esempio: "Puoi valutare i compromessi internamente, ma fornire solo la raccomandazione finale". Ciò riduce notevolmente le divagazioni.
Prompt, Set, ClickUp!
Scrivere prompt per agenti IA richiede un cambiamento di mentalità. Si smette di pensare in termini di una sola risposta valida e si inizia a pensare in termini di comportamento ripetibile.
È anche qui che gli strumenti iniziano ad avere importanza.
ClickUp offre ai team uno spazio pratico per progettare, documentare, testare e sviluppare prompt per agenti insieme ai flussi di lavoro che alimentano. I documenti catturano la logica decisionale e le ipotesi, i Super Agenti eseguono operazioni basate sui dati reali dell'area di lavoro e ClickUp Brain crea una connessione in modo che i prompt rimangano ancorati al modo in cui viene svolto il lavoro.
Se vuoi passare dalla sperimentazione degli agenti alla loro esecuzione su larga scala in tutta sicurezza, iscriviti oggi stesso a ClickUp! ✅
Domande frequenti (FAQ)
Un prompt di chat genera una singola risposta in una conversazione. Un prompt di un agente IA, invece, definisce il comportamento del sistema nel tempo. Stabilisce le regole per il processo decisionale, l'utilizzo degli strumenti e l'esecuzione in più fasi delle attività.
Come minimo, un prompt di sistema necessita di un contesto chiaro. Ciò include il ruolo dell'agente, gli obiettivi, i limiti operativi e il comportamento previsto in caso di dati mancanti o incerti. Insieme, questi elementi mantengono i risultati coerenti e prevedibili.
Quando sono coinvolti degli strumenti, i prompt dovrebbero spiegare l'intento prima dell'esecuzione. Le indicazioni su quando applicare uno strumento, quali input richiede e come i risultati alimentano il passaggio successivo aiutano l'agente ad agire correttamente senza dover tirare a indovinare.
Le allucinazioni si riducono quando i prompt definiscono una fonte di verità affidabile. Vincoli, passaggi di convalida e chiare istruzioni di fallback guidano l'agente quando le informazioni non possono essere verificate.
Il formato giusto dipende dal risultato. JSON supporta flussi di lavoro strutturati e integrazioni di sistema, mentre Markdown funziona meglio per le revisioni e le spiegazioni leggibili dall'uomo.
I prompt affidabili derivano dall'iterazione. Testare su scenari reali, effettuare il monitoraggio delle modifiche e archiviare le versioni in un repository condiviso aiuta a mantenere il controllo man mano che i prompt si evolvono.
La protezione inizia con la separazione. Le istruzioni principali rimangono isolate, gli input degli utenti vengono convalidati e l'accesso agli strumenti rimane limitato alle azioni approvate.
Man mano che il lavoro cresce, la struttura diventa importante. I modelli forniscono supporto per la ripetibilità e l'allineamento del team, mentre i prompt ad hoc sono adatti alla sperimentazione iniziale o a casi d'uso limitati.