AI-agents maken snel opmars in echte werkstroomen. Ongeveer 62% van de organisaties experimenteert ermee, maar slechts 23% slaagt erin ze consistent op grote schaal te gebruiken.
De wrijving zit zelden in de modellen of de tools. Het komt naar voren in hoe instructies worden geschreven, hergebruikt en vertrouwd in de loop van de tijd.
Wanneer prompts vaag zijn, gedragen agents zich onvoorspelbaar. De output verschilt per run, randgevallen verstoren de werkstroom en het vertrouwen neemt af. Teams eindigen met het babysitten van automatisering die juist bedoeld was om de werkdruk te verminderen.
Duidelijke, gestructureerde prompts veranderen die dynamiek. Ze helpen agents om zich consistent te gedragen in verschillende tools, variaties aan te kunnen zonder in de war te raken en onafhankelijk te blijven naarmate systemen complexer worden.
In deze blogpost onderzoeken we hoe je prompts voor AI-agents schrijft. We bekijken ook hoe ClickUp agentgestuurde werkstroom-ondersteuning biedt. 🎯
Wat is een AI-agentprompt?
Een AI-agentprompt is een gestructureerde instructieset die de beslissingen van een agent begeleidt bij verschillende stappen, tools en voorwaarden. Het bepaalt wat de agent moet doen, welke gegevens hij kan gebruiken, hoe hij moet reageren op variaties en wanneer hij moet stoppen of escaleren.
Duidelijke prompts zorgen voor herhaalbaar gedrag, stellen een limiet op voor afwijkingen tussen runs en maken AI-agent-werkstroomen gemakkelijker te debuggen, bij te werken en op te schalen.
🔍 Wist u dat? Vroege AI-agenten die in de robotica werden gebruikt, kwamen vaak vast te zitten en deden niets. In een gedocumenteerd laboratoriumexperiment leerde een navigatieagent dat stil blijven staan beter was om straffen te vermijden dan de omgeving verkennen. Onderzoekers noemden dit gedrag ' reward hacking'.
Waarom de kwaliteit van prompts belangrijker is voor agents dan voor chatten
AI-agenttools verwerken complexe, meerstaps taken die zich in de loop van de tijd ontvouwen. Een vage instructie in een chat kan u een redelijk antwoord opleveren, maar dezelfde instructie aan een agent kan leiden tot uren verspilde rekenkracht en onjuiste resultaten.
Dit is wat agentprompts anders maakt:
- Agenten nemen zelfstandig beslissingen: ze kiezen welke tools ze gebruiken, wanneer ze terugkoppelen en hoe ze omgaan met fouten.
- Fouten stapelen zich snel op: één verkeerde beslissing in het begin van een werkstroom kan een cascade van tientallen volgende acties veroorzaken.
- De context verslechtert bij lange reeksen: agenten verliezen het oorspronkelijke doel als prompts geen duidelijke structuur hebben.
- Herstelkosten zijn hoog: herstel vereist vaak het opnieuw opstarten van volledige werkstroom-werkstroom-werkstroom-werkstroom-werkstroom-werk
Chatten laat u in realtime bijsturen. Agents hebben vangrails nodig die in de prompt zelf zijn ingebouwd.
🧠 Leuk weetje: In 1997 leerde een AI-agent genaamd Softbot zelfstandig op internet te surfen. Hij ontdekte hoe hij basiscommando's zoals zoeken, bestanden downloaden en uitpakken kon combineren om doelen te voltooien zonder dat elke stap expliciet werd uitgelegd. Dit wordt beschouwd als een van de vroegste voorbeelden van een autonome webagent.
De belangrijkste blokken van sterke agentprompts
Effectieve agentprompts bestaan uit drie lagen. Elk blok neemt onduidelijkheid weg en geeft de agent stabiele begeleiding tijdens alle runs. 📨
Laag 1: Roldefinitie (wie de agent is)
Geef de agent een identiteit die zijn keuzes bepaalt. Een 'auditor voor veiligheid' zoekt naar kwetsbaarheden en signaleert risicovolle patronen. Een 'documentatieschrijver' daarentegen geeft prioriteit aan leesbaarheid en consistente formaten.
De rol bepaalt welke tools de agent als eerste kiest en hoe hij de knoop doorhakt wanneer meerdere opties geldig lijken.
📮 ClickUp Insight: 30% van de werknemers denkt dat automatisering hen 1-2 uur per week kan besparen, terwijl 19% schat dat het 3-5 uur kan vrijmaken voor diepgaand, geconcentreerd werk.
Zelfs die kleine tijdbesparingen tellen op: slechts twee uur per week bespaard komt neer op meer dan 100 uur per jaar – tijd die kan worden besteed aan creativiteit, strategisch denken of persoonlijke groei. 💯
Met de AI-agents en ClickUp Brain van ClickUp kunt u werkstroomautomatisering uitvoeren, projectupdates genereren en uw aantekeningen van vergaderingen omzetten in bruikbare volgende stappen, allemaal binnen hetzelfde platform. U hebt geen extra tools of integraties nodig: ClickUp biedt alles wat u nodig hebt om uw werkdag te automatiseren en te optimaliseren op één plek.
💫 Echte resultaten: RevPartners heeft 50% van zijn SaaS-kosten bespaard door drie tools te consolideren in ClickUp. Zo kreeg het bedrijf een uniform platform met meer functies, nauwere samenwerking en één enkele bron van waarheid die gemakkelijker te beheren en op te schalen is.
Laag 2: Taakstructuur (wat de agent moet volbrengen)
Breng de stappen in volgorde in kaart.
Een onderzoeksagent moet relevante artikelen vinden, belangrijke conclusies extraheren, bevindingen met elkaar vergelijken, tegenstrijdigheden markeren en resultaten samenvatten. Elke stap vereist een concrete exitvoorwaarde.
'Belangrijke beweringen extraheren' betekent directe citaten en bronnummers ophalen, niet een vage samenvattende alinea schrijven. Door specifiek te zijn, voorkom je dat de agent afdwaalt.
💡 Pro-tip: Gebruik negatieve instructies spaarzaam maar doelgericht. Zeg in plaats van 'hallucineer niet' liever 'verzin geen API's, statistieken of bronnen'. Geïntegreerde negatieve instructies vormen het gedrag veel beter dan algemene waarschuwingen.
Laag 3: Operationele richtlijnen (hoe de agent zich moet gedragen)
Stel grenzen voor autonome beslissingen:
- Wanneer probeert de agent een mislukte databasequery opnieuw? (Twee keer, daarna wordt u gewaarschuwd)
- Wanneer worden onvolledige gegevens overgeslagen? (Nooit, tenzij minder dan 5% ontbreekt)
Concrete drempels zijn beter dan vage instructies. De agent kan je gedachten niet lezen als er midden in de nacht iets misgaat.
🚀 Voordeel van ClickUp: Help teams om prompt debt te voorkomen naarmate de logica van agents complexer wordt met ClickUp Docs. Teams kunnen aannames, redeneringen en afwegingen achter beslissingen van agents bijhouden met effectieve procesdocumentatie.
Dankzij de versiegeschiedenis zijn regressies gemakkelijk te herkennen en links naar ClickUp-taken laten zien waar een regel in de praktijk wordt toegepast. Hierdoor blijft het gedrag van agents maanden later begrijpelijk, zelfs na meerdere overdrachten en systeemwijzigingen.
Stap voor stap: hoe schrijf je prompts voor een AI-agent
Agentprompts moeten nauwkeurig zijn. Elke instructie wordt een beslissingsmoment en die beslissingen stapelen zich op in werkstroom.
ClickUp is 's werelds eerste Converged AI-werkruimte, ontwikkeld om werkversnippering tegen te gaan. Het brengt chat, kennis, kunstmatige intelligentie en projecttaken samen.
Hier leest u hoe u AI-prompts schrijft die agents op koers houden (met ClickUp!). 🪄
Stap 1: Definieer de taak, de grenzen en wat 'Klaar' betekent
Begin met het precies documenteren van wat succes inhoudt. Schrijf de volledige scope op voordat je aan configuratie-instellingen begint.
Beantwoord deze drie vragen in concrete bewoordingen:
- Welke specifieke taak of beslissing is deze agent verantwoordelijk voor?
- Waar begint en eindigt zijn autoriteit?
- Welk meetbaar resultaat duidt op voltooiing?
Een agent die 'het verkoopteam helpt' zegt u niets. Een agent die 'inkomende leads kwalificeert op basis van bedrijfsgrootte, budget en tijdlijn, en vervolgens gekwalificeerde leads binnen 2 uur doorstuurt naar regionale verkoopvertegenwoordigers' geeft u echter een duidelijke missie.
Grenslijnen voorkomen scope creep. Als je een onderzoeksagent bouwt, specificeer dan:
- De exacte bronnen die het kan raadplegen (de kennisbank van uw bedrijf, specifieke databases, bepaalde websites)
- Hoe diep moet het zoeken (controleer de eerste 10 resultaten, scan documenten van minder dan 50 pagina's)
- Wanneer het moet worden geëscaleerd naar een mens (wanneer bronnen elkaar tegenspreken, wanneer informatie ouder is dan zes maanden)
Het meest over het hoofd geziene onderdeel is het definiëren van 'Klaar'. Voltooiingscriteria vormen de basis van uw prompt. Voor een agent voor gegevensvalidatie kan 'Klaar' betekenen:
- Alle verplichte velden bevatten gegevens
- Waarden komen overeen met verwachte formaten (datums in JJJJ-MM-DD, valuta in USD)
- Controles aan de hand van bestaande records tonen aan dat er geen duplicaten zijn.
- Uitzonderingsrapport gegenereerd voor gemarkeerde items
Hoe ClickUp helpt
ClickUp Super Agents zijn AI-aangedreven teamgenoten die zijn ontworpen om tijd te besparen, de productiviteit te verhogen en zich aan te passen aan uw werkruimte.
Wanneer je een Super Agent aanmaakt, definieer je zijn taak met behulp van natuurlijke taal. ClickUp Brain, de AI-laag die Super Agents aandrijft, begrijpt al de context van je werkruimte omdat het je taken, aangepaste velden, documenten en werkstroompatronen kan zien.
Stel dat u een agent nodig hebt om bugrapporten te triëren.
Met de Super Agent-builder kunt u de missie beschrijven: 'Inkomende bugrapporten categoriseren, de ernst ervan toewijzen op basis van de impact en doorsturen naar het juiste engineeringteam. '
De agent neemt de voltooiingscriteria over uit de instellingen van uw werkruimte. Wanneer een bugrapporttaak de status 'Triaged' krijgt, een ernstwaarde toegewezen krijgt en een teamlid getagd wordt, beschouwt de agent die taak als voltooid.
💡 Pro-tip: Geef de agent een persoonlijkheid die fouten maakt. Vertel de agent expliciet wat hij moet doen als hij twijfelt: een verduidelijkende vraag stellen, een conservatieve aanname doen of stoppen en het risico signaleren. Agenten zonder foutenregels hallucineren vol vertrouwen.
Stap 2: Geef aan wat de invoer is en hoe er moet worden omgegaan met ontbrekende gegevens
AI-agents werken niet meer als ze informatie missen of onjuiste gegevens ontvangen. Het is uw taak om elke invoer vooraf te documenteren en vervolgens expliciete regels op te stellen voor het omgaan met ontbrekende of onjuiste gegevens.
Een invoerspecificatie moet een lijst bevatten van:
- Voer naam en beschrijving in
- Gegevenstype (reeks, nummer, datum, booleaans, bestand)
- Verwacht format (ISO 8601 voor datums, twee decimalen voor valuta)
- Geldige waardebereiken (prioriteit moet 1-5 zijn, status moet overeenkomen met vooraf gedefinieerde lijst)
- Of de invoer nu verplicht of optioneel is
Voorbeeldspecificatie voor een agent voor onkostendeclaraties: Werknemers-ID (reeks, zes alfanumerieke tekens, verplicht), Bedrag (getal, valuta-format, $ 0,01-$ 10.000,00, verplicht), Categorie (enum uit vooraf gedefinieerde lijst, verplicht), Bon (PDF of JPEG kleiner dan 5 MB, optioneel).
Schrijf nu het protocol voor ontbrekende gegevens. Dit is waar de meeste AI-prompttechnieken falen. Elk scenario waarin gegevens ontbreken of ongeldig zijn, vereist expliciete instructies.
Geef voor elke invoer de exacte reactie op:
- Onmiddellijk afwijzen en de indiener hiervan op de hoogte stellen?
- Om opheldering vragen en pauzeren?
- Een standaardwaarde gebruiken en doorgaan?
- Deze invoer overslaan en andere verwerken?
- Doorsturen naar menselijke beoordeling?
Hoe ClickUp helpt
ClickUp Brain verbindt complexe taken, documenten, opmerkingen en externe tools om contextuele antwoorden te geven op basis van uw daadwerkelijke werk. Wanneer u agents in ClickUp configureert, kan de AI-tool dus rechtstreeks context uit uw ClickUp-werkruimte halen.
Stel dat uw agent voor onkostendeclaraties budgetgegevens nodig heeft om beslissingen te nemen. In ClickUp houdt u budgettoewijzingen bij met behulp van een aangepast veld met de naam Resterend budget voor projecttaken. De agent kan dat veld rechtstreeks opvragen in plaats van handmatig gegevens in te voeren.
Wanneer een vereiste invoer ontbreekt, volgt de agent de regels die u configureert. Stel dat iemand een onkostendeclaratie indient, maar het veld Categorie leeg laat. De agent kan dan:
- Werk de status van de taak bij naar 'Informatie nodig'.
- Voeg een opmerking toe: '@submitter, selecteer een onkosten categorie uit de categorie dropdown'.
- Stel een deadline in van 48 uur vanaf nu.
- Voeg de Taak toe aan de weergave 'Pending Info' (In afwachting van informatie).
Meer informatie over Super Agents in ClickUp:
Stap 3: Schrijf toolregels met behulp van triggers, toestemmingen en stopvoorwaarden
Nu transformeert u uw agent van een concept naar een operationeel systeem. Daarvoor moeten deze componenten samenwerken:
Nauwkeurige triggers specificeren de exacte gebeurtenis die ervoor zorgt dat uw agent in actie komt. 'Wanneer een taak wordt aangemaakt' wordt constant geactiveerd. 'Wanneer een taak wordt aangemaakt in de lijst met functieverzoeken, getagd is met 'Door klant ingediend' en het veld Prioriteit leeg is', wordt alleen geactiveerd wanneer aan specifieke voorwaarden is voldaan.
Bouw triggers rond waarneembare gebeurtenissen:
- Statuswijzigingen (Taak gaat van 'In beoordeling' naar 'Goedgekeurd')
- Veldupdates (prioriteit gewijzigd in 'Urgent')
- Tijdvoorwaarden (elke maandag om 9 uur 's ochtends, 24 uur na het aanmaken van de Taak)
- Externe signalen (formulierverzending ontvangen, API-webhook triggerd)
- Gebruikersacties (Taak toegewezen aan agent, agent met vermelding in opmerking)
Tooltoestemmingen bepalen welke acties uw agent kan uitvoeren: Taaken aanmaken, velden bijwerken, notificaties verzenden, documenten lezen en externe API's aanroepen. Er zijn drie toestemmingsniveaus voor elke tool: altijd toegestaan, op voorwaarde toegestaan en nooit toegestaan.
Ten slotte geven stopvoorwaarden de agent aan wanneer hij moet stoppen met proberen. Zonder deze voorwaarden blijven agenten oneindig doorlopen en verspillen ze middelen. Veelvoorkomende stoptriggers zijn:
- Pogingslimieten (stop na drie mislukte API-aanroepen)
- Tijdslimieten (stop als het proces langer dan 5 minuten duurt)
- Foutvoorwaarden (stop als externe service fout 500 retourneert)
- Menselijke tussenkomst (onmiddellijk stoppen wanneer een menselijke gebruiker het overneemt)
Hoe ClickUp helpt
Superagenten zijn flexibel en maken gebruik van aangepaste tools en databronnen in uw werkruimte en uit geselecteerde externe apps. Vanuit het profiel van de superagent kunt u triggers, tools en kennisbronnen configureren en aanpassen wat de agent kan openen.
Wanneer je een AI Super Agent bouwt in ClickUp, werk je door vier configuratiesecties:
- Instructies: Definieert de rol, doelstellingen, toon en beslissingsregels van de agent die de vorm geven aan hoe deze reageert en handelt.
- Triggers: Specificeert de exacte gebeurtenissen of voorwaarden die ervoor zorgen dat de agent wordt uitgevoerd.
- Tools: Bepaalt welke acties de agent mag uitvoeren, zoals het aanmaken van Taaken.
- Kennis: Bepaalt welke bronnen de agent kan raadplegen
Een contentteam kan bijvoorbeeld een Super Agent maken om eerste beoordelingen van blogontwerpen uit te voeren. De instructies geven aan dat er moet worden gecontroleerd op ontbrekende secties, onduidelijke argumenten en toonproblemen. De trigger wordt geactiveerd wanneer een Taak naar 'Ontwerp ingediend' wordt verplaatst.
Met tools kan het rechtstreeks opmerkingen in het document achterlaten en een revisietaak aanmaken, terwijl kennis het toegang geeft tot de goedgekeurde briefing en eerder gepubliceerde berichten.
Stap 4: Vergrendel het uitvoerformat zodat de resultaten downstream bruikbaar zijn
Inconsistente outputs zijn funest voor werkstroomautomatisering. Als uw agent elke keer rapporten in verschillende formaten genereert, zullen mensen er geen vertrouwen meer in hebben. Leg elk aspect van het outputformaat vast voordat de agent live gaat.
Voor tekstuitvoer zoals samenvattingen of rapporten moet je een sjabloon verstrekken dat de agent moet volgen. Hierin moet het volgende worden gespecificeerd:
- Sectiekopteksten (exacte bewoordingen en volgorde)
- Opmaakregels (opsommingstekens versus genummerde lijsten)
- Lengtebeperkingen (elk gedeelte minder dan 100 woorden)
- Vereiste elementen (alle samenvattingen moeten volgende stappen bevatten)
Specificeer formatvereisten tot op de komma nauwkeurig:
- Datums altijd in het format JJJJ-MM-DD
- Valuta-waardes worden weergegeven met een dollarteken en twee decimalen ($ 1.234,56).
- Percentages worden weergegeven met het %-symbool (23%).
- Namen in het format Voornaam Achternaam, niet Achternaam, Voornaam
Voeg voorbeelden toe aan uw prompt. Laat de agent drie voorbeelden van correcte uitvoer zien die precies aan uw vereisten voldoen. Label ze als 'Voorbeelden van correcte uitvoer', zodat de agent begrijpt dat dit het target-format is.
🔍 Wist je dat? NASA gebruikt al tientallen jaren autonome AI-agenten in ruimtemissies. Het Remote Agent Experiment werd in 1999 uitgevoerd aan boord van het ruimtevaartuig Deep Space One en diagnosticeerde zelfstandig problemen en corrigeerde deze zonder menselijke tussenkomst.
Stap 5: Voeg randgevallen toe en test alsof je het meent
Uw AI-promptsjabloon is pas klaar voor productie als u alle randgevallen hebt geïdentificeerd en de agent precies hebt verteld hoe hij hiermee moet omgaan. Vervolgens test u grondig totdat de agent zich onder reële voorwaarden correct gedraagt.
Gebruik eerst brainstormtechnieken om foutmodi te testen. Ga zitten en maak een lijst van alle scenario's waarin uw agent onverwachte gegevens of voorwaarden kan tegenkomen. Randgevallen doen zich juist voor omdat ze onwaarschijnlijk zijn, maar ze komen toch voor.
Categorieën randgevallen om te documenteren:
- Problemen met de kwaliteit van gegevens (velden bevatten alleen witruimte, nummers in tekstvelden, datums ingesteld op onmogelijke waarden)
- Conflicten in de bedrijfslogica (taak gemarkeerd als zowel 'Urgent' als 'Lage prioriteit', deadline vóór startdatum)
- Systeemvoorwaarden (time-out van externe API, databaseverbinding verloren tijdens het proces)
- Toestemmingsconflicten (gebruikers vragen om acties waarvoor ze geen toestemming hebben, agents proberen toegang te krijgen tot privégegevens)
Schrijf voor elk randgeval het exacte antwoord in dit format: Randgeval (beschrijving van het scenario), Detectie (hoe de agent deze situatie herkent), Reactie (specifieke actie die de agent onderneemt), Fallback (wat er gebeurt als de primaire reactie mislukt).
Documenteer minimaal 15-20 randgevallen. Neem ze op in uw agentprompt als voorwaardelijke logica: 'Als voorwaarde X zich voordoet, onderneem dan actie Y. '
Test nu systematisch. Uw testprotocol moet het volgende omvatten:
- Basislijn-test (voer de agent uit met geldige, volledige gegevens om de basisfunctie te bevestigen)
- Individuele randgevallen (test elk gedocumenteerd randgeval afzonderlijk)
- Gecombineerde randgevallen (test meerdere randgevallen tegelijkertijd)
- Grenswaarden (test minimale en maximale aanvaardbare waarden voor alle velden)
- Snelle verzoeken (de agent meerdere keren snel achter elkaar triggeren)
- Onderbrekingsscenario's (handmatig ingrijpen terwijl de agent bezig is)
Bekijk deze video om een AI-agent vanaf nul op te bouwen:
Best practices voor het geven van prompts aan AI-agenten
Hier leest u hoe u effectieve prompts schrijft voor AI-agents voor bedrijfsprocesautomatisering die werkt.
Dwing de agent om te kiezen, zelfs wanneer de invoer niet overeenkomt
Agenten worden regelmatig geconfronteerd met tegenstrijdige signalen. De ene tool geeft onvolledige gegevens terug. Een andere loopt vast. Een derde is het daar niet mee eens. Prompts die zeggen 'gebruik de beste bron' laten de agent in het ongewisse.
Een sterkere aanpak definieert een expliciete keuzevolgorde. Vertel de agent bijvoorbeeld dat hij interne gegevens moet vertrouwen boven API's van derden, of dat hij de voorkeur moet geven aan de meest recente tijdstempel, zelfs als de betrouwbaarheidsscores dalen. Een duidelijke volgorde voorkomt wisselende resultaten bij verschillende runs en zorgt voor consistent gedrag.
🚀 ClickUp-voordeel: Breng contextuele AI rechtstreeks in uw werkstroom met behulp van actuele signalen uit werkruimtes met ClickUp BrainGPT. Dit zorgt ervoor dat uw promptlogica een weerspiegeling is van wat er werkelijk gebeurt.
U kunt vanuit één interface zoeken in uw werk-apps en op het web, context uit taken en documenten halen om promptregels te informeren, en zelfs spraakinvoer gebruiken met ClickUp Talk to Text om intenties vier keer sneller vast te leggen. Dit betekent dat wanneer u het gedrag of de drempels van agents documenteert, BrainGPT helpt om die regels rechtstreeks te koppelen aan het werk waarop ze van invloed zijn.
Maak foutmeldingen expliciet
De meeste prompts beschrijven hoe succes eruitziet en zwijgen over mislukkingen. Dat zwijgen leidt tot onvoorspelbaar gedrag.
Geef specifieke voorwaarden en verwachte reacties aan.
Beschrijf bijvoorbeeld wat de agent moet doen wanneer verplichte velden ontbreken, wanneer een tool verouderde gegevens retourneert of wanneer het aantal herpogingen een limiet overschrijdt. Dit voorkomt improvisatie en verkort de hersteltijd voor AI-productiviteitstools.
🔍 Wist je dat? In het begin van de jaren 70 maakten artsen voor het eerst kennis met een AI-agent in de geneeskunde via MYCIN. Dit systeem adviseerde antibiotica op basis van de symptomen van de patiënt en laboratoriumresultaten. Tests toonden aan dat het net zo goed presteerde als junior artsen.
Maak het veilig om promptwijzigingen toe te passen
Prompts veranderen veel vaker dan teams verwachten. Een kleine aanpassing om één randgeval op te lossen kan stilletjes drie andere gevallen kapotmaken als alles in één blok van tekst staat.
Een veiligere aanpak houdt prompts modulair:
- Stabiele regels, zoals veiligheidslimieten, escalatiedrempels en stopvoorwaarden, staan in een duidelijk gemarkeerd gedeelte dat zelden verandert.
- Variabele logica, zoals prioriteits- of scoringsregels, moet apart worden geplaatst, zodat teams weten waar bewerkingen thuishoren.
- Omgevingsaannames, waaronder beschikbare tools of actualiteit van gegevens, verdienen hun eigen ruimte, zodat wijzigingen daar geen invloed hebben op het kerngedrag.
Wilt u blogposts genereren met behulp van AI-tools? De AI Prompt & Guide for Blog Posts van ClickUp AI is de perfecte sjabloon om snel aan de slag te gaan.
Het werkt in ClickUp Docs om je te helpen ideeën te ordenen, effectief content te genereren en vervolgens de content te verfijnen met AI-aangedreven suggesties.
Veelgemaakte fouten die je moet vermijden
De onderstaande problemen komen herhaaldelijk voor zodra agents in echte werkstroomen worden ingezet. Door ze in een vroeg stadium te vermijden, bespaar je tijd, herwerk en vertrouwen later. 👇
| Fout | Wat gaat er in de praktijk mis? | Wat u anders nog moet doen |
| Prompts schrijven als vrije tekst | Agents interpreteren instructies anders bij verschillende runs, wat leidt tot afwijkingen en onvoorspelbare resultaten. | Gebruik gestructureerde secties voor taakomvang, beslissingsregels, outputs en foutafhandeling. |
| Randgevallen ongedocumenteerd laten | Agents improviseren bij ontbrekende gegevens, toolfouten of conflicten. | Geef bekende foutstatussen een naam en definieer het verwachte gedrag voor elk daarvan. |
| Oordeelsvorming en uitvoering combineren | Agenten vervagen evaluatielogica en toestemming voor acties | Maak een onderscheid tussen hoe de agent invoer evalueert en welke acties hij kan ondernemen. |
| Vage prioriteiten toestaan | Tegenstrijdige signalen leiden tot inconsistente beslissingen | Definieer prioriteitsvolgorde en overschrijfregels expliciet |
| Prompts behandelen als eenmalige assets | Kleine bewerkingen brengen oude fouten terug | Versieprompts, documentaannames en wijzigingen afzonderlijk beoordelen |
💡 Pro-tip: Scheid het denkbereik van het outputbereik. Vertel de agent wat hij mag denken en wat hij mag zeggen. Bijvoorbeeld: 'Je mag intern afwegingen maken, maar geef alleen de uiteindelijke aanbeveling door. ' Dit vermindert het geklets aanzienlijk.
Prompt, Instelling, ClickUp!
Het schrijven van prompts voor AI-agenten vereist een mentaliteitsverandering. Je denkt niet langer in termen van één goed antwoord, maar in termen van herhaalbaar gedrag.
Dit is ook waar tooling belangrijk begint te worden.
ClickUp biedt teams een praktische plek om prompts voor agents te ontwerpen, documenteren, testen en ontwikkelen, naast de werkstroommen die ze aandrijven. Docs leggen beslissingslogica en aannames vast, Super Agents voeren taken uit op basis van echte werkruimtegegevens en ClickUp Brain maakt een verbinding, zodat prompts gebaseerd blijven op hoe het werk verloopt.
Als je wilt overstappen van experimenteren met agents naar het vol vertrouwen op grote schaal gebruiken ervan, meld je dan vandaag nog aan voor ClickUp! ✅
Veelgestelde vragen (FAQ)
Een chatprompt leidt tot één reactie in een gesprek. Een AI-agentprompt daarentegen bepaalt hoe het systeem zich in de loop van de tijd gedraagt. Het stelt regels vast voor besluitvorming, toolgebruik en uitvoering van meerdere stappen in verschillende taken.
Een systeemprompt heeft minimaal een duidelijke context nodig. Deze omvat de rol van de agent, de doelstellingen, de operationele grenzen en het verwachte gedrag wanneer gegevens ontbreken of onzeker zijn. Samen zorgen deze elementen ervoor dat de output consistent en voorspelbaar blijft.
Wanneer er tools bij betrokken zijn, moeten prompts de intentie uitleggen voordat ze worden uitgevoerd. Richtlijnen over wanneer een tool van toepassing is, welke invoer er nodig is en hoe de resultaten worden gebruikt in de volgende stap, helpen de agent om correct te handelen zonder te hoeven gissen.
Hallucinaties nemen af wanneer prompts een betrouwbare bron van waarheid definiëren. Beperkingen, validatiestappen en duidelijke fallback-instructies begeleiden de agent wanneer informatie niet kan worden geverifieerd.
Het juiste format hangt af van het resultaat. JSON ondersteunt gestructureerde werkstroomen en systeemintegraties, terwijl Markdown beter werkt voor beoordelingen en voor mensen leesbare uitleg.
Betrouwbare prompts komen voort uit iteratie. Door te testen in echte scenario's, wijzigingen bij te houden en versies op te slaan in een gedeelde opslagplaats, behoudt u de controle terwijl prompts zich verder ontwikkelen.
Bescherming begint met scheiding. Kerninstructies blijven geïsoleerd, invoer van gebruikers wordt gevalideerd en toegang tot tools blijft beperkt tot goedgekeurde acties.
Naarmate het werk toeneemt, wordt structuur steeds belangrijker. Sjablonen ondersteunen herhaalbaarheid en teamafstemming, terwijl ad-hocprompts geschikt zijn voor vroege experimenten of beperkte gebruikssituaties.