Agenci AI szybko rozwijają się w rzeczywistych cyklach pracy. Około 62% organizacji eksperymentuje z nimi, ale tylko 23% udaje się je konsekwentnie wykorzystywać na dużą skalę.
Problemy rzadko dotyczą modeli lub narzędzi. Pojawiają się one w sposobie pisania instrukcji, ich ponownym wykorzystywaniu i zaufaniu do nich w miarę upływu czasu.
Gdy podpowiedzi są nieprecyzyjne, agenci zachowują się w nieprzewidywalny sposób. Wyniki różnią się w poszczególnych przebiegach, skrajne przypadki zakłócają przepływ pracy, a poziom zaufania spada. Zespoły muszą w końcu zajmować się automatyzacją, która miała zmniejszyć wysiłek.
Jasne, uporządkowane podpowiedzi zmieniają tę dynamikę. Pomagają one agentom zachowywać się spójnie w różnych narzędziach, radzić sobie ze zmianami bez utraty wydajności i pozostawać niezawodnymi w miarę wzrostu złożoności systemów.
W tym wpisie na blogu omówimy, jak pisać polecenia dla agentów AI. Przyjrzymy się również, jakie wsparcie oferuje ClickUp dla cykli pracy opartych na agentach. 🎯
Czym jest podpowiedź dla agenta AI?
Komenda dla agenta AI to ustrukturyzowany zestaw instrukcji, który kieruje decyzjami agenta w różnych krokach, narzędziach i warunkach. Określa ona, co agent powinien zrobić, jakich danych może użyć, jak powinien reagować na zmiany oraz kiedy powinien zatrzymać się lub eskalować sprawę.
Jasne podpowiedzi tworzą powtarzalne zachowania, ograniczają odchylenia między uruchomieniami i ułatwiają debugowanie, aktualizowanie i skalowanie cykli pracy agentów AI.
🔍 Czy wiesz, że... Wczesne agenty AI używane w robotyce często utknęły w martwym punkcie. W jednym z udokumentowanych eksperymentów laboratoryjnych agent nawigacyjny nauczył się, że stanięcie w miejscu pozwala uniknąć kar lepiej niż eksplorowanie otoczenia. Naukowcy nazwali to zachowanie „hakowaniem nagród”.
Dlaczego jakość podpowiedzi ma większe znaczenie dla agentów niż czat
Narzędzia agentów AI obsługują złożone, wieloetapowe zadania, które rozwijają się w czasie. Niejasna instrukcja w czacie może dać Ci przyzwoitą odpowiedź, ale ta sama instrukcja przekazana agentowi może prowadzić do godzin zmarnowanego czasu obliczeniowego i nieprawidłowych wyników.
Oto, co wyróżnia podpowiedzi dla agentów:
- Agenci podejmują decyzje samodzielnie: wybierają narzędzia, które chcą używać, kiedy się wycofać i jak radzić sobie z błędami.
- Błędy szybko się kumulują: jeden zły ruch na początku cyklu pracy może spowodować lawinę dziesiątek kolejnych działań.
- Kontekst ulega pogorszeniu w przypadku długich sekwencji: Agenci tracą z oczu pierwotne cele, jeśli podpowiedzi nie mają jasnej struktury.
- Koszty odzyskiwania są wysokie: naprawa często wymaga ponownego uruchomienia całych cykli pracy.
Czat pozwala na korektę kursu w czasie rzeczywistym. Agenci potrzebują zabezpieczeń wbudowanych w samą podpowiedź.
🧠 Ciekawostka: W 1997 roku agent AI o nazwie Softbot nauczył się samodzielnie przeglądać Internet. Odkrył, jak łączyć podstawowe komendy, takie jak wyszukiwanie, pobieranie plików i rozpakowywanie ich, aby cele były zakończone bez konieczności wyraźnego podawania każdego kroku. Jest to uważane za jeden z najwcześniejszych przykładów autonomicznego agenta internetowego.
📖 Przeczytaj również: Rodzaje agentów AI zwiększających wydajność biznesową
Podstawowe bloki składowe skutecznych podpowiedzi dla agentów
Skuteczne podpowiedzi dla agentów zawierają trzy warstwy. Każdy blok eliminuje niejasności i zapewnia agentowi stabilne wytyczne podczas wszystkich uruchomień. 📨
Warstwa 1: Definicja roli (kim jest agent)
Nadaj agentowi tożsamość, która będzie kierować jego wyborami. „Audytor bezpieczeństwa” wyszukuje luki w zabezpieczeniach i sygnalizuje ryzykowne wzorce. Z kolei „autor dokumentacji” priorytetowo traktuje czytelność i spójne formatowanie.
Rola określa, które narzędzia agent wybiera w pierwszej kolejności i jak rozstrzyga remis, gdy wiele opcji wydaje się prawidłowych.
📮 ClickUp Insight: 30% pracowników uważa, że automatyzacja może zaoszczędzić im 1–2 godziny tygodniowo, a 19% szacuje, że może to dać 3–5 godzin na głęboką, skoncentrowaną pracę.
Nawet te niewielkie oszczędności czasu sumują się: zaledwie dwie godziny odzyskane tygodniowo to ponad 100 godzin rocznie — czas, który można poświęcić na kreatywność, myślenie strategiczne lub rozwój osobisty. 💯
Dzięki agentom AI ClickUp i ClickUp Brain możesz zautomatyzować cykle pracy, generować aktualizacje projektów i przekształcać notatki ze spotkań w praktyczne kolejne kroki — wszystko w ramach tej samej platformy. Nie potrzebujesz dodatkowych narzędzi ani integracji — ClickUp zapewnia wszystko, czego potrzebujesz do automatyzacji i optymalizacji dnia pracy w jednym miejscu.
💫 Rzeczywiste wyniki: RevPartners obniżyło koszty SaaS o 50% dzięki konsolidacji trzech narzędzi w ClickUp — uzyskując ujednoliconą platformę z większą liczbą funkcji, ściślejszą współpracą i jednym źródłem informacji, które jest łatwiejsze w zarządzaniu i skalowaniu.
Warstwa 2: Struktura zadania (co agent musi wykonać)
Zaplanuj kolejne kroki w odpowiedniej kolejności.
Agent badawczy musi znaleźć odpowiednie artykuły, wyodrębnić kluczowe tezy, porównać wyniki, zaznaczyć sprzeczności i podsumować wyniki. Każdy krok wymaga konkretnego warunku zakończenia.
„Wyodrębnianie kluczowych twierdzeń” oznacza pobieranie bezpośrednich cytatów i numerów cytatów, a nie pisanie niejasnego podsumowania. Konkretność zapobiega błądzeniu agenta.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Używaj instrukcji negatywnych oszczędnie, ale precyzyjnie. Zamiast „nie halucynuj”, powiedz „nie wymyślaj interfejsów API, metryk ani źródeł”. Ukierunkowane instrukcje negatywne kształtują zachowanie znacznie lepiej niż ogólne ostrzeżenia.
Warstwa 3: Wytyczne operacyjne (jak powinien zachowywać się agent)
Ustal granice dla autonomicznych decyzji:
- Kiedy agent ponawia nieudane zapytanie do bazy danych? (Dwa razy, a następnie powiadamia użytkownika)
- Kiedy pomija niekompletne dane? (Nigdy, chyba że brakujące dane stanowią mniej niż 5%)
Konkretne progi są lepsze niż niejasne instrukcje. Agent nie potrafi czytać w Twoich myślach, gdy coś pójdzie nie tak o północy.
🚀 Zaleta ClickUp: Pomóż zespołom uniknąć zadłużenia podpowiedzi, gdy logika agenta staje się coraz bardziej złożona dzięki ClickUp Docs. Zespoły mogą prowadzić śledzenie założenia, uzasadnień i kompromisów stojących za decyzjami agenta dzięki skutecznej dokumentacji procesów.
Historia wersji ułatwia wykrywanie regresji, a linki do zadań ClickUp pokazują, gdzie reguła jest stosowana w praktyce. Dzięki temu zachowanie agenta pozostaje zrozumiałe nawet po wielu miesiącach, nawet po wielu przekazaniach i zmianach w systemie.
Krok po kroku: jak pisać podpowiedzi dla agenta AI
Podpowiedzi dla agentów muszą być precyzyjne. Każda instrukcja staje się punktem decyzyjnym, a decyzje te łączą się w ramach cykli pracy.
ClickUp to pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na sztucznej inteligencji, stworzone w celu wyeliminowania chaosu w pracy. Łączy ono czat, wiedzę, sztuczną inteligencję i zadania projektowe.
Oto jak pisać polecenia AI, które utrzymują agentów na właściwej drodze (z ClickUp!). 🪄
Krok 1: Zdefiniuj zadanie, granice i znaczenie terminu „zrobione”
Zacznij od dokładnego opisania, jak wygląda powodzenie. Przed przystąpieniem do konfiguracji ustawień zapisz zakończony zakres zadań.
Odpowiedz konkretnie na trzy pytania:
- Jakie konkretne zadanie lub decyzję wykonuje ten agent?
- Gdzie zaczyna się i kończy jego autorytet?
- Jakie wymierne wyniki sygnalizują zakończenie?
Agent, który „pomaga zespołowi sprzedaży”, nie mówi nic konkretnego. Jednak agent, który „kwalifikuje potencjalnych klientów na podstawie wielkości firmy, budżetu i osi czasu, a następnie przekazuje zakwalifikowanych potencjalnych klientów regionalnym przedstawicielom handlowym w ciągu 2 godzin”, daje jasno określoną misję.
Granice zapobiegają rozszerzaniu zakresu. Jeśli tworzysz agenta badawczego, określ:
- Dokładne źródła, z których może korzystać (baza wiedzy Twojej firmy, konkretne bazy danych, określone strony internetowe)
- Jak głęboko powinno się wyszukiwać (sprawdź pierwsze 10 wyników, przejrzyj dokumenty poniżej 50 stron)
- Kiedy konieczne jest przekazanie sprawy do człowieka (gdy źródła są ze sobą sprzeczne, gdy informacje są starsze niż sześć miesięcy)
Najczęściej pomijanym elementem jest zdefiniowanie „zakończenia”. Kryteria zakończenia stają się podstawą Twojej podpowiedzi. W przypadku agenta walidacji danych „zakończenie” może oznaczać:
- Wszystkie wymagane pola zawierają dane.
- Wartości odpowiadają oczekiwanym formatom (daty w formacie RRRR-MM-DD, waluta w USD)
- Porównanie z istniejącymi rekordami nie wykazało żadnych duplikatów.
- Raport wyjątków wygenerowany dla oznaczonych elementów
Jak pomaga ClickUp
Super agenci ClickUp to współpracownicy oparci na AI, zaprojektowani, aby oszczędzać czas, zwiększać wydajność i dostosowywać się do Twojego obszaru roboczego.
Tworząc Super Agenta, definiujesz jego zadania za pomocą języka naturalnego. ClickUp Brain, warstwa AI obsługująca Super Agentów, rozumie już kontekst Twojego obszaru roboczego, ponieważ widzi Twoje zadania, pola niestandardowe, dokumenty i wzorce cyklu pracy.
Załóżmy, że potrzebujesz agenta do segregowania zgłoszeń błędów.
Kreator Super Agent pozwala opisać zadanie: „Kategoryzuj przychodzące zgłoszenia błędów, przypisuj im poziom ważności w oparciu o wpływ i kieruj je do odpowiedniego zespołu inżynierów”.
Agent dziedziczy kryteria zakończenia z ustawień obszaru roboczego. Gdy zadanie zgłoszenia błędu przechodzi do statusu „Triaged” (Triage), ma przypisaną wartość „Severity” (Waga) i pokazuje oznaczonego członka zespołu, agent uznaje to zadanie za zakończone.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Nadaj agentowi osobowość podatną na błędy. Wyraźnie powiedz agentowi, co ma robić, gdy nie jest pewien: zadać pytanie wyjaśniające, przyjąć ostrożne założenie lub zatrzymać się i zgłosić ryzyko. Agenci bez zasad dotyczących błędów mają skłonność do pewnych siebie halucynacji.
Krok 2: Zadeklaruj dane wejściowe i zachowanie w przypadku brakujących danych
Agenci AI przestają działać, gdy brakuje im informacji lub otrzymują nieprawidłowe dane. Twoim zadaniem jest udokumentowanie wszystkich danych wejściowych z góry, a następnie napisanie jasnych zasad postępowania w przypadku brakujących lub nieprawidłowych danych.
Specyfikacja danych wejściowych powinna zawierać listę:
- Wprowadź nazwę i opis
- Typ danych (ciąg znaków, liczba, data, wartość logiczna, plik)
- Oczekiwany format (ISO 8601 dla dat, dwa miejsca po przecinku dla waluty)
- Ważne zakresy wartości (priorytet musi wynosić od 1 do 5, status musi odpowiadać wstępnie zdefiniowanej liście)
- Niezależnie od tego, czy dane wejściowe są wymagane, czy opcjonalne
Przykładowa specyfikacja agenta zatwierdzającego wydatki: ID pracownika (ciąg znaków, sześć znaków alfanumerycznych, wymagane), Kwota (liczba, format waluty, 0,01–10 000,00 USD, wymagane), Kategoria (wyliczenie z predefiniowanej listy, wymagane), Paragon (plik PDF lub JPEG poniżej 5 MB, opcjonalne).
Teraz napisz protokół brakujących danych. W tym miejscu zawodzi większość technik podpowiedzi AI. Każdy scenariusz, w którym dane mogą być niekompletne lub nieprawidłowe, wymaga wyraźnych instrukcji.
Dla każdego wprowadzonego danych określ dokładną odpowiedź:
- Odrzucić natychmiast i powiadomić osobę, która złożyła wniosek?
- Poprosić o wyjaśnienie i wstrzymać?
- Użyć wartości domyślnej i kontynuować?
- Pominąć ten wpis i przetworzyć inne?
- Przekazać do weryfikacji przez człowieka?
Jak pomaga ClickUp
ClickUp Brain łączy złożone zadania, dokumenty, komentarze i narzędzia zewnętrzne, aby zapewnić kontekstowe odpowiedzi oparte na Twojej rzeczywistej pracy. Dzięki temu, gdy konfigurujesz agentów w ClickUp, narzędzie AI może pobierać kontekst bezpośrednio z Twojego obszaru roboczego.
Załóżmy, że agent zatwierdzający wydatki potrzebuje danych budżetowych do podjęcia decyzji. W ClickUp śledzisz alokacje budżetu za pomocą pola niestandardowego o nazwie Pozostały budżet w zadaniach projektu. Agent może bezpośrednio zapytać o to pole, zamiast wymagać ręcznego wprowadzania danych.
W przypadku braku wymaganych danych agent postępuje zgodnie z skonfigurowanymi zasadami. Załóżmy, że ktoś składa wniosek o zwrot kosztów, ale pozostawia pole „Kategoria” puste. Agent może:
- Zaktualizuj status zadania na „Wymaga informacji”.
- Dodaj komentarz: „@submitter, wybierz kategorię wydatków z listy rozwijanej Kategoria”.
- Ustaw termin na 48 godzin od teraz.
- Dodaj zadanie do widoku „Informacje oczekujące”.
Dowiedz się więcej o Super Agentach w ClickUp:
Krok 3: Napisz reguły narzędzia, używając wyzwalaczy, uprawnień i warunków zatrzymania
Teraz przekształcasz swojego agenta z koncepcji w system operacyjny. W tym celu muszą współpracować następujące elementy:
Precyzyjne wyzwalacze określają dokładne zdarzenie powodujące działanie agenta. „Kiedy zadanie jest tworzone” uruchamia się stale. „Kiedy zadanie jest tworzone na liście wniosków o funkcje, oznaczone tagiem „Przesłane przez klienta”, a pole „Priorytet” jest puste” uruchamia się tylko wtedy, gdy spełnione są określone warunki.
Twórz wyzwalacze w oparciu o obserwowalne wydarzenia:
- Zmiany statusu (zadanie przechodzi ze statusu „W trakcie przeglądu” do statusu „Zatwierdzone”)
- Aktualizacje pól (zmiana priorytetu na „Pilne”)
- Warunki czasowe (w każdy poniedziałek o godz. 9:00, 24 godziny po datach powstania zadania)
- Sygnały zewnętrzne (otrzymanie przesłanego formularza, wyzwalacz webhooka API)
- Działania użytkownika (zadanie przypisane do agenta, agent @wzmiankowany w komentarzu)
Uprawnienia narzędzi kontrolują działania, które może wykonywać Twój agent: tworzenie zadań, aktualizowanie pól, wysyłanie powiadomień, czytanie dokumentów i wywoływanie zewnętrznych interfejsów API. Dla każdego narzędzia istnieją trzy poziomy uprawnień: zawsze dozwolone, dozwolone pod warunkiem i nigdy dozwolone.
Wreszcie, warunki zatrzymania informują agenta, kiedy należy przerwać próbę. Bez nich agenci działają w nieskończonej pętli i marnują zasoby. Typowe wyzwalacze zatrzymania to:
- Limity prób (zatrzymaj po trzech nieudanych wywołaniach API)
- Limity czasowe (zatrzymaj, jeśli proces przekroczy 5 minut)
- Warunki błędu (zatrzymaj, jeśli usługa zewnętrzna zwraca błąd 500)
- Interwencja człowieka (natychmiastowe zatrzymanie, gdy użytkownik przejmuje kontrolę)
Jak pomaga ClickUp
Super agenci są elastyczni i korzystają z niestandardowych narzędzi i źródeł danych w całym obszarze roboczym oraz z wybranych aplikacji zewnętrznych. W profilu super agenta można skonfigurować wyzwalacze, narzędzia i źródła wiedzy oraz dostosować dostęp agenta.
Podczas tworzenia superagenta AI w ClickUp przechodzisz przez cztery sekcje konfiguracyjne:
- Instrukcje: Określają rolę agenta, cele, ton i zasady podejmowania decyzji, które kształtują sposób, w jaki reaguje i działa.
- Wyzwalacze: określają dokładne wydarzenia lub warunki, które powodują uruchomienie agenta.
- Narzędzia: określają, jakie działania może podejmować agent, np. tworzenie zadań.
- Wiedza: Kontroluje, z jakich źródeł agent może korzystać.
Na przykład zespół ds. zawartości może stworzyć Super Agenta, który przeprowadzi wstępną weryfikację szkiców blogów. Instrukcje nakazują mu sprawdzenie brakujących sekcji, niejasnych argumentów i problemów związanych z tonem. Wyzwalacz uruchamia się, gdy zadanie przechodzi do statusu „Szkic przesłany”.
Narzędzia umożliwiają pozostawianie komentarzy bezpośrednio w dokumencie i tworzenie zadań związanych z poprawkami, a wiedza zapewnia dostęp do zatwierdzonych briefów i opublikowanych wcześniej postów.
📖 Przeczytaj również: Przykłady, techniki i praktyczne zastosowania inżynierii podpowiedzi
Krok 4: Zablokuj format wyjściowy, aby wyniki były użyteczne w dalszych etapach
Niespójne wyniki zabijają automatyzację cyklu pracy. Jeśli Twój agent generuje raporty w różnych formatach za każdym razem, ludzie przestaną mu ufać. Zablokuj każdy aspekt formatu wyjściowego przed uruchomieniem agenta.
W przypadku wyników tekstowych, takich jak podsumowania lub raporty, podaj szablon, którego agent musi przestrzegać. Powinien on określać:
- Nagłówki sekcji (dokładne sformułowania i kolejność)
- Reguły formatowania (punkty wypunktowane a listy numerowane)
- Ograniczenia długości (każda sekcja poniżej 100 słów)
- Wymagane elementy (wszystkie podsumowania muszą zawierać kolejne kroki)
Określ wymagania dotyczące formatu, łącznie z interpunkcją:
- Daty zawsze w formacie RRRR-MM-DD
- Wartości walutowe zawierają znak dolara i dwa miejsca po przecinku (1234,56 USD).
- Procenty zawierają symbol % (23%).
- Nazwiska w formacie imię, nazwisko, a nie nazwisko, imię
Dodaj przykłady do swojej podpowiedzi. Pokaż agentowi trzy próbki wyników, które dokładnie odpowiadają Twoim wymaganiom. Oznacz je jako „Przykłady poprawnych wyników”, aby agent zrozumiał, że jest to format celowy.
🔍 Czy wiesz, że... NASA od dziesięcioleci wykorzystuje autonomiczne agenty AI w misjach kosmicznych. Eksperyment Remote Agent Experiment został przeprowadzony na pokładzie statku kosmicznego Deep Space One w 1999 roku i polegał na autonomicznej diagnostyce problemów i ich usuwaniu bez interwencji człowieka.
Krok 5: Dodaj skrajne przypadki i przetestuj je tak, jakbyś naprawdę miał to zrobić
Twój szablon polecenia AI nie jest gotowy do produkcji, dopóki nie zidentyfikujesz wszystkich skrajnych przypadków i nie poinformujesz agenta, jak dokładnie ma sobie z nimi radzić. Następnie należy przeprowadzić intensywne testy, aż agent będzie działał poprawnie w rzeczywistych warunkach.
Najpierw użyj technik burzy mózgów, żeby sprawdzić tryby awarii. Usiądź i zrób listę wszystkich scenariuszy, w których Twój agent może spotkać się z nieoczekiwanymi danymi lub warunkami. Skrajne przypadki zdarzają się właśnie dlatego, że są mało prawdopodobne, ale jednak się zdarzają.
Kategorie skrajnych przypadków do udokumentowania:
- Problemy z jakością danych (pola zawierają tylko spacje, liczby w polach tekstowych, daty ustawione na niemożliwe wartości)
- Konflikty logiki biznesowej (zadanie oznaczone zarówno jako „Pilne”, jak i „Niski priorytet”, termin wykonania przed datą rozpoczęcia)
- Warunki systemowe (przekroczenie limitu czasu zewnętrznego API, utrata połączenia z bazą danych w trakcie procesu)
- Konflikty uprawnień (użytkownik żąda działania, do którego nie ma uprawnień, agent próbuje uzyskać dostęp do danych prywatnych)
Dla każdego skrajnego przypadku napisz dokładną odpowiedź, używając następującego formatu: Skrajny przypadek (opis scenariusza), Wykrywanie (jak agent rozpoznaje tę sytuację), Odpowiedź (konkretne działanie podejmowane przez agenta), Rezerwa (co się stanie, jeśli główna odpowiedź zawiedzie).
Opisz co najmniej 15–20 skrajnych przypadków. Uwzględnij je w podpowiedzi agenta jako logikę warunkową: „Jeśli wystąpi warunek X, podejmij działanie Y”.
Teraz przeprowadź systematyczne testy. Twój protokół testowania powinien obejmować:
- Test bazowy (uruchom agenta z prawidłowymi, kompletnymi danymi, aby potwierdzić podstawową funkcjonalność)
- Indywidualne skrajne przypadki (przetestuj każdy udokumentowany skrajny przypadek osobno)
- Połączone skrajne przypadki (testowanie wielu skrajnych przypadków jednocześnie)
- Wartości graniczne (minimalne i maksymalne dopuszczalne wartości testowe dla wszystkich pól)
- Szybkie żądania (wielokrotne uruchamianie agenta w krótkich odstępach czasu jako wyzwalacz)
- Scenariusze przerwania (ręczna interwencja w trakcie działania agenta)
Obejrzyj ten wideo, aby zbudować agenta AI od podstaw:
Najlepsze praktyki dotyczące tworzenia podpowiedzi dla agentów AI
Oto jak pisać skuteczne podpowiedzi dla agentów AI do automatyzacji procesów biznesowych, które działają.
Zmuszaj agenta do wyboru, nawet gdy dane wejściowe są sprzeczne
Agenci regularnie spotykają się z sprzecznymi sygnałami. Jedno narzędzie zwraca niekompletne dane. Inne wygasa. Trzecie nie zgadza się. Podpowiedzi typu „użyj najlepszego źródła danych” pozostawiają agenta w niepewności.
Silniejsze podejście określa wyraźną kolejność wyborów. Na przykład, powiedz agentowi, aby ufał danym wewnętrznym bardziej niż API stron trzecich lub aby preferował najnowszy znacznik czasu, nawet jeśli spadną wyniki pewności. Jasna kolejność zapobiega wahaniom między uruchomieniami i zapewnia spójność działania.
🚀 Zaleta ClickUp: Wprowadź kontekstową sztuczną inteligencję bezpośrednio do swojego cyklu pracy, korzystając z rzeczywistych sygnałów z obszaru roboczego dzięki ClickUp BrainGPT. Dzięki temu logika podpowiedzi będzie odzwierciedlać rzeczywistą sytuację.
Możesz przeszukiwać aplikacje robocze i internet z jednego interfejsu, pobierać kontekst z zadań i dokumentów, aby informować o regułach podpowiedzi, a nawet używać wprowadzania głosowego za pomocą ClickUp Talk to Text, aby uchwycić intencję 4 razy szybciej. Oznacza to, że podczas dokumentowania zachowań agenta lub progów, BrainGPT pomaga powiązać te reguły bezpośrednio z pracą, na którą mają wpływ.
📖 Przeczytaj również: Przykłady potężnych agentów AI zmieniających branże
Wyraźne wskazywanie stanów awarii
Większość podpowiedzi opisuje, jak wygląda powodzenie, ale nie wspomina o porażce. Ta cisza powoduje nieprzewidywalne zachowanie.
Wskaż konkretne warunki awarii i oczekiwane reakcje.
Na przykład opisz, co agent powinien zrobić, gdy brakuje wymaganych pól, gdy narzędzie zwraca nieaktualne dane lub gdy liczba ponownych prób przekroczy limit. Eliminuje to improwizację i skraca czas przywracania sprawności narzędzi AI zwiększających wydajność.
🔍 Czy wiesz, że... Na początku lat 70. lekarze po raz pierwszy zetknęli się z agentem AI w medycynie dzięki systemowi MYCIN. System ten zalecał antybiotyki na podstawie objawów pacjenta i wyników badań laboratoryjnych. Testy wykazały, że działał on równie dobrze jak młodsi lekarze.
Zapewnij bezpieczeństwo wprowadzania zmian w podpowiedziach
Podpowiedzi zmieniają się znacznie częściej, niż zespoły się spodziewają. Niewielka zmiana mająca na celu naprawienie jednego skrajnego przypadku może po cichu zepsuć trzy inne, jeśli wszystko znajduje się w jednym bloku tekstu.
Bezpieczniejsze podejście polega na zachowaniu modułowości podpowiedzi:
- Stabilne reguły, takie jak limity bezpieczeństwa, progi eskalacji i warunki zatrzymania, znajdują się w wyraźnie oznaczonym sekcji, która rzadko ulega zmianom.
- Logika zmienna, taka jak priorytetyzacja lub zasady punktacji, powinna być oddzielona, aby Teams wiedziały, gdzie należy wprowadzać zmiany.
- Założenia dotyczące środowiska, w tym dostępne narzędzia lub aktualność danych, zasługują na osobną przestrzeń, aby zmiany w tym zakresie nie wpływały na podstawowe zachowanie.
Chcesz generować posty na blogu za pomocą narzędzi AI? AI Podpowiedź & Guide for Blog Posts od ClickUp to idealny szablon, który pozwoli Ci szybko rozpocząć pracę.
Działa to w ClickUp Documents, pomagając organizować pomysły, efektywnie generować zawartość, a następnie udoskonalać ją dzięki sugestiom opartym na AI.
Typowe błędy, których należy unikać
Poniższe problemy pojawiają się wielokrotnie, gdy agenci przechodzą do rzeczywistych cykli pracy. Unikanie ich na wczesnym etapie pozwala zaoszczędzić czas, uniknąć ponownej pracy i zachować zaufanie w przyszłości. 👇
| Błąd | Co idzie nie tak w praktyce | Co należy zrobić inaczej |
| Pisanie podpowiedzi jako tekstu w dowolnej formie | Agenci różnie interpretują instrukcje w poszczególnych uruchomieniach, co prowadzi do rozbieżności i nieprzewidywalnych wyników. | Używaj ustrukturyzowanych sekcji do określenia zakresu zadań, reguł decyzyjnych, wyników i postępowania w przypadku niepowodzeń. |
| Pomijanie skrajnych przypadków bez dokumentowania | Agenci improwizują w przypadku brakujących danych, błędów narzędzi lub konfliktów. | Nazwij znane stany awarii i zdefiniuj oczekiwane zachowanie dla każdego z nich. |
| Połączenie oceny sytuacji i realizacji | Agenci zacierają logikę oceny i uprawnienia do działania | Oddziel sposób, w jaki agent ocenia dane wejściowe, od działań, które może podjąć. |
| Zezwalanie na niejasne priorytety | Sprzeczne sygnały powodują niespójne decyzje | Określ kolejność priorytetów i wyraźnie nadpisuj reguły. |
| Traktowanie podpowiedzi jako jednorazowych zasobów | Niewielkie zmiany powodują ponowne pojawienie się starych błędów | Wersjonuj podpowiedzi, dokumentuj założenia i przeglądaj zmiany w izolacji. |
💡 Porada dla profesjonalistów: Oddziel zakres myślenia od zakresu wyników. Poinformuj agenta, o czym może myśleć, a czego nie może mówić. Na przykład: „Możesz rozważać kompromisy wewnętrzne, ale podawaj tylko ostateczną rekomendację”. Znacznie ogranicza to chaotyczne wypowiedzi.
Podpowiedź, ustawienie, ClickUp!
Pisanie podpowiedzi dla agentów AI wymaga zmiany sposobu myślenia. Przestajesz myśleć w kategoriach jednej dobrej odpowiedzi i zaczynasz myśleć w kategoriach powtarzalnego zachowania.
W tym miejscu zaczyna mieć znaczenie również oprzyrządowanie.
ClickUp zapewnia zespołom praktyczne miejsce do projektowania, dokumentowania, testowania i rozwijania podpowiedzi dla agentów wraz z cyklami pracy, które obsługują. Dokumenty zawierają logikę decyzyjną i założenia, Super Agenci wykonują zadania w oparciu o rzeczywiste dane z obszaru roboczego, a ClickUp Brain łączy kontekst, dzięki czemu podpowiedzi są dostosowane do sposobu wykonywania pracy.
Jeśli chcesz przejść od eksperymentowania z agentami do pewnego korzystania z nich na dużą skalę, zarejestruj się w ClickUp już dziś! ✅
Często zadawane pytania (FAQ)
Komunikat czatu generuje pojedynczą odpowiedź w rozmowie. Z kolei podpowiedź agenta AI określa, jak system zachowuje się w czasie. Ustalają zasady podejmowania decyzji, używania narzędzi i wykonywania wieloetapowych zadań.
Komunikat systemowy wymaga co najmniej jasnego kontekstu. Obejmuje to rolę agenta, cele, ograniczenia operacyjne oraz oczekiwane zachowanie w przypadku braku danych lub niepewności. Wszystkie te elementy razem zapewniają spójność i przewidywalność wyników.
W przypadku korzystania z narzędzi podpowiedzi powinny wyjaśniać intencję przed wykonaniem. Wytyczne dotyczące tego, kiedy narzędzie ma zastosowanie, jakich danych wejściowych wymaga i w jaki sposób wyniki są wykorzystywane w kolejnym kroku, pomagają agentowi działać prawidłowo bez zgadywania.
Halucynacje zmniejszają się, gdy podpowiedzi definiują wiarygodne źródło informacji. Ograniczenia, kroki walidacji i jasne instrukcje awaryjne pomagają agentowi, gdy nie można zweryfikować informacji.
Właściwy format zależy od wyniku. JSON oferuje wsparcie dla ustrukturyzowanych cykli pracy i integracji systemowych, natomiast markdown sprawdza się lepiej w przypadku recenzji i czytelnych dla człowieka wyjaśnień.
Niezawodne podpowiedzi powstają w wyniku iteracji. Testowanie w rzeczywistych scenariuszach, śledzenie zmian i przechowywanie wersji we wspólnym repozytorium pomaga zachować kontrolę w miarę ewolucji podpowiedzi.
Ochrona zaczyna się od separacji. Podstawowe instrukcje pozostają odizolowane, dane wprowadzane przez użytkowników są weryfikowane, a dostęp do narzędzi pozostaje ograniczony do zatwierdzonych działań.
Wraz ze wzrostem skali pracy ważna staje się struktura. Szablony wspierają powtarzalność i spójność zespołu, podczas gdy podpowiedzi ad hoc nadają się do wczesnych eksperymentów lub ograniczonych przypadków użycia.