Os agentes de IA estão evoluindo rapidamente nos fluxos de trabalho reais. Cerca de 62% das organizações estão experimentando-os, mas apenas 23% conseguem usá-los de forma consistente em grande escala.
O atrito raramente está nos modelos ou nas ferramentas. Ele aparece na forma como as instruções são escritas, reutilizadas e consideradas confiáveis ao longo do tempo.
Quando os prompts são imprecisos, os agentes se comportam de maneira imprevisível. Os resultados variam entre as execuções, os casos extremos interrompem os fluxos e a confiança diminui. As equipes acabam tendo que supervisionar a automação que deveria reduzir o esforço.
Prompts claros e estruturados mudam essa dinâmica. Eles ajudam os agentes a se comportarem de maneira consistente em todas as ferramentas, lidarem com variações sem perder o controle e permanecerem confiáveis à medida que os sistemas se tornam mais complexos.
Nesta postagem do blog, exploramos como escrever prompts para agentes de IA. Também veremos como o ClickUp oferece suporte a fluxos de trabalho orientados por agentes. 🎯
O que é um prompt de agente de IA?
Um prompt de agente de IA é um conjunto estruturado de instruções que orienta as decisões de um agente em todas as etapas, ferramentas e condições. Ele define o que o agente deve fazer, quais dados ele pode usar, como deve responder a variações e quando parar ou escalar.
Prompts claros criam um comportamento repetível, limitam o desvio entre execuções e tornam os fluxos de trabalho dos agentes de IA mais fáceis de depurar, atualizar e dimensionar.
🔍 Você sabia? Os primeiros agentes de IA usados em robótica frequentemente ficavam parados sem fazer nada. Em um experimento de laboratório documentado, um agente de navegação aprendeu que ficar parado evitava penalidades melhor do que explorar o ambiente. Os pesquisadores chamaram esse comportamento de “reward hacking” ( hackear recompensas).
Por que a qualidade dos prompts é mais importante para os agentes do que para o chat
As ferramentas de agentes de IA lidam com tarefas complexas e com várias etapas que se desenrolam ao longo do tempo. Uma instrução vaga no chat pode gerar uma resposta decente, mas a mesma instrução para um agente pode levar a horas de computação desperdiçada e resultados incorretos.
Veja o que diferencia as instruções dos agentes:
- Os agentes tomam decisões de forma autônoma: eles escolhem quais ferramentas usar, quando retornar e como lidar com erros.
- Os erros se acumulam rapidamente: um passo errado no início de um fluxo de trabalho pode causar uma cascata de dezenas de ações subsequentes.
- O contexto se degrada em sequências longas: os agentes perdem o foco dos objetivos originais se os prompts não tiverem uma estrutura clara.
- Os custos de recuperação são altos: a correção geralmente requer a reinicialização de fluxos de trabalho inteiros.
O chat permite que você corrija o curso em tempo real. Os agentes precisam de proteções integradas ao próprio prompt.
🧠 Curiosidade: Em 1997, um agente de IA chamado Softbot aprendeu a navegar na internet sozinho. Ele descobriu como combinar comandos básicos, como pesquisar, baixar arquivos e descompactá-los, para atingir objetivos sem que cada etapa fosse explicitamente informada. Esse é considerado um dos primeiros exemplos de um agente web autônomo.
Os principais componentes básicos de prompts de agente robustos
Prompts eficazes para agentes contêm três camadas. Cada bloco elimina ambiguidades e fornece orientações estáveis ao agente em todas as execuções. 📨
Camada 1: Definição de função (quem é o agente)
Dê ao agente uma identidade que oriente suas escolhas. Um “auditor de segurança” procura vulnerabilidades e sinaliza padrões de risco. Por outro lado, um “redator de documentação” prioriza a legibilidade e a formatação consistente.
A função determina quais ferramentas o agente escolhe primeiro e como ele resolve empates quando várias opções parecem válidas.
📮 ClickUp Insight: 30% dos trabalhadores acreditam que a automação poderia economizar de 1 a 2 horas por semana, enquanto 19% estimam que ela poderia liberar de 3 a 5 horas para um trabalho mais profundo e focado.
Mesmo essas pequenas economias de tempo somam-se: apenas duas horas recuperadas por semana equivalem a mais de 100 horas por ano — tempo que poderia ser dedicado à criatividade, ao pensamento estratégico ou ao crescimento pessoal. 💯
Com os agentes de IA e o ClickUp Brain do ClickUp, você pode automatizar fluxos de trabalho, gerar atualizações de projetos e transformar suas notas de reunião em próximas etapas acionáveis, tudo na mesma plataforma. Não há necessidade de ferramentas ou integrações extras: o ClickUp reúne tudo o que você precisa para automatizar e otimizar seu dia de trabalho em um só lugar.
💫 Resultados reais: A RevPartners reduziu 50% de seus custos de SaaS ao consolidar três ferramentas no ClickUp, obtendo uma plataforma unificada com mais recursos, colaboração mais estreita e uma única fonte de verdade que é mais fácil de gerenciar e dimensionar.
Camada 2: Estrutura da tarefa (o que o agente deve realizar)
Mapeie as etapas em sequência.
Um agente de pesquisa precisa encontrar artigos relevantes, extrair afirmações importantes, cruzar referências, sinalizar contradições e resumir resultados. Cada etapa precisa de uma condição de saída concreta.
“Extrair afirmações-chave” significa extrair citações diretas e números de citações, não escrever um parágrafo resumido vago. A especificidade evita que o agente se desvie do assunto.
💡 Dica profissional: use instruções negativas com moderação, mas de forma cirúrgica. Em vez de “não tenha alucinações”, diga “não invente APIs, métricas ou fontes”. Negativas direcionadas moldam o comportamento muito melhor do que avisos genéricos.
Camada 3: Diretrizes operacionais (como o agente deve se comportar)
Defina limites para decisões autônomas:
- Quando o agente tenta novamente uma consulta de banco de dados com falha? (Duas vezes e, em seguida, alerta você)
- Quando ele ignora dados incompletos? (Nunca, a menos que a falta seja inferior a 5%)
Limites concretos são melhores do que instruções vagas. O agente não pode ler sua mente quando algo dá errado à meia-noite.
🚀 Vantagem do ClickUp: ajude as equipes a evitar dívidas de prompts à medida que a lógica do agente se torna mais complexa com o ClickUp Docs. As equipes podem acompanhar as suposições, justificativas e compromissos por trás das decisões do agente com uma documentação eficaz do processo.
O histórico de versões facilita a identificação de regressões, e os links para as tarefas do ClickUp mostram onde uma regra é aplicada na prática. Isso mantém o comportamento do agente compreensível meses depois, mesmo após várias transferências e alterações no sistema.
Passo a passo: como escrever prompts para um agente de IA
Os prompts dos agentes precisam de precisão. Cada instrução se torna um ponto de decisão, e essas decisões se acumulam nos fluxos de trabalho.
O ClickUp é o primeiro espaço de trabalho de IA convergente do mundo, criado para eliminar a dispersão do trabalho. Ele unifica bate-papo, conhecimento, inteligência artificial e tarefas de projeto.
Veja como escrever prompts de IA que mantêm os agentes no caminho certo (com o ClickUp!). 🪄
Etapa 1: defina a tarefa, os limites e o que significa “concluído”
Comece documentando exatamente como é o sucesso. Escreva o escopo completo antes de mexer em qualquer configuração.
Responda a estas três perguntas em termos concretos:
- Qual tarefa ou decisão específica esse agente possui?
- Onde começa e termina sua autoridade?
- Que resultado mensurável sinaliza a conclusão?
Um agente que “ajuda a equipe de vendas” não diz nada. No entanto, um agente que “qualifica leads inbound com base no tamanho da empresa, orçamento e cronograma e, em seguida, encaminha os leads qualificados para representantes de vendas regionais em até duas horas” oferece uma missão clara.
Limites evitam o aumento do escopo. Se você estiver criando um agente de pesquisa, especifique:
- As fontes exatas que ele pode consultar (base de conhecimento da sua empresa, bancos de dados específicos, determinados sites)
- Qual deve ser a profundidade da pesquisa (verificar os primeiros 10 resultados, digitalizar documentos com menos de 50 páginas)
- Quando é necessário encaminhar para um humano (quando as fontes se contradizem, quando as informações têm mais de seis meses)
A parte mais negligenciada é definir “concluído”. Os critérios de conclusão se tornam a base do seu prompt. Para um agente de validação de dados, “concluído” pode significar:
- Todos os campos obrigatórios contêm dados
- Os valores correspondem aos formatos esperados (datas em AAAA-MM-DD, moeda em USD)
- A verificação cruzada com registros existentes não mostra duplicatas.
- Relatório de exceções gerado para itens sinalizados
Como o ClickUp ajuda
Os Super Agentes do ClickUp são colegas de equipe com tecnologia de IA projetados para economizar tempo, aumentar a produtividade e se adaptar ao seu espaço de trabalho.
Ao criar um Super Agente, você define sua função usando linguagem natural. O ClickUp Brain, a camada de IA que alimenta os Super Agentes, já entende o contexto do seu espaço de trabalho, pois pode ver suas tarefas, campos personalizados, documentos e padrões de fluxo de trabalho.
Digamos que você precise de um agente para classificar relatórios de bugs.
O criador Super Agent permite que você descreva a missão: “Categorize os relatórios de bugs recebidos, atribua gravidade com base no impacto e encaminhe para a equipe de engenharia apropriada”.
O agente herda os critérios de conclusão da configuração do seu espaço de trabalho. Quando uma tarefa de relatório de bug passa para o status “Triaged” (Triado), tem um valor de gravidade atribuído e mostra um membro da equipe marcado, o agente considera essa tarefa concluída.
💡 Dica profissional: dê ao agente uma personalidade de falha. Diga explicitamente ao agente o que fazer quando ele não tiver certeza: fazer uma pergunta esclarecedora, fazer uma suposição conservadora ou parar e sinalizar o risco. Agentes sem regras de falha alucinam com confiança.
Etapa 2: declare entradas e comportamento de dados ausentes
Os agentes de IA falham quando não têm informações ou recebem dados malformados. Sua função é documentar todas as entradas antecipadamente e, em seguida, escrever regras explícitas para lidar com dados ausentes ou incorretos.
Uma especificação de entrada deve listar:
- Insira o nome e a descrição
- Tipo de dados (cadeia de caracteres, número, data, booleano, arquivo)
- Formato esperado (ISO 8601 para datas, duas casas decimais para moedas)
- Intervalos de valores válidos (a prioridade deve ser de 1 a 5, o status deve corresponder à lista predefinida)
- Se a entrada é obrigatória ou opcional
Exemplo de especificação para um agente de aprovação de despesas: ID do funcionário (cadeia de caracteres, seis caracteres alfanuméricos, obrigatório), Valor (número, formato de moeda, $0,01-$10.000,00, obrigatório), Categoria (enumeração de lista predefinida, obrigatório), Recibo (PDF ou JPEG com menos de 5 MB, opcional).
Agora escreva o protocolo de dados ausentes. É aqui que a maioria das técnicas de prompt de IA falha. Todos os cenários em que os dados podem estar ausentes ou inválidos precisam de instruções explícitas.
Para cada entrada, especifique a resposta exata:
- Rejeitar imediatamente e notificar o remetente?
- Solicitar esclarecimentos e pausar?
- Usar um valor padrão e continuar?
- Pular esta entrada e processar outras?
- Encaminhar para revisão humana?
Como o ClickUp ajuda
O ClickUp Brain conecta tarefas complexas, documentos, comentários e ferramentas externas para fornecer respostas contextuais com base no seu trabalho real. Assim, quando você configura agentes no ClickUp, a ferramenta de IA pode extrair o contexto diretamente do seu espaço de trabalho.
Digamos que seu agente de aprovação de despesas precise de dados orçamentários para tomar decisões. No ClickUp, você acompanha as alocações orçamentárias usando um campo personalizado chamado Orçamento restante nas tarefas do projeto. O agente pode consultar esse campo diretamente, em vez de precisar inserir os dados manualmente.
Quando uma entrada obrigatória está faltando, o agente segue as regras que você configura. Digamos que alguém envie uma solicitação de despesa, mas deixe o campo Categoria em branco. O agente pode:
- Atualize o status da tarefa para “Precisa de informações”.
- Adicione um comentário: “@remetente, selecione uma categoria de despesa no menu suspenso Categoria”.
- Defina uma data de vencimento para 48 horas a partir de agora.
- Adicione a tarefa à visualização “Informações pendentes”.
Saiba mais sobre os Super Agentes no ClickUp:
Etapa 3: Escreva regras de ferramentas usando gatilhos, permissões e condições de parada
Agora, você transforma seu agente de um conceito em um sistema operacional. Para isso, esses componentes precisam funcionar juntos:
Gatilhos precisos especificam o evento exato que faz com que seu agente aja. “Quando uma tarefa é criada” é acionado constantemente. “Quando uma tarefa é criada na lista de Solicitações de Recursos, marcada como Enviada pelo Cliente e o campo Prioridade está vazio” é acionado apenas quando condições específicas se alinham.
Crie gatilhos em torno de eventos observáveis:
- Mudanças de status (a tarefa passa de “Em revisão” para “Aprovada”)
- Atualizações de campo (mudanças de prioridade para “Urgente”)
- Condições de tempo (todas as segundas-feiras às 9h, 24 horas após a criação da tarefa)
- Sinais externos (envio de formulário recebido, webhook da API acionado)
- Ações do usuário (tarefa atribuída ao agente, agente @mencionado no comentário)
As permissões da ferramenta controlam as ações que seu agente pode realizar: criar tarefas, atualizar campos, enviar notificações, ler documentos e chamar APIs externas. Existem três níveis de permissão para cada ferramenta: sempre permitido, condicionalmente permitido e nunca permitido.
Por fim, as condições de parada informam ao agente quando ele deve parar de tentar. Sem elas, os agentes ficam em loop infinito e desperdiçam recursos. Os gatilhos de parada comuns incluem:
- Limites de tentativas (pare após três chamadas de API com falha)
- Limites de tempo (interrompa se o processo exceder 5 minutos)
- Condições de erro (interrompa se o serviço externo retornar o erro 500)
- Intervenção humana (pare imediatamente quando um usuário humano assumir o controle)
Como o ClickUp ajuda
Os Super Agentes são flexíveis e usam ferramentas personalizáveis e fontes de dados em todo o seu espaço de trabalho e de aplicativos externos selecionados. No perfil do Super Agente, você pode configurar gatilhos, ferramentas e fontes de conhecimento, além de personalizar o que o agente pode acessar.
Ao criar um Super Agente de IA no ClickUp, você passa por quatro seções de configuração:
- Instruções: define a função, os objetivos, o tom e as regras de decisão do agente que moldam a forma como ele responde e age.
- Gatilhos: especifica os eventos ou condições exatos que fazem com que o agente seja executado.
- Ferramentas: determina quais ações o agente tem permissão para realizar, como criar tarefas.
- Conhecimento: controla quais fontes o agente pode consultar
Por exemplo, uma equipe de conteúdo pode criar um Super Agente para executar revisões preliminares em rascunhos de blogs. As instruções indicam que ele verifique se há seções faltando, argumentos pouco claros e problemas de tom. O gatilho é acionado quando uma tarefa passa para “Rascunho enviado”.
As ferramentas permitem deixar comentários diretamente no documento e criar uma tarefa de revisão, enquanto o conhecimento dá acesso ao briefing aprovado e às publicações anteriores.
Etapa 4: bloqueie o formato de saída para que os resultados sejam utilizáveis posteriormente
Resultados inconsistentes prejudicam a automação do fluxo de trabalho. Se o seu agente gerar relatórios em formatos diferentes a cada vez, as pessoas deixarão de confiar nele. Defina todos os aspectos do formato de saída antes de colocar o agente em operação.
Para saídas de texto, como resumos ou relatórios, forneça um modelo que o agente deve seguir. Ele deve especificar:
- Títulos das seções (texto e ordem exatos)
- Regras de formatação (listas com marcadores vs. listas numeradas)
- Restrições de comprimento (cada seção com menos de 100 palavras)
- Elementos obrigatórios (todos os resumos devem incluir as próximas etapas)
Especifique os requisitos de formatação até a pontuação:
- As datas estão sempre no formato AAAA-MM-DD.
- Os valores monetários incluem o símbolo do dólar e duas casas decimais ($1.234,56).
- As porcentagens incluem o símbolo % (23%).
- Nomes no formato Nome Sobrenome, não Sobrenome, Nome
Inclua exemplos em seu prompt. Mostre ao agente três exemplos de resultados que correspondam exatamente aos seus requisitos. Rotule-os como “Exemplos de resultados corretos” para que o agente entenda que esse é o formato desejado.
🔍 Você sabia? A NASA usa agentes de IA autônomos em missões espaciais há décadas. O Remote Agent Experiment foi realizado a bordo da espaçonave Deep Space One em 1999 e diagnosticou problemas de forma autônoma, corrigindo-os sem intervenção humana.
Etapa 5: adicione casos extremos e teste com seriedade
Seu modelo de prompt de IA não estará pronto para produção até que você identifique todos os casos extremos e informe ao agente exatamente como lidar com eles. Em seguida, você testa exaustivamente até que o agente se comporte corretamente em condições reais.
Primeiro, use técnicas de brainstorming para testar modos de falha. Sente-se e liste todos os cenários em que seu agente pode encontrar dados ou condições inesperadas. Casos extremos acontecem justamente porque são improváveis, mas ainda assim ocorrem.
Categorias de casos extremos a serem documentados:
- Problemas de qualidade dos dados (campos contêm apenas espaços em branco, números em campos de texto, datas definidas com valores impossíveis)
- Conflitos de lógica de negócios (tarefa marcada como “Urgente” e “Baixa prioridade”, com data de vencimento anterior à data de início)
- Condições do sistema (tempo limite da API externa, perda de conexão com o banco de dados no meio do processo)
- Conflitos de permissão (o usuário solicita uma ação para a qual não tem permissão, o agente tenta acessar dados privados)
Para cada caso extremo, escreva a resposta exata usando este formato: Caso extremo (descrição do cenário), Detecção (como o agente reconhece essa situação), Resposta (ação específica que o agente realiza), Fallback (o que acontece se a resposta primária falhar).
Documente no mínimo 15 a 20 casos extremos. Inclua-os no prompt do seu agente como lógica condicional: “Se a condição X ocorrer, execute a ação Y”.
Agora teste sistematicamente. Seu protocolo de teste deve incluir:
- Teste de linha de base (execute o agente com dados válidos e completos para confirmar a funcionalidade básica)
- Casos extremos individuais (teste cada caso extremo documentado separadamente)
- Casos extremos combinados (teste vários casos extremos simultaneamente)
- Valores limite (valores mínimos e máximos aceitáveis para todos os campos)
- Solicitações rápidas (acionar o agente várias vezes em rápida sucessão)
- Cenários de interrupção (intervenção manual enquanto o agente está no meio do processo)
Assista a este vídeo para criar um agente de IA do zero:
Práticas recomendadas para prompts de agentes de IA
Veja como escrever prompts eficazes para agentes de IA para automação de processos de negócios que funcionam.
Force o agente a escolher, mesmo quando as entradas discordarem
Os agentes enfrentam regularmente sinais contraditórios. Uma ferramenta retorna dados parciais. Outra expira. Uma terceira discorda. Prompts que dizem “use a melhor fonte” deixam o agente na dúvida.
Uma abordagem mais forte define uma ordem de escolha explícita. Por exemplo, diga ao agente para confiar nos dados internos em vez de APIs de terceiros ou para preferir o carimbo de data/hora mais recente, mesmo que as pontuações de confiança caiam. Uma ordem clara evita oscilações entre as execuções e mantém o comportamento consistente.
🚀 Vantagem do ClickUp: Traga a IA contextual diretamente para o seu fluxo de trabalho usando sinais reais do espaço de trabalho com o ClickUp BrainGPT. Isso garante que a lógica do seu prompt reflita o que realmente está acontecendo.
Você pode pesquisar em seus aplicativos de trabalho e na web a partir de uma única interface, extrair contexto de tarefas e documentos para informar regras de prompt e até mesmo usar entrada de voz com o ClickUp Talk to Text para capturar a intenção 4 vezes mais rápido. Isso significa que, quando você documenta o comportamento ou os limites do agente, o BrainGPT ajuda a vincular essas regras diretamente ao trabalho que elas afetam.
Torne os estados de falha explícitos
A maioria dos prompts descreve o que é o sucesso e não menciona o fracasso. Esse silêncio cria um comportamento imprevisível.
Identifique condições específicas de falha e respostas esperadas.
Por exemplo, descreva o que o agente deve fazer quando campos obrigatórios desaparecem, quando uma ferramenta retorna dados obsoletos ou quando as tentativas excedem um limite. Isso elimina a improvisação e reduz o tempo de recuperação em todas as ferramentas de produtividade de IA.
🔍 Você sabia? No início da década de 1970, os médicos tiveram seu primeiro contato com um agente de IA na medicina por meio do MYCIN. Esse sistema recomendava antibióticos com base nos sintomas dos pacientes e nos resultados dos exames laboratoriais. Os testes mostraram que ele tinha um desempenho tão bom quanto o de médicos juniores.
Torne as alterações de prompts seguras para aplicar
Os prompts mudam com muito mais frequência do que as equipes esperam. Um pequeno ajuste para corrigir um caso extremo pode silenciosamente quebrar outros três se tudo estiver em um único bloco de texto.
Uma abordagem mais segura mantém os prompts modulares:
- Regras estáveis, como limites de segurança, limites de escalonamento e condições de parada, estão em uma seção claramente marcada que raramente muda.
- A lógica variável, como regras de priorização ou pontuação, deve ficar separada para que as equipes saibam onde as edições devem ser feitas.
- Suposições de ambiente, incluindo ferramentas disponíveis ou atualização de dados, merecem seu próprio espaço, para que as alterações nelas não afetem o comportamento principal.
Quer gerar posts de blog usando ferramentas de IA? O AI Prompt & Guide for Blog Posts do ClickUp é o modelo perfeito para você começar rapidamente.
Ele funciona no ClickUp Docs para ajudá-lo a organizar ideias, gerar conteúdo de forma eficaz e, em seguida, refinar o conteúdo com sugestões baseadas em IA.
Erros comuns a evitar
Os problemas abaixo aparecem repetidamente quando os agentes passam para fluxos de trabalho reais. Evitá-los antecipadamente economiza tempo, retrabalho e confiança posteriormente. 👇
| Erro | O que dá errado na prática | O que fazer de diferente |
| Escrevendo prompts como texto de formato livre | Os agentes interpretam as instruções de maneira diferente em cada execução, levando a desvios e resultados imprevisíveis. | Use seções estruturadas para escopo de tarefas, regras de decisão, resultados e tratamento de falhas. |
| Deixando casos extremos sem documentação | Os agentes improvisam quando há dados faltando, erros nas ferramentas ou conflitos. | Nomeie os estados de falha conhecidos e defina o comportamento esperado para cada um deles. |
| Combinando julgamento e execução | Os agentes confundem a lógica de avaliação e as permissões de ação | Separe a forma como o agente avalia as entradas das ações que ele pode realizar. |
| Permitindo prioridades vagas | Sinais conflitantes produzem decisões inconsistentes | Defina a ordem de prioridade e substitua as regras explicitamente |
| Tratando prompts como ativos únicos | Pequenas edições reintroduzem falhas antigas | Versões de prompts, suposições de documentos e revisão de alterações isoladamente |
💡 Dica profissional: separe o escopo do pensamento do escopo da produção. Diga ao agente o que ele pode pensar e o que pode dizer. Por exemplo: “Você pode considerar as vantagens e desvantagens internamente, mas produza apenas a recomendação final”. Isso reduz drasticamente as divagações.
Prompt, Set, ClickUp!
Escrever prompts para agentes de IA exige uma mudança de mentalidade. Você deixa de pensar em termos de uma boa resposta e passa a pensar em termos de comportamento repetível.
É aqui também que as ferramentas começam a fazer diferença.
O ClickUp oferece às equipes um local prático para projetar, documentar, testar e desenvolver prompts de agentes junto com os fluxos de trabalho que eles alimentam. Os documentos capturam a lógica de decisão e as suposições, os Super Agentes executam com base em dados reais do espaço de trabalho e o ClickUp Brain conecta o contexto para que os prompts permaneçam alinhados com a forma como o trabalho é executado.
Se você deseja passar da fase de experimentação com agentes para a execução confiante em grande escala, inscreva-se hoje mesmo no ClickUp! ✅
Perguntas frequentes (FAQ)
Um prompt de chat gera uma única resposta em uma conversa. Um prompt de agente de IA, por outro lado, define como o sistema se comporta ao longo do tempo. Ele define regras para a tomada de decisões, o uso de ferramentas e a execução de várias etapas em todas as tarefas.
No mínimo, um prompt do sistema precisa de um contexto claro. Isso inclui a função do agente, os objetivos, os limites operacionais e o comportamento esperado quando os dados estão ausentes ou incertos. Juntos, esses elementos mantêm os resultados consistentes e previsíveis.
Quando há ferramentas envolvidas, os prompts devem explicar a intenção antes da execução. Orientações sobre quando uma ferramenta se aplica, quais entradas ela requer e como os resultados alimentam a próxima etapa ajudam o agente a agir corretamente, sem precisar adivinhar.
As alucinações diminuem quando os prompts definem uma fonte confiável de verdade. Restrições, etapas de validação e instruções claras de fallback orientam o agente quando as informações não podem ser verificadas.
O formato certo depende do resultado. O JSON oferece suporte a fluxos de trabalho estruturados e integrações de sistemas, enquanto o markdown funciona melhor para revisões e explicações legíveis por humanos.
Prompts confiáveis são resultado de iterações. Testar em cenários reais, acompanhar as alterações e armazenar versões em um repositório compartilhado ajuda a manter o controle à medida que os prompts evoluem.
A proteção começa com a separação. As instruções principais permanecem isoladas, as entradas do usuário são validadas e o acesso à ferramenta permanece restrito a ações aprovadas.
À medida que o trabalho cresce, a estrutura se torna importante. Os modelos oferecem suporte à repetibilidade e ao alinhamento da equipe, enquanto os prompts ad hoc são adequados para experimentos iniciais ou casos de uso limitados.