AI-agenter rör sig snabbt inom verkliga arbetsflöden. Cirka 62 % av organisationerna experimenterar med dem, men endast 23 % lyckas använda dem konsekvent i stor skala.
Friktionen ligger sällan i modellerna eller verktygen. Den visar sig i hur instruktioner skrivs, återanvänds och betraktas som tillförlitliga över tid.
När kommandon känns vaga beter sig agenterna oförutsägbart. Resultaten varierar mellan körningar, specialfall stör flödena och förtroendet minskar. Teamet får i slutändan ta hand om automatiseringen som var tänkt att minska arbetsinsatsen.
Tydliga, strukturerade promptar förändrar den dynamiken. De hjälper agenterna att agera konsekvent i alla verktyg, hantera variationer utan att tappa greppet och förbli pålitliga även när systemen blir mer komplexa.
I det här blogginlägget utforskar vi hur man skriver promptar för AI-agenter. Vi tittar också på hur ClickUp stöder agentdrivna arbetsflöden. 🎯
Vad är en AI-agentprompt?
En AI-agentprompt är en strukturerad uppsättning instruktioner som styr agentens beslut i olika steg, verktyg och förhållanden. Den definierar vad agenten ska göra, vilka data den kan använda, hur den ska reagera på variationer och när den ska sluta eller eskalera.
Tydliga promptar skapar repeterbart beteende, begränsar avvikelser mellan körningar och gör AI-agenters arbetsflöden enklare att felsöka, uppdatera och skala.
🔍 Visste du att? Tidiga AI-agenter som användes inom robotik fastnade ofta och gjorde ingenting. I ett dokumenterat laboratorieexperiment lärde sig en navigationsagent att det var bättre att stå stilla för att undvika straff än att utforska omgivningen. Forskare kallade detta beteende för ”belöningshackning”.
Varför promptkvalitet är viktigare för agenter än chatt
AI-agentverktyg hanterar komplexa, flerstegsuppgifter som utvecklas över tid. En vag instruktion i chatten kan ge dig ett hyfsat svar, men samma instruktion till en agent kan leda till timmar av slöseri med datorkraft och felaktiga resultat.
Här är vad som gör agentprompter annorlunda:
- Agenterna fattar beslut självständigt: De väljer vilka verktyg som ska användas, när de ska återkomma och hur fel ska hanteras.
- Misstag ackumuleras snabbt: Ett felaktigt val tidigt i ett arbetsflöde kan få konsekvenser för dussintals efterföljande åtgärder.
- Kontexten försämras över långa sekvenser: Agenterna tappar bort de ursprungliga målen om promptarna saknar en tydlig struktur.
- Återställningskostnaderna är höga: Åtgärder kräver ofta att hela arbetsflöden startas om.
Med chatt kan du korrigera kursen i realtid. Agenter behöver skyddsräcken inbyggda i själva prompten.
🧠 Kul fakta: 1997 lärde sig en AI-agent vid namn Softbot att surfa på internet på egen hand. Den listade ut hur man kombinerar grundläggande kommandon som att söka, ladda ner filer och packa upp dem för att uppnå mål utan att varje steg uttryckligen behövde anges. Detta anses vara ett av de tidigaste exemplen på en autonom webbagent.
📖 Läs också: Typer av AI-agenter som ökar företagets effektivitet
Grundläggande byggstenar för starka agentprompter
Effektiva agentprompter består av tre lager. Varje block eliminerar tvetydigheter och ger agenten stabil vägledning över flera körningar. 📨
Lager 1: Rolldefinition (vem agenten är)
Ge agenten en identitet som styr dess val. En ”säkerhetsrevisor” letar efter sårbarheter och flaggar riskfyllda mönster. Å andra sidan prioriterar en ”dokumentationsförfattare” läsbarhet och konsekvent formatering.
Rollen avgör vilka verktyg agenten väljer först och hur den bryter oavgjorda situationer när flera alternativ verkar giltiga.
📮 ClickUp Insight: 30 % av arbetstagarna tror att automatisering kan spara dem 1–2 timmar per vecka, medan 19 % uppskattar att det kan frigöra 3–5 timmar för djup, fokuserat arbete.
Även dessa små tidsbesparingar summeras: bara två timmar per vecka motsvarar över 100 timmar per år – tid som kan ägnas åt kreativitet, strategiskt tänkande eller personlig utveckling. 💯
Med ClickUps AI-agenter och ClickUp Brain kan du automatisera arbetsflöden, generera projektuppdateringar och omvandla dina mötesanteckningar till praktiska nästa steg – allt inom samma plattform. Du behöver inga extra verktyg eller integrationer – ClickUp samlar allt du behöver för att automatisera och optimera din arbetsdag på ett och samma ställe.
💫 Verkliga resultat: RevPartners minskade sina SaaS-kostnader med 50 % genom att konsolidera tre verktyg till ClickUp – och fick därmed en enhetlig plattform med fler funktioner, tätare samarbete och en enda källa till information som är lättare att hantera och skala.
Lager 2: Uppgiftsstruktur (vad agenten måste utföra)
Planera stegen i rätt ordning.
En forskningsagent måste hitta relevanta artiklar, extrahera viktiga påståenden, korsreferera resultat, flagga motsägelser och sammanfatta resultat. Varje steg behöver en konkret avslutningsvillkor.
"Extrahera viktiga påståenden" innebär att hämta direkta citat och citatnummer, inte att skriva en vag sammanfattande paragraf. Specificitet hindrar agenten från att vandra iväg.
💡 Proffstips: Använd negativa instruktioner sparsamt men noggrant. Istället för "hallucinera inte" kan du säga "uppfinna inte API:er, mätvärden eller källor". Riktade negativa instruktioner formar beteendet mycket bättre än allmänna varningar.
Lager 3: Operativa riktlinjer (hur agenten ska bete sig)
Sätt gränser för autonoma beslut:
- När försöker agenten igen med en misslyckad databasfråga? (Två gånger, sedan varnar den dig)
- När hoppar den över ofullständiga data? (Aldrig, såvida inte bristen är mindre än 5 %)
Konkreta tröskelvärden är bättre än vaga instruktioner. Agenten kan inte läsa dina tankar när något går snett mitt i natten.
🚀 ClickUp-fördel: Hjälp teamen att undvika promptskuld när agentlogiken blir mer komplex med ClickUp Docs. Teamen kan spåra antaganden, motiveringar och avvägningar bakom agentbeslut med effektiv processdokumentation.
Versionshistoriken gör det enkelt att upptäcka regressioner, och länkar till ClickUp Tasks visar var en regel tillämpas i praktiken. Detta gör att agenternas beteende förblir begripligt även månader senare, trots flera överlämningar och systemändringar.
Steg för steg: Hur man skriver promptar för en AI-agent
Agentprompter kräver precision. Varje instruktion blir ett beslutstillfälle, och dessa beslut samverkar över arbetsflödena.
ClickUp är världens första konvergerade AI-arbetsyta, skapad för att eliminera arbetsöverbelastning. Den förenar chatt, kunskap, artificiell intelligens och projektuppgifter.
Så här skriver du AI-prompter som håller agenterna på rätt spår (med ClickUp!). 🪄
Steg 1: Definiera uppgiften, gränserna och vad ”klar” innebär
Börja med att dokumentera exakt hur framgång ser ut. Skriv ner hela omfattningen innan du rör några konfigurationsinställningar.
Svara konkret på dessa tre frågor:
- Vilken specifik uppgift eller vilket specifikt beslut ansvarar denna agent för?
- Var börjar och slutar dess auktoritet?
- Vilka mätbara resultat signalerar att något är slutfört?
En agent som "hjälper säljteamet" säger ingenting. Men en agent som "kvalificerar inkommande leads baserat på företagsstorlek, budget och tidsplan, och sedan vidarebefordrar kvalificerade leads till regionala säljare inom två timmar" ger dig en tydlig uppgift.
Gränser förhindrar att omfattningen kryper. Om du bygger en forskningsagent, ange:
- De exakta källor som den kan konsultera (din företags kunskapsbas, specifika databaser, vissa webbplatser)
- Hur djupt det ska söka (kontrollera de första 10 resultaten, skanna dokument under 50 sidor)
- När det måste eskaleras till en människa (när källor motsäger varandra, när informationen är äldre än sex månader)
Det mest förbisedda är att definiera "klart". Kriterier för slutförande blir grunden för din prompt. För en datavalideringsagent kan "klart" betyda:
- Alla obligatoriska fält innehåller data
- Värdena överensstämmer med förväntade format (datum i ÅÅÅÅ-MM-DD, valuta i USD)
- Korskontroller mot befintliga poster visar inga dubbletter.
- Undantagsrapport genererad för flaggade objekt
Hur ClickUp hjälper
ClickUp Super Agents är AI-drivna teammedlemmar som är utformade för att spara tid, öka produktiviteten och anpassa sig till din arbetsplats.
När du skapar en Super Agent definierar du dess uppgift med hjälp av naturligt språk. ClickUp Brain, AI-lagret som driver Super Agents, förstår redan din arbetsplatskontext eftersom det kan se dina uppgifter, anpassade fält, dokument och arbetsflödesmönster.
Anta att du behöver en agent för att sortera felrapporter.
Med Super Agent Builder kan du beskriva uppdraget: ”Kategorisera inkommande felrapporter, tilldela allvarlighetsgrad baserat på påverkan och vidarebefordra till rätt teknikteam.”
Agenten ärver slutförandekriterier från din arbetsplatsinställning. När en felrapportsuppgift flyttas till statusen "Triaged", tilldelas ett allvarlighetsvärde och visar en taggad teammedlem, anser agenten att uppgiften är slutförd.
💡 Proffstips: Ge agenten en misslyckandepersonlighet. Tala om för agenten vad den ska göra när den är osäker: ställa en förtydligande fråga, göra en konservativ antagande eller stanna upp och flagga risken. Agenter utan misslyckanderegler hallucinerar med självförtroende.
Steg 2: Ange indata och beteende vid saknade data
AI-agenter slutar fungera när de saknar information eller får felaktiga data. Din uppgift är att dokumentera varje inmatning i förväg och sedan skriva tydliga regler för hantering av saknade eller felaktiga data.
En inmatningsspecifikation bör innehålla följande:
- Ange namn och beskrivning
- Datatyp (sträng, tal, datum, boolesk, fil)
- Förväntat format (ISO 8601 för datum, två decimaler för valuta)
- Giltiga värdeintervall (prioritet måste vara 1–5, status måste matcha fördefinierad lista)
- Oavsett om inmatningen är obligatorisk eller valfri
Exempel på specifikation för en agent för godkännande av utgifter: Anställd-ID (sträng, sex alfanumeriska tecken, obligatoriskt), Belopp (tal, valutaformat, $0,01–$10 000,00, obligatoriskt), Kategori (enum från fördefinierad lista, obligatoriskt), Kvittens (PDF eller JPEG under 5 MB, valfritt).
Skriv nu protokollet för saknade data. Det är här de flesta AI-prompttekniker misslyckas. Varje scenario där data kan saknas eller vara ogiltiga kräver tydliga instruktioner.
Ange det exakta svaret för varje inmatning:
- Avvisa omedelbart och meddela den som skickat in?
- Begära förtydligande och paus?
- Använd ett standardvärde och fortsätt?
- Hoppa över denna post och bearbeta andra?
- Eskalera till mänsklig granskning?
Hur ClickUp hjälper
ClickUp Brain kopplar samman komplexa uppgifter, dokument, kommentarer och externa verktyg för att ge kontextuella svar baserade på ditt faktiska arbete. När du konfigurerar agenter i ClickUp kan AI-verktyget hämta kontext direkt från din arbetsyta.
Låt oss säga att din agent för godkännande av utgifter behöver budgetdata för att fatta beslut. I ClickUp spårar du budgetallokeringar med hjälp av ett anpassat fält som heter Återstående budget på projektuppgifter. Agenten kan fråga det fältet direkt istället för att behöva mata in data manuellt.
När en obligatorisk uppgift saknas följer agenten de regler du konfigurerar. Anta att någon skickar in en utgiftsbegäran men lämnar fältet Kategori tomt. Agenten kan:
- Uppdatera uppgiftsstatusen till "Behöver information"
- Lägg till en kommentar: ”@submitter, välj en utgiftskategori från rullgardinsmenyn Kategori”.
- Ange ett förfallodatum 48 timmar från nu
- Lägg till uppgiften i vyn "Väntande information"
Läs mer om Super Agents i ClickUp:
Steg 3: Skriv verktygsregler med hjälp av triggers, behörigheter och stoppvillkor
Nu kan du omvandla din agent från ett koncept till ett operativt system. För att göra det måste dessa komponenter samverka:
Exakta triggers anger den exakta händelse som får din agent att agera. "När en uppgift skapas" aktiveras konstant. "När en uppgift skapas i listan Feature Requests, taggad Customer-Submitted, och fältet Priority är tomt" aktiveras endast när specifika villkor är uppfyllda.
Skapa triggers kring observerbara händelser:
- Statusändringar (uppgiften flyttas från "Under granskning" till "Godkänd")
- Fältuppdateringar (prioritet ändras till ”Brådskande”)
- Tidsvillkor (varje måndag kl. 9, 24 timmar efter att uppgiften skapats)
- Externa signaler (formulärskickat, API-webhook utlöst)
- Användaråtgärder (uppgift tilldelad agent, agent @nämnd i kommentar)
Verktygsbehörigheter styr vilka åtgärder din agent kan utföra: skapa uppgifter, uppdatera fält, skicka aviseringar, läsa dokument och anropa externa API:er. Det finns tre behörighetsnivåer för varje verktyg: alltid tillåtet, villkorligt tillåtet och aldrig tillåtet.
Slutligen talar stoppvillkor om för agenten när den ska sluta försöka. Utan dem fortsätter agenterna i en oändlig loop och slösar bort resurser. Vanliga stoppvillkor är:
- Försöksbegränsningar (sluta efter tre misslyckade API-anrop)
- Tidsgränser (avbryt om processen tar längre tid än 5 minuter)
- Felvillkor (avbryt om extern tjänst returnerar fel 500)
- Mänsklig inblandning (avbryt omedelbart när en mänsklig användare tar över)
Hur ClickUp hjälper
Superagenter är flexibla och använder anpassningsbara verktyg och datakällor i hela ditt arbetsområde och från utvalda externa appar. Från superagentens profil kan du konfigurera triggers, verktyg och kunskapskällor samt anpassa vad agenten har åtkomst till.
När du bygger en AI-superagent i ClickUp arbetar du igenom fyra konfigurationsavsnitt:
- Instruktioner: Definierar agentens roll, mål, ton och beslutsregler som styr hur den svarar och agerar.
- Triggers: Anger de exakta händelser eller villkor som får agenten att köras.
- Verktyg: Bestämmer vilka åtgärder agenten får vidta, till exempel att skapa uppgifter.
- Kunskap: Styr vilka källor agenten kan referera till
Ett innehållsteam kan till exempel skapa en superagent för att göra en första genomgång av bloggutkast. Instruktionerna säger åt den att kontrollera om det finns saknade avsnitt, otydliga argument och tonproblem. Triggern aktiveras när en uppgift flyttas till "Utkast skickat".
Verktygen gör det möjligt att lämna kommentarer direkt i dokumentet och skapa en revisionsuppgift, medan kunskapen ger tillgång till den godkända briefen och tidigare publicerade inlägg.
Steg 4: Lås utdataformatet så att resultaten kan användas nedströms
Inkonsekventa resultat förstör automatiseringen av arbetsflöden. Om din agent genererar rapporter i olika format varje gång kommer människor att sluta lita på den. Lås alla aspekter av utdataformatet innan agenten tas i drift.
För textutdata som sammanfattningar eller rapporter, tillhandahåll en mall som agenten måste följa. Den bör ange:
- Avsnittsrubriker (exakt ordval och ordning)
- Formateringsregler (punktlistor vs. numrerade listor)
- Längdbegränsningar (varje avsnitt under 100 ord)
- Obligatoriska element (alla sammanfattningar måste innehålla nästa steg)
Ange formateringskrav ned till skiljetecken:
- Datum alltid i formatet ÅÅÅÅ-MM-DD
- Valutavärden inkluderar dollartecken och två decimaler ($1 234,56).
- Procenttal inkluderar symbolen % (23 %).
- Namn i formatet Förnamn Efternamn, inte Efternamn, Förnamn
Inkludera exempel i din prompt. Visa agenten tre exempel på utdata som exakt matchar dina krav. Märk dem som "Korrekt utdata", så att agenten förstår att detta är målformatet.
🔍 Visste du att? NASA har använt autonoma AI-agenter i rymduppdrag i årtionden. Remote Agent Experiment genomfördes ombord på rymdfarkosten Deep Space One 1999 och diagnostiserade problem autonomt och korrigerade dem utan mänsklig inblandning.
Steg 5: Lägg till gränsfall och testa på allvar
Din AI-promptmall är inte redo för produktion förrän du har identifierat alla specialfall och talat om för agenten exakt hur den ska hantera dem. Därefter testar du noggrant tills agenten fungerar korrekt under verkliga förhållanden.
Använd först brainstormingtekniker för att testa felmodus. Sätt dig ner och lista alla scenarier där din agent kan stöta på oväntade data eller förhållanden. Gränsfall inträffar just för att de är osannolika, men de inträffar ändå.
Kategorier av gränsfall att dokumentera:
- Problem med datakvalitet (fält som endast innehåller blanksteg, siffror i textfält, datum som är inställda på omöjliga värden)
- Konflikter i affärslogiken (uppgift markerad som både ”Brådskande” och ”Låg prioritet”, förfallodatum före startdatum)
- Systemförhållanden (extern API-timeout, databasanslutning förlorad mitt i processen)
- Behörighetskonflikter (användare begär åtgärder som de saknar behörighet för, agenten försöker få åtkomst till privata data)
För varje specialfall skriver du det exakta svaret i följande format: Specialfall (beskrivning av scenariot), Detektering (hur agenten känner igen situationen), Svar (specifik åtgärd som agenten vidtar), Reservlösning (vad händer om det primära svaret misslyckas).
Dokumentera minst 15–20 gränsfall. Inkludera dem i din agentprompt som villkorslogik: ”Om villkor X inträffar, vidta åtgärd Y.”
Testa nu systematiskt. Ditt testprotokoll bör innehålla:
- Baslinjetest (kör agenten med giltiga, fullständiga data för att bekräfta grundläggande funktionalitet)
- Enskilda specialfall (testa varje dokumenterat specialfall separat)
- Kombinerade gränsfall (testa flera gränsfall samtidigt)
- Gränsvärden (testa minsta och högsta acceptabla värden för alla fält)
- Snabba förfrågningar (utlösa agenten flera gånger i snabb följd)
- Avbrottsscenarier (manuellt ingripande medan agenten är mitt i processen)
Titta på den här videon för att bygga en AI-agent från grunden:
Bästa praxis för att skapa promptar för AI-agenter
Så här skriver du effektiva promptar för AI-agenter för affärsprocessautomatisering som fungerar.
Tvinga agenten att välja, även när ingångarna inte överensstämmer
Agenter möter regelbundet motstridiga signaler. Ett verktyg returnerar ofullständiga data. Ett annat går ut. Ett tredje håller inte med. Prompter som säger "använd den bästa källan" lämnar agenten i ovisshet.
En starkare strategi definierar en tydlig valordning. Be till exempel agenten att lita på interna data framför tredjeparts-API:er, eller att föredra den senaste tidsstämpeln även om konfidenspoängen sjunker. En tydlig ordning förhindrar svängningar mellan körningar och håller beteendet konsekvent.
🚀 ClickUp-fördel: Ta in kontextuell AI direkt i ditt arbetsflöde med hjälp av faktiska arbetsplatssignaler med ClickUp BrainGPT. Det säkerställer att din promptlogik återspeglar vad som verkligen händer.
Du kan söka i dina arbetsappar och på webben från ett enda gränssnitt, hämta information från uppgifter och dokument för att informera promptregler och till och med använda röstinmatning med ClickUp Talk to Text för att fånga upp avsikten fyra gånger snabbare. Det innebär att när du dokumenterar agentbeteende eller tröskelvärden hjälper BrainGPT till att koppla dessa regler direkt till det arbete de påverkar.
Gör felstatusar tydliga
De flesta promptar beskriver hur framgång ser ut och säger ingenting om misslyckanden. Denna tystnad skapar oförutsägbart beteende.
Ange specifika felvillkor och förväntade svar.
Beskriv till exempel vad agenten ska göra när obligatoriska fält saknas, när ett verktyg returnerar inaktuella data eller när antalet försök överskrider en gräns. Detta eliminerar improvisation och förkortar återställningstiden för AI-produktivitetsverktyg.
🔍 Visste du att? I början av 1970-talet fick läkare sin första smak av en AI-agent inom medicinen genom MYCIN. Detta system rekommenderade antibiotika baserat på patientens symtom och laboratorieresultat. Tester visade att det fungerade lika bra som underläkare.
Gör det säkert att tillämpa promptändringar
Prompter ändras mycket oftare än teamen förväntar sig. En liten justering för att åtgärda ett specialfall kan i tysthet förstöra tre andra om allt finns i ett enda textblock.
En säkrare metod är att hålla promptarna modulära:
- Stabila regler, såsom säkerhetsgränser, eskaleringströsklar och stoppvillkor, finns i ett tydligt markerat avsnitt som sällan ändras.
- Variabel logik, som prioriterings- eller poängregler, bör placeras separat så att teamen vet var ändringarna hör hemma.
- Miljöantaganden, inklusive tillgängliga verktyg eller datans aktualitet, förtjänar sitt eget utrymme, så att förändringar där inte påverkar kärnfunktionerna.
Vill du skapa blogginlägg med hjälp av AI-verktyg? ClickUps AI Prompt & Guide for Blog Posts är den perfekta mallen för att komma igång snabbt.
Det fungerar i ClickUp Docs för att hjälpa dig att organisera idéer, generera innehåll effektivt och sedan förfina innehållet med AI-drivna förslag.
Vanliga misstag att undvika
Nedanstående problem uppstår upprepade gånger när agenterna går över till verkliga arbetsflöden. Att undvika dem i ett tidigt skede sparar tid, omarbetningar och förtroende senare. 👇
| Misstag | Vad går fel i praktiken | Vad du kan göra annorlunda |
| Skriva kommandon som fri text | Agenter tolkar instruktioner olika vid olika körningar, vilket leder till avvikelser och oförutsägbara resultat. | Använd strukturerade avsnitt för uppgiftsomfattning, beslutsregler, resultat och hantering av fel. |
| Att lämna gränsfall odokumenterade | Agenter improviserar vid saknade data, verktygsfel eller konflikter | Namnge kända felstatusar och definiera förväntat beteende för varje |
| Kombinera omdöme och utförande | Agenter suddar ut utvärderingslogik och åtgärdsbehörigheter | Separera hur agenten utvärderar indata från vilka åtgärder den kan vidta. |
| Tillåta vaga prioriteringar | Motstridiga signaler leder till inkonsekventa beslut | Definiera prioritetsordning och åsidosätt regler explicit |
| Behandla promptar som engångstillgångar | Små ändringar återintroducerar gamla fel | Versionsprompter, dokumentera antaganden och granska ändringar isolerat |
💡 Proffstips: Separera tankebredden från utfallsbredden. Tala om för agenten vad den får tänka på och vad den får säga. Till exempel: ”Du kan överväga kompromisser internt, men ge endast den slutgiltiga rekommendationen.” Detta minskar avsevärt risken för svammel.
Prompt, Set, ClickUp!
Att skriva promptar för AI-agenter kräver ett nytt sätt att tänka. Du slutar tänka i termer av ett bra svar och börjar tänka i termer av repeterbart beteende.
Det är också här verktygen börjar spela roll.
ClickUp ger teamen en praktisk plats att utforma, dokumentera, testa och utveckla agentprompter tillsammans med de arbetsflöden de driver. Dokumenten fångar upp beslutslogik och antaganden, Super Agents utför uppgifter mot verkliga arbetsplatsdata och ClickUp Brain kopplar samman sammanhanget så att prompter förblir förankrade i hur arbetet fungerar.
Om du vill gå från att experimentera med agenter till att använda dem med självförtroende i stor skala, registrera dig för ClickUp idag! ✅
Vanliga frågor (FAQ)
En chattprompt genererar ett enda svar i en konversation. En AI-agentprompt, å andra sidan, definierar hur systemet beter sig över tid. Den fastställer regler för beslutsfattande, verktygsanvändning och flerstegsutförande över olika uppgifter.
En systemprompt behöver åtminstone ett tydligt sammanhang. Detta inkluderar agentens roll, mål, operativa gränser och förväntat beteende när data saknas eller är osäkra. Tillsammans håller dessa element resultaten konsekventa och förutsägbara.
När verktyg används bör promptar förklara avsikten före exekvering. Vägledning om när ett verktyg ska användas, vilka indata det kräver och hur resultaten matas in i nästa steg hjälper agenten att agera korrekt utan att behöva gissa.
Hallucinationer minskar när promptar definierar en pålitlig källa till sanning. Begränsningar, valideringssteg och tydliga reservinstruktioner guidar agenten när informationen inte kan verifieras.
Rätt format beror på resultatet. JSON stöder strukturerade arbetsflöden och systemintegrationer, medan markdown fungerar bättre för granskningar och mänskligt läsbara förklaringar.
Pålitliga promptar kommer från iteration. Att testa mot verkliga scenarier, spåra ändringar och lagra versioner i ett delat arkiv hjälper till att upprätthålla kontrollen när promptarna utvecklas.
Skyddet börjar med separering. Kärninstruktioner förblir isolerade, användarinmatningar valideras och verktygsåtkomsten förblir begränsad till godkända åtgärder.
När arbetet växer blir strukturen viktig. Mallar stödjer repeterbarhet och samordning inom teamet, medan ad hoc-prompter passar för tidiga experiment eller begränsade användningsfall.