Hur man arbetar effektivt med ClickUp Super Agents: bästa metoder för prompting

Ditt team drunknar i AI-hype, men verktygen känns frikopplade från ditt faktiska arbete.

Du klistrar in projektinformation i en chatbot i hopp om att få en användbar sammanfattning, men får bara ett generiskt svar som saknar all viktig kontext. Det beror på att de flesta AI-verktyg är minnesförlorade – de glömmer allt så fort du stänger fliken, vilket tvingar dig att förklara din värld på nytt vid varje enskild förfrågan.

Att ständigt behöva förklara samma sak om och om igen är mycket tidskrävande och en stor källa till frustration.

Studier visar att arbetstagare lägger 4,5 timmar per vecka på att korrigera AI-genererade resultat. Det skapar en ny typ av AI-spridning – en oplanerad spridning av AI-verktyg och plattformar utan övervakning eller strategi, vilket leder till slöseri med pengar, dubbelarbete och en total brist på kontroll över din organisations AI-avtryck.

Det här är ett scenario där du lägger mer tid på att mata in information till din AI än du får tillbaka i värde. Resultatet blir ett team som tycker att AI är mer besvärligt än det är värt, som överger verktygen och återgår till manuellt, repetitivt arbete.

ClickUp Super Agents är specialutvecklade för att lösa detta problem! I denna blogg tittar vi på hur man arbetar effektivt med AI-agenter med hjälp av bästa praxis och strategier!

Vad är AI-agenter och hur skiljer sig Super Agents från dem?

De flesta team behandlar AI-agenter som avancerade chattbottar – de skriver in detaljerade instruktioner varje gång och undrar varför resultaten känns inkonsekventa.

Endast 15 % av IT-cheferna använder för närvarande helt autonoma AI-agenter.

Här är vad som faktiskt fungerar: ClickUp Super Agents . Det här är AI-drivna teammedlemmar som arbetar i din ClickUp Converged AI Workspace – en enda säker plattform där projekt, dokument, konversationer och analyser samlas, med AI inbyggt som ett intelligenslager som förstår och driver ditt arbete framåt.

Till skillnad från externa chattbottar är de autonoma system som utför uppgifter, fattar beslut och itererar på arbetet utan att behöva ständig mänsklig inmatning. De har redan tillgång till dina ClickUp-uppgifter, ClickUp-dokument och projekthistorik.

Detta är möjligt tack vare två viktiga skillnader:

Agenterna lär sig av ditt arbetsutrymme och kommer ihåg dina preferenser, så att du kan ställa in tydliga mål och riktlinjer en gång under installationen och sedan låta agenten arbeta självständigt i dina arbetsflöden utan att behöva ge konstanta instruktioner.

Förändringen är omedelbar. Istället för att spendera dagen med att kopiera och klistra in kontext i en tom textruta har du en AI-kollega som redan är uppdaterad. Du kan tilldela den ett mål, och den använder sin inbyggda kunskap för att få jobbet gjort, vilket frigör ditt team så att de kan fokusera på arbete som kräver mänsklig kreativitet och strategiskt tänkande.

🎥 Titta på den här videon för att lära dig mer om Super Agents:

När ska man använda AI-agenter och när ska man använda traditionella arbetsflöden?

Du har konfigurerat några grundläggande automatiseringar, men nu behöver du mer ammunition.

Du vill till exempel automatisera en flerstegsprocess som kräver viss bedömning, till exempel att prioritera tekniska buggar efter kundpåverkan, men ditt enkla, regelbaserade system klarar inte av tvetydigheten. Det är en frustrerande återvändsgränd som tvingar ditt team tillbaka till manuell, tidskrävande samordning.

Detta är ett klassiskt exempel på att använda fel verktyg för uppgiften. Antingen överger du automatiseringen helt och hållet, vilket innebär att ditt team måste utföra timmar av repetitivt arbete, eller så bygger du ett bräckligt, överkonstruerat nätverk av triggers som bryts så fort en variabel ändras.

Lösningen är att använda ett skiktat tillvägagångssätt, där traditionell automatisering kombineras med AI-agenter för mer komplexa scenarier. I ClickUp innebär detta att man måste veta när man ska använda ClickUp Automations och när man ska använda en ClickUp Super Agent.

ClickUp Automations är perfekta för förutsägbara, repeterbara åtgärder. De använder enkla automatiseringsutlösare – som en ClickUp Task Status -ändring eller ett förfallodatum – för att utföra en specifik åtgärd. Tänk på dem som dina arbetsflödets pålitliga arbetshästar.

ClickUp Super Agents är däremot avsedda för uppgifter som kräver resonemang och sammanhang. De kommer till sin rätt när arbetet innefattar tvetydigheter, flera steg eller hämtning av information från olika källor.

Här är när du ska använda var och en:

Med detta ramverk förvandlas ditt teams arbetsflöde.

Enkla, högfrekventa uppgifter hanteras enkelt av ClickUp Automations. För komplexa, kognitivt intensiva uppgifter använder du en Super Agent. Detta skapar ett kraftfullt, motståndskraftigt system där du inte bara automatiserar klick, utan även automatiserar mikrobeslut.

Varför prompting är onboarding, inte en kärnkompetens

Alla känner att de måste behärska en ny, mycket teknisk färdighet, även kallad prompting, bara för att få ut grundläggande värde av AI. I verkligheten skapar detta ett hinder för AI-användning, där endast ett fåtal ”power users” kan få AI att fungera, medan resten av teamet hamnar på efterkälken, frustrerade och improduktiva.

Denna dynamik är ett direkt resultat av att man använder AI-verktyg utan sammanhang.

När en AI inte har något minne är varje interaktion en kallstart, och kvaliteten på resultatet beror helt på kvaliteten på din prompt. Det är en utmattande cykel som gör att AI känns som en krävande syssla snarare än en hjälpsam assistent.

Med ClickUp Super Agents är prompting en engångsprocess vid onboarding, inte en daglig, repetitiv färdighet. Eftersom Super Agents har ett beständigt minne och är integrerade i din ClickUp Converged AI Workspace, behöver du bara lära dem reglerna en gång, så kommer de ihåg dem för alltid.

Tänk på det som att introducera en ny teammedlem. Du skulle inte förklara företagets mission och projektets mål på nytt varje gång du tilldelar en uppgift. Du gör det en gång och litar på att de kommer ihåg den informationen. Så fungerar Super Agents.

Detta förändrar var ditt team lägger sin energi.

Istället för att hålla ändlösa workshops om prompt crafting kan du fokusera på det som verkligen är viktigt: att definiera tydliga mål för teamet, etablera smarta riktlinjer och bygga enkla feedbackloopar. Promptingen sker under den initiala installationen, och värdet ökar för varje uppgift som agenten slutför självständigt.

📮ClickUp Insight: Hälften av våra respondenter har svårt att ta till sig AI; 23 % vet helt enkelt inte var de ska börja, medan 27 % behöver mer utbildning för att kunna göra något avancerat.

ClickUp löser detta problem med ett välbekant chattgränssnitt som känns precis som att skicka sms.

Teamen kan börja direkt med enkla frågor och förfrågningar och sedan naturligt upptäcka mer kraftfulla automatiseringsfunktioner och agentiska arbetsflöden utan den skrämmande inlärningskurva som hindrar så många människor.

Hur man definierar mål, riktlinjer och resultat för AI-agenter

De flesta av oss har provat att använda en AI-assistent, men resultaten varierar kraftigt. Vi ber den att "hjälpa till med marknadsföringstexter" och får något så generiskt att det är oanvändbart. 🤨

Utan tydliga riktlinjer är en AI-agent bara ett kraftfullt verktyg som inte riktas mot något. Konsekvenserna blir inkonsekventa resultat och bristande förtroende för systemet. Ditt team kommer inte att delegera arbete till en agent som de inte kan lita på, och löftet om AI-driven produktivitet förblir just det – ett löfte.

Lösningen är att sluta tänka på uppmaningar och börja tänka på ramverk. Det förarbete du lägger ner på att definiera mål, riktlinjer och resultat eliminerar behovet av ständiga, repetitiva uppmaningar.

Fastställ tydliga framgångskriterier i förväg

Vaga mål ger vaga resultat. En agent behöver ett specifikt, mätbart resultat att arbeta mot.

Denna nivå av specificitet ger agenten en tydlig definition av ”klart”. Den vet vad, när och var, vilket eliminerar gissningar och säkerställer att resultatet är omedelbart användbart.

Fastställ gränser och behörigheter

En autonom agent är en kraftfull samarbetspartner, men den måste känna till sina begränsningar. Rädslan för att en AI ska "gå överstyr" och vidta icke godkända åtgärder är ett stort hinder för införandet. Detta leder till att teamen antingen inte använder agenter alls eller mikrostyr dem så hårt att det motverkar syftet med automatiseringen.

Du kan lösa detta genom att fastställa tydliga gränser från början. I ClickUp behandlas Super Agents som användare, vilket innebär att de ärver de arbetsplatsbehörigheter och arbetsplatsroller som du redan har ställt in. Detta ger ett kraftfullt lager av inbyggd säkerhet.

Du kan sedan konfigurera ytterligare åtkomstkontroller för agenten själv. Du kan till exempel ge en Super Agent behörighet att skapa ett nytt ClickUp Doc men inte publicera det, eller att ändra en ClickUp Task Status men inte omfördela ägarskapet.

Dessa riktlinjer ger ditt team självförtroendet att låta agenten arbeta självständigt.

Definiera överlämningspunkter för mänsklig granskning

Alla beslut bör inte automatiseras. När du använder en agent utan tydliga kontrollpunkter för mänsklig övervakning riskerar du att den gör ett misstag i en viktig uppgift, till exempel att skicka en felaktig uppdatering till en stor kund. Detta undergräver förtroendet och kan orsaka verkliga affärsproblem.

Lösningen är att skapa arbetsflöden där människor är delaktiga. Identifiera de tillfällen då mänskligt omdöme är avgörande och skapa tydliga överlämningspunkter. Det handlar inte om mikrostyrning, utan om smart samarbete.

Du kan till exempel konfigurera en Super Agent så att den utarbetar en veckovis rapport till intressenterna, men istället för att skicka den direkt skapar den en uppgift som tilldelas projektledaren med utkastet bifogat för granskning.

Agenten gör det tunga arbetet med att samla in och sammanfatta data, och människan står för den slutliga kritiska granskningen. Detta samarbetsinriktade tillvägagångssätt skapar förtroende och säkerställer kvalitet utan att effektiviteten påverkas.

Här är ett riskhanteringsflöde som drivs av Super Agents med en människa i loop:

Effektiva tekniker för att få agenterna att arbeta i samma riktning

Även med ett system som bygger på onboarding snarare än prompting är de initiala instruktionerna du ger avgörande. Om dina inställningspromptar är slappa eller generiska kommer agentens prestanda också att bli det. Detta leder till en frustrerande cykel av finjusteringar där du ständigt måste justera agentens instruktioner för att korrigera dess resultat, vilket känns lika tråkigt som att konstruera en extern chatbot.

Konsekvensen blir att agenten aldrig riktigt får det rätt. Den kanske utför 80 % av en uppgift korrekt, men de återstående 20 % kräver manuell korrigering som tar all den tid du skulle ha sparat.

För att undvika detta bör du fokusera dina anvisningar på den initiala anpassningen. Dessa anvisningsmetoder handlar om att lära agenten hur man arbetar, inte bara att tala om vad den ska göra för en enskild uppgift.

Var specifik när det gäller uppgifter och sammanhang

Generiska instruktioner leder till generiska resultat. När du skapar en ClickUp Super Agent, berätta inte bara vilken roll den har – ge den också den kontext den behöver för att prestera på topp.

Denna detaljnivå ger agenten den specifika operativa kontext som behövs för att fatta smarta beslut. Undvik fallgropen att anta att agenten "känner till" ditt teams unika konventioner.

Använd strukturerade format för enhetliga resultat.

Om du behöver att en agents resultat följer ett specifikt format, ge den en tydlig mall. Agenter är utmärkta på att följa mönster, men de kan inte läsa dina tankar. Att bara be om en "sammanfattning" kan resultera i allt från en tät paragraf till några punkter.

Definiera den struktur du vill se. När du till exempel konfigurerar en agent för att sammanfatta mötesanteckningar från ett ClickUp Doc kan dina instruktioner innehålla följande:

”Sammanfatta mötet enligt följande format: Beslut som fattats:

Detta säkerställer att du får konsekventa, förutsägbara resultat varje gång, vilket gör informationen lättare att ta till sig och agera på.

Utnyttja permanent minne för att minska beroendet av promptar.

Det är denna funktion som verkligen skiljer Super Agents från vanliga chattbottar. Eftersom ClickUp Super Agents har oändligt minne lär de sig av varje interaktion. Du behöver inte upprepa dig själv.

Detta förändrar grundläggande hur du arbetar med agenten över tid.

Detta är en central del av LLM-agentramverket i ClickUp.

Agenten utför inte bara en lista med kommandon, utan bygger upp en kunskapsbas om ditt arbete, vilket med tiden dramatiskt minskar ditt behov av detaljerade instruktioner.

Bästa metoder för att arbeta med AI-agenter

Du har konfigurerat din första agent, men den har inte den effekt du förväntade dig.

Det hanterar några isolerade uppgifter, men det har inte förändrat ditt teams produktivitet. Detta händer ofta när team använder agenter isolerat och inte integrerar dem i sin bredare operativa rytm.

Resultatet blir en samling av ”små” automatiseringar som är smidiga men inte strategiska. De sparar några minuter här och där, men löser inte de systemiska problemen med arbetsöverbelastning och bristande samordning i teamet. För att få ut maximalt värde av AI måste du gå från engångsuppgifter till integrerade, skalbara arbetsflöden.

Detta kräver ett nytt sätt att tänka, från att bara använda en agent till att verkligen samarbeta med den. Här är de bästa metoderna för att uppnå detta.

Vanliga misstag när man arbetar med AI-agenter

Låt oss först ta upp vad som inte fungerar. Om du behandlar din Super Agent som en chattbot missar du poängen. Här är de vanligaste misstagen vi ser:

Se detta som en möjlighet att lära dig något nytt. Alla team går igenom en anpassningsperiod när de byter från promptberoende verktyg till autonoma agenter.

Hur man testar och förfinar agenternas prestanda

Börja smått och skala upp smart. Tilldela inte din nya agent en affärskritisk, kundorienterad uppgift redan första dagen. Börja istället med mindre viktiga interna uppgifter för att kalibrera dess beteende.

Granska de första resultaten noggrant. När du hittar ett fel, ge tydlig och specifik feedback. Om en agents sammanfattning till exempel är för lång, säg inte bara "gör den kortare". Redigera agentens instruktioner så att de lyder: "Sammanfattningar ska inte innehålla fler än tre punkter."

Du kan när som helst visa en Super Agents aktivitet och uppdatera dess profil, vilket gör denna förfiningsprocess enkel. Detta är en viktig metod för automatisering av kunskapsbasen – din agent är en del av din kunskapsbas och måste underhållas.

Skapa agentarbetsflöden som kan skalas upp över flera team.

Det är här du kan uppnå exponentiell värdeökning. Enskilda agenter är hjälpsamma, men ett nätverk av samordnade agenter kan sköta hela affärsprocesser. Tänk på hur agenter kan överlämna arbete till varandra, dela sammanhang och arbeta över olika team Spaces i ClickUp.

Till exempel:

Detta arbetsflöde med flera agenter koordinerar en komplex process från start till slut. Det är möjligt eftersom alla agenter arbetar inom samma ClickUp Converged AI Workspace, delar kontext och upprätthåller samordning utan manuella ingrepp.

Så här hanterar Kyle Coleman, vår GVP för marknadsföring, sina arbetsflöden med flera agenter:

Hur ClickUp Super Agents fungerar i din arbetsyta

Frustrationen med de flesta AI-verktyg är inte bara att de är oprecisa. Det är att de finns någon annanstans.

ClickUp Super Agents eliminerar det behovet. De fungerar nämligen inom samma struktur som ditt team redan använder för att planera, utföra och följa upp arbetet.

De arbetar inom ditt teams verkliga struktur.

Varje team har sin egen interna logik. Specifika statusar betyder specifika saker. Anpassade fält återspeglar hur du prioriterar. Vissa listor representerar aktivt utförande, medan andra är backlog eller arkiv.

En Super Agent arbetar enligt den logiken.

Om en uppgift flyttas till "Blockerad" är den statusen inte bara en etikett. Det är en signal som agenten kan tolka. Om ditt marknadsföringsteam definierar brådskande på ett sätt och teknikavdelningen definierar det på ett annat sätt, anpassar sig agenten till det sammanhanget eftersom den arbetar inom dessa utrymmen, inte utanför dem.

Detta är viktigare än det låter. AI misslyckas ofta inte på grund av bristande intelligens, utan på grund av bristande operativ medvetenhet. I din arbetsmiljö reagerar Super Agent på hur ditt team faktiskt arbetar.

De agerar på live-arbete, inte kopior.

När en Super Agent skriver ett veckosammanfattning kan den publicera uppdateringen direkt till den relevanta uppgiften.

Om den identifierar försenade högprioriterade ärenden kan den uppdatera status eller skapa uppföljande deluppgifter i rätt lista. När den förbereder en rapport till intressenterna utformar den dokumentet precis där ditt team förväntar sig att hitta det.

Det finns inget dupliceringslager; åtgärden sker vid källan.

De minskar koordineringstiden för sammankopplat arbete.

Superagenter kan se helheten! De kan se över relaterade uppgifter, beroenden och dokument för att förstå hur arbetet hänger ihop, inte bara hur det förändras.

Istället för att manuellt skanna flera listor för att se vad som är blockerat eller sammanställa uppdateringar från spridda kommentarer, sammanfattar agenten vad som redan händer i arbetsytan och omvandlar det till praktiska insikter.

Den verkliga fördelen är att det blir färre tillfällen då någon måste stanna upp, samla in information och manuellt sammanställa en sammanhängande bild av framstegen.

Superagenter: Vad förändras operativt?

När AI används i din arbetsmiljö deltar den i utförandet. Skillnaden är subtil men betydelsefull. Det innebär färre översättningssteg mellan idé och handling och mindre osynligt lim för att hålla ihop systemen.

Superagenten ersätter dock inte ditt omdöme. Den tar hand om den repetitiva samordningen som tyst dränerar det.

Gå från uppmaningar till verkligt agent samarbete

Det slutgiltiga målet är att utveckla din relation med AI från kommando-och-svar till äkta samarbete.

Detta kräver en organisatorisk förändring. Det innebär att ditt teams mest värdefulla AI-relaterade kompetens inte längre är prompt engineering. Istället är det förmågan att tydligt definiera mål, utforma intelligent arbetsflödeshantering och bygga effektiva feedbackloopar.

Att lita på att en agent arbetar självständigt – inom de ramar du har satt upp – är det som frigör dess fulla potential.

Team som behärskar detta samarbete mellan människor och agenter lägger mycket mindre tid på den tråkiga, repetitiva samordningen som bromsar projekten. De automatiserar utförandet så att de kan fokusera på det arbete som bara människor kan göra: strategiskt tänkande, kreativ problemlösning och relationsbyggande.

Agenten hanterar ”hur”, vilket frigör tid för ditt team att fokusera på ”varför”.

Är du redo att gå vidare från att bara ge uppmaningar och börja samarbeta med AI? Kom igång gratis med ClickUp och upplev hur Super Agents kan förändra ditt teams produktivitet.

Vanliga frågor

Chatbaserade verktyg är stateless, vilket innebär att de svarar på enskilda frågor utan att behålla sammanhanget mellan sessionerna. Agenter med beständigt minne, som ClickUp Super Agents, behåller informationen mellan interaktionerna, lär sig dina preferenser och samlar kunskap om ditt arbete över tid.

Du kan definiera tydliga gränser för vad agenten har tillgång till och vilka åtgärder den kan vidta självständigt. I ClickUp behandlas Super Agents som användare, så de arbetar inom de befintliga behörigheterna och åtkomstkontrollerna som du redan har fastställt för dina teammedlemmar.

För autonoma agenter är det mycket viktigare att definiera tydliga mål och mätbara resultat. Prompting blir en initial "onboarding"-uppgift för att anpassa agenten, snarare än en kontinuerlig, interaktionsbaserad färdighet som krävs för att skapa värde.

Agenter kan endast behålla sammanhanget för de data de har tillgång till. När en agent arbetar i en konvergerad AI-arbetsyta som ClickUp har den inbyggd tillgång till alla dina uppgifter, dokument och arbetsflöden, vilket eliminerar behovet av upprepade uppmaningar eller manuell delning av sammanhang som krävs av externa verktyg.