Cách viết các lệnh cho các trợ lý AI

Các trợ lý AI đang phát triển nhanh chóng trong các quy trình làm việc thực tế. Khoảng 62% tổ chức đang thử nghiệm chúng, nhưng chỉ 23% có thể sử dụng chúng một cách nhất quán trên quy mô lớn.

Vấn đề hiếm khi nằm ở các mô hình hoặc công cụ. Nó xuất hiện trong cách các hướng dẫn được viết, tái sử dụng và tin cậy theo thời gian.

Khi các prompt không chặt chẽ, các agent sẽ hoạt động không ổn định. Kết quả đầu ra thay đổi giữa các lần chạy, các trường hợp đặc biệt làm gián đoạn luồng và độ tin cậy giảm sút. Nhóm cuối cùng phải theo dõi và can thiệp vào hệ thống tự động hóa vốn được thiết kế để giảm bớt nỗ lực.

Các lời nhắc rõ ràng, có cấu trúc thay đổi tình hình đó. Chúng giúp các tác nhân hành xử nhất quán trên các công cụ, xử lý sự biến đổi mà không bị lỗi, và duy trì độ tin cậy khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách viết các lệnh cho các trợ lý AI. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách ClickUp hỗ trợ các quy trình làm việc do trợ lý điều khiển. 🎯

Prompt cho Trợ lý AI là gì?

Một lời nhắc cho trợ lý AI là một bộ hướng dẫn có cấu trúc hướng dẫn quyết định của trợ lý qua các bước, công cụ và điều kiện. Nó xác định việc cần làm cho trợ lý, dữ liệu nào nó có thể sử dụng, cách nó nên phản hồi với các biến thể, và khi nào nên dừng lại hoặc nâng cấp.

Các prompt rõ ràng giúp tạo ra hành vi lặp lại, giới hạn sự thay đổi giữa các lần chạy và làm cho các quy trình làm việc của AI agent dễ dàng hơn trong việc gỡ lỗi, cập nhật và mở rộng quy mô.

Tại sao chất lượng lời nhắc quan trọng hơn đối với các tác nhân so với trò chuyện

Các công cụ trợ lý AI xử lý các công việc phức tạp, nhiều bước diễn ra theo thời gian. Một hướng dẫn mơ hồ trong trò chuyện có thể cho bạn câu trả lời chấp nhận được, nhưng cùng một hướng dẫn đó khi áp dụng cho trợ lý có thể dẫn đến hàng giờ tính toán lãng phí và kết quả sai lệch.

Đây là những điểm khác biệt của các prompt cho agent:

Trò chuyện cho phép bạn điều chỉnh hướng đi trong thời gian thực. Các tác nhân cần có các giới hạn được tích hợp sẵn trong chính lời nhắc.

Các khối cơ bản của các lời nhắc mạnh mẽ cho trợ lý AI

Các lời nhắc hiệu quả cho trợ lý bao gồm ba khối. Mỗi khối loại bỏ sự mơ hồ và cung cấp hướng dẫn ổn định cho trợ lý trong mọi lần thực thi. 📨

Lớp 1: Xác định vai trò (Trợ lý là ai)

Gán cho tác nhân một danh tính để định hướng các quyết định của nó. Một 'kiểm toán viên bảo mật' tìm kiếm lỗ hổng và đánh dấu các mẫu rủi ro. Ngược lại, một 'người viết tài liệu' ưu tiên tính dễ đọc và định dạng nhất quán.

Vai trò quyết định công cụ nào mà tác nhân sẽ chọn trước tiên và cách nó giải quyết các trường hợp xung đột khi có nhiều tùy chọn hợp lệ.

Lớp 2: Cấu trúc công việc (Những gì tác nhân phải hoàn thành)

Lập kế hoạch các bước theo thứ tự.

Một tác nhân nghiên cứu cần tìm các bài báo liên quan, trích xuất các tuyên bố chính, đối chiếu kết quả, đánh dấu các mâu thuẫn và tóm tắt kết quả. Mỗi bước cần có điều kiện kết thúc cụ thể.

‘Trích xuất các tuyên bố chính’ có nghĩa là lấy các trích dẫn trực tiếp và số trích dẫn, không phải viết một đoạn tóm tắt mơ hồ. Sự cụ thể giúp bot không bị lạc hướng.

Lớp 3: Hướng dẫn vận hành (Cách thức hoạt động của trợ lý)

Đặt giới hạn cho các quyết định tự động:

Các ngưỡng cụ thể hiệu quả hơn các hướng dẫn mơ hồ. Trợ lý không thể đọc được suy nghĩ của bạn khi có sự cố xảy ra vào nửa đêm.

🚀 Lợi thế của ClickUp: Giúp các nhóm tránh nợ lệnh khi logic của trợ lý trở nên phức tạp hơn với ClickUp Docs. Các nhóm có thể đang theo dõi các giả định, lý do và sự đánh đổi đằng sau các quyết định của trợ lý thông qua tài liệu quy trình hiệu quả.

Lịch sử phiên bản giúp dễ dàng phát hiện các lỗi lùi, và các liên kết đến nhiệm vụ ClickUp cho thấy nơi quy tắc được áp dụng trong thực tế. Điều này giúp hành vi của agent vẫn dễ hiểu sau nhiều tháng, ngay cả sau nhiều lần chuyển giao và thay đổi hệ thống.

Hướng dẫn từng bước: Cách viết lệnh cho một trợ lý AI

Các lời nhắc cho trợ lý cần độ chính xác cao. Mỗi hướng dẫn trở thành một điểm quyết định, và những quyết định này tích lũy qua các quy trình làm việc.

ClickUp là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, được thiết kế để loại bỏ sự phân tán công việc. Nó tích hợp chat, kiến thức, trí tuệ nhân tạo và các công việc dự án.

Dưới đây là cách viết các lệnh AI giúp các tác nhân duy trì hướng đi đúng (với ClickUp!). 🪄

Bước #1: Xác định công việc, phạm vi và định nghĩa "hoàn thành"

Bắt đầu bằng cách ghi chép chi tiết về mục tiêu thành công. Viết ra phạm vi công việc hoàn chỉnh trước khi điều chỉnh bất kỳ cài đặt cấu hình nào.

Trả lời ba câu hỏi sau một cách cụ thể:

Một tác nhân AI chỉ nói "giúp nhóm bán hàng" không cung cấp thông tin cụ thể. Tuy nhiên, một tác nhân AI "xác định các khách hàng tiềm năng dựa trên kích thước công ty, ngân sách và dòng thời gian, sau đó chuyển các khách hàng tiềm năng đã được xác định đến các nhân viên bán hàng khu vực trong vòng 2 giờ" sẽ cung cấp cho bạn một nhiệm vụ rõ ràng.

Giới hạn phạm vi giúp ngăn chặn sự mở rộng phạm vi. Nếu bạn đang phát triển một tác nhân nghiên cứu, hãy xác định rõ:

Phần quan trọng nhất thường bị bỏ qua là định nghĩa ‘hoàn thành’. Tiêu chí hoàn thành trở thành nền tảng cho prompt của bạn. Đối với một tác nhân xác thực dữ liệu, ‘hoàn thành’ có thể có nghĩa là:

Cách ClickUp hỗ trợ

ClickUp Super Agents là đồng nghiệp được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để tiết kiệm thời gian, tăng năng suất và thích ứng với không gian làm việc của bạn.

Khi tạo một Super Agent, bạn định nghĩa công việc của nó bằng ngôn ngữ tự nhiên. ClickUp Brain, lớp AI điều khiển Super Agents, đã hiểu bối cảnh không gian làm việc của bạn vì nó có thể xem các công việc, Trường Tùy chỉnh, tài liệu và mẫu quy trình làm việc của bạn.

Giả sử bạn cần một tác nhân để phân loại các báo cáo lỗi.

Trình tạo Super Agent cho phép bạn mô tả nhiệm vụ: ‘Phân loại các báo cáo lỗi đến, gán mức độ nghiêm trọng dựa trên tác động và chuyển đến nhóm kỹ thuật phù hợp.’

Trợ lý thừa hưởng các tiêu chí hoàn thành từ thiết lập không gian làm việc của bạn. Khi công việc báo cáo lỗi chuyển sang trạng thái ‘Đã phân loại’, có giá trị Mức độ nghiêm trọng được gán và hiển thị thành viên nhóm được gắn thẻ, trợ lý coi công việc đó là đã hoàn thành.

Bước #2: Xác định đầu vào và hành vi xử lý dữ liệu thiếu

Các tác nhân AI sẽ gặp sự cố khi thiếu thông tin hoặc nhận dữ liệu không hợp lệ. Nhiệm vụ của bạn là ghi chép chi tiết mọi đầu vào từ đầu, sau đó viết các quy tắc rõ ràng để xử lý dữ liệu thiếu hoặc sai lệch.

Một định nghĩa đầu vào nên có danh sách các yếu tố cần thiết:

Ví dụ về thông số kỹ thuật cho tác nhân phê duyệt chi phí: ID nhân viên (chuỗi ký tự, 6 ký tự alphanumeric, bắt buộc), Số tiền (số, định dạng tiền tệ, $0.01-$10,000.00, bắt buộc), Danh mục (danh sách định nghĩa trước, bắt buộc), Hóa đơn (PDF hoặc JPEG dưới 5MB, tùy chọn).

Bây giờ hãy viết protocol xử lý dữ liệu thiếu. Đây là nơi hầu hết các kỹ thuật tạo prompt AI thất bại. Mọi tình huống mà dữ liệu có thể thiếu hoặc không hợp lệ đều cần có hướng dẫn rõ ràng.

Đối với mỗi đầu vào, hãy chỉ định chính xác phản hồi:

Cách ClickUp hỗ trợ

ClickUp Brain kết nối các công việc phức tạp, tài liệu, bình luận và công cụ bên ngoài để cung cấp câu trả lời có ngữ cảnh dựa trên công việc thực tế của bạn. Vì vậy, khi bạn cấu hình các trợ lý trong ClickUp, công cụ AI có thể lấy ngữ cảnh trực tiếp từ không gian làm việc của bạn.

Giả sử trợ lý phê duyệt chi phí của bạn cần dữ liệu ngân sách để đưa ra quyết định. Trong ClickUp, bạn đang theo dõi phân bổ ngân sách bằng một Trường Tùy chỉnh có tên "Ngân sách còn lại" trên các công việc dự án. Trợ lý có thể truy vấn trực tiếp trường này thay vì yêu cầu nhập dữ liệu thủ công.

Khi thiếu thông tin đầu vào bắt buộc, tác nhân sẽ tuân theo các quy tắc bạn đã cấu hình. Ví dụ, nếu ai đó gửi yêu cầu chi phí nhưng để trống trường "Loại", tác nhân có thể:

Tìm hiểu thêm về Super Agents trong ClickUp:

Bước #3: Viết quy tắc công cụ bằng cách sử dụng các điều kiện kích hoạt, quyền truy cập và điều kiện dừng

Bây giờ, bạn có thể biến trợ lý của mình từ một ý tưởng thành một hệ thống hoạt động. Để làm được điều đó, các thành phần sau cần phải hoạt động cùng nhau:

Các điều kiện kích hoạt chính xác xác định chính xác sự kiện khiến tác nhân của bạn thực hiện hành động. ‘Khi một công việc được tạo’ sẽ kích hoạt liên tục. ‘Khi một công việc được tạo trong Danh sách công việc, được gắn thẻ Customer-Submitted và trường Ưu tiên trống’ chỉ kích hoạt khi các điều kiện cụ thể trùng khớp.

Xây dựng các điều kiện kích hoạt dựa trên các sự kiện có thể quan sát được:

Quyền truy cập công cụ kiểm soát các hành động mà tác nhân của bạn có thể thực hiện: tạo công việc, cập nhật trường dữ liệu, gửi thông báo, đọc tài liệu và gọi các API bên ngoài. Mỗi công cụ có ba mức quyền truy cập: luôn được phép, được phép có điều kiện và không bao giờ được phép.

Cuối cùng, điều kiện dừng kích hoạt khi nào tác nhân nên ngừng cố gắng. Nếu không có chúng, các tác nhân sẽ lặp lại vô tận và lãng phí tài nguyên. Các điều kiện dừng phổ biến bao gồm:

Cách ClickUp hỗ trợ

Các Super Agent linh hoạt và sử dụng các công cụ và nguồn dữ liệu tùy chỉnh trong không gian làm việc của bạn và từ các ứng dụng bên ngoài được lựa chọn. Từ hồ sơ của Super Agent, bạn có thể cấu hình các trình kích hoạt, công cụ và nguồn kiến thức, cũng như tùy chỉnh quyền truy cập của agent.

Khi bạn tạo một AI Super Agent trong ClickUp, bạn sẽ thực hiện bốn công việc cấu hình:

Ví dụ, một nhóm nội dung có thể tạo ra một Super Agent để thực hiện kiểm tra ban đầu trên các bản nháp bài viết blog. Các hướng dẫn yêu cầu nó kiểm tra các phần thiếu sót, đối số không rõ ràng và vấn đề về giọng điệu. Trigger được kích hoạt khi công việc chuyển sang trạng thái ‘Bản nháp đã được gửi’.

Các công cụ cho phép nó để lại bình luận trực tiếp trong tài liệu và tạo công việc chỉnh sửa, trong khi kiến thức cho phép nó truy cập vào bản tóm tắt đã được phê duyệt và các bài đăng đã được xuất bản trước đó.

Bước #4: Khóa định dạng đầu ra để kết quả có thể sử dụng được ở các bước tiếp theo

Kết quả đầu ra không nhất quán sẽ làm hỏng tự động hóa quy trình làm việc. Nếu tác nhân của bạn tạo ra các báo cáo với định dạng khác nhau mỗi lần, mọi người sẽ ngừng tin tưởng vào nó. Hãy đảm bảo mọi khía cạnh của định dạng đầu ra được cố định trước khi tác nhân được triển khai.

Đối với các đầu ra văn bản như tóm tắt hoặc báo cáo, cung cấp một mẫu mà tác nhân phải tuân theo. Mẫu này nên quy định:

Xác định yêu cầu định dạng chi tiết đến dấu câu:

Đính kèm ví dụ vào lời nhắc của bạn. Hiển thị cho tác nhân ba kết quả mẫu chính xác theo yêu cầu của bạn. Ghi nhãn chúng là ‘Ví dụ kết quả chính xác’, để tác nhân hiểu đây là định dạng mục tiêu.

Bước #5: Thêm các trường hợp đặc biệt và kiểm thử một cách nghiêm túc

Mẫu prompt AI của bạn chưa sẵn sàng cho sản xuất cho đến khi bạn xác định được mọi trường hợp ngoại lệ và hướng dẫn cụ thể cho agent cách xử lý chúng. Sau đó, bạn cần kiểm thử một cách nghiêm ngặt cho đến khi agent hoạt động chính xác trong điều kiện thực tế.

Đầu tiên, sử dụng các kỹ thuật brainstorming để kiểm tra các tình huống lỗi. Ngồi xuống và lập danh sách mọi tình huống mà trợ lý của bạn có thể gặp phải dữ liệu hoặc điều kiện bất thường. Các trường hợp ngoại lệ xảy ra chính xác vì chúng ít xảy ra, nhưng vẫn có thể xảy ra.

Các loại trường hợp đặc biệt cần ghi chép:

Đối với mỗi trường hợp đặc biệt, hãy viết phản hồi chính xác theo định dạng sau: Trường hợp đặc biệt (mô tả tình huống), Phát hiện (cách trợ lý nhận diện tình huống này), Phản hồi (hành động cụ thể mà trợ lý thực hiện), Phương án dự phòng (điều gì xảy ra nếu phản hồi chính không thành công).

Ghi chép ít nhất 15-20 trường hợp ngoại lệ. Bao gồm chúng trong lời nhắc của tác nhân dưới dạng logic điều kiện: ‘Nếu điều kiện X xảy ra, thì thực hiện hành động Y.’

Bây giờ hãy kiểm tra một cách có hệ thống. Quy trình kiểm tra của bạn nên bao gồm:

Xem video này để tạo một AI agent từ đầu:

Các nguyên tắc tốt nhất khi tạo prompt cho các tác nhân AI

Dưới đây là cách viết các lệnh hiệu quả cho các trợ lý AI trong tự động hóa quy trình kinh doanh để đạt hiệu quả.

Buộc tác nhân phải đưa ra lựa chọn, ngay cả khi các đầu vào không đồng nhất

Các tác nhân thường phải đối mặt với các tín hiệu mâu thuẫn. Một công cụ trả về dữ liệu không đầy đủ. Công cụ khác bị hết thời gian chờ. Công cụ thứ ba không đồng ý. Các lệnh nhắc nhở yêu cầu "sử dụng nguồn tốt nhất" khiến tác nhân phải đoán mò.

Một phương pháp mạnh mẽ hơn xác định thứ tự ưu tiên rõ ràng. Ví dụ, yêu cầu tác nhân ưu tiên dữ liệu nội bộ hơn các API của bên thứ ba, hoặc ưu tiên dấu thời gian mới nhất ngay cả khi điểm tin cậy giảm. Thứ tự ưu tiên rõ ràng ngăn chặn sự thay đổi không nhất quán giữa các lần chạy và duy trì hành vi nhất quán.

🚀 Lợi thế của ClickUp: Đưa Trí tuệ Nhân tạo (AI) theo ngữ cảnh trực tiếp vào quy trình làm việc của bạn bằng cách sử dụng các tín hiệu thực tế từ Không gian Làm việc ClickUp với ClickUp BrainGPT. Điều này đảm bảo rằng logic của lời nhắc phản ánh chính xác những gì đang xảy ra.

Bạn có thể tìm kiếm qua các ứng dụng công việc và web từ một giao diện duy nhất, lấy thông tin từ các công việc và tài liệu để xác định quy tắc cho lời nhắc, và thậm chí sử dụng nhập liệu bằng giọng nói với ClickUp Talk to Text để ghi lại ý định nhanh gấp 4 lần. Điều này có nghĩa là khi bạn ghi chép hành vi của trợ lý hoặc các ngưỡng, BrainGPT giúp liên kết trực tiếp các quy tắc đó với công việc mà chúng ảnh hưởng.

Làm rõ các trạng thái lỗi

Hầu hết các prompt mô tả thành công trông như thế nào nhưng lại im lặng về thất bại. Sự im lặng đó dẫn đến hành vi không thể dự đoán được.

Xác định các điều kiện lỗi cụ thể và phản hồi mong đợi.

Ví dụ: Mô tả việc cần làm của tác nhân khi các trường bắt buộc bị thiếu, khi công cụ trả về dữ liệu cũ, hoặc khi số lần thử lại vượt quá giới hạn. Điều này loại bỏ sự tùy biến và rút ngắn thời gian phục hồi trên các công cụ năng suất AI.

Đảm bảo việc thay đổi prompt được áp dụng an toàn

Các prompt thay đổi thường xuyên hơn nhiều so với dự kiến của các nhóm. Một thay đổi nhỏ để khắc phục một trường hợp đặc biệt có thể vô tình làm hỏng ba trường hợp khác nếu tất cả đều nằm trong một khối văn bản duy nhất.

Một phương pháp an toàn hơn giữ cho các prompt có tính mô-đun:

Bạn đang muốn tạo bài viết blog bằng công cụ AI? Mẫu hướng dẫn và gợi ý AI cho bài viết blog của ClickUp là công cụ hoàn hảo để bạn bắt đầu nhanh chóng.

Tải mẫu miễn phí

Nó hoạt động trong ClickUp Docs để giúp bạn tổ chức ý tưởng, tạo nội dung hiệu quả và sau đó tinh chỉnh nội dung với các đề xuất được hỗ trợ bởi AI.

Những lỗi thường gặp cần tránh

Các vấn đề dưới đây thường xuyên xuất hiện khi các trợ lý AI được triển khai vào các quy trình làm việc thực tế. Tránh chúng từ sớm sẽ giúp tiết kiệm thời gian, công sức và duy trì niềm tin sau này. 👇

Prompt, Cài đặt, ClickUp!

Viết các lệnh cho các tác nhân AI đòi hỏi một sự thay đổi trong cách suy nghĩ. Bạn ngừng tập trung vào việc tạo ra một phản hồi tốt và bắt đầu tập trung vào việc tạo ra hành vi có thể lặp lại.

Đây cũng là nơi công cụ bắt đầu trở nên quan trọng.

ClickUp cung cấp cho nhóm một nền tảng thực tiễn để thiết kế, tài liệu hóa, kiểm thử và phát triển các prompt cho agent song song với các quy trình làm việc mà chúng hỗ trợ. Tài liệu ghi lại logic quyết định và giả định, Super Agents thực thi dựa trên dữ liệu thực tế của Không gian Làm việc, và ClickUp Brain kết nối ngữ cảnh để các prompt luôn dựa trên cách công việc thực sự diễn ra.

Nếu bạn muốn chuyển từ việc thử nghiệm với các tác nhân sang triển khai chúng một cách tự tin trên quy mô lớn, hãy đăng ký ClickUp ngay hôm nay! ✅

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Một lời nhắc trò chuyện (chat prompt) kích hoạt một phản hồi duy nhất trong cuộc hội thoại. Ngược lại, lời nhắc cho trợ lý AI (AI agent prompt) xác định cách hệ thống hoạt động theo thời gian. Nó cài đặt các quy tắc cho việc ra quyết định, sử dụng công cụ và thực thi đa bước qua các công việc.

Tối thiểu, một lời nhắc hệ thống cần có bối cảnh rõ ràng. Điều này bao gồm vai trò của tác nhân, mục tiêu, giới hạn hoạt động và hành vi dự kiến khi dữ liệu thiếu hoặc không chắc chắn. Cùng nhau, các yếu tố này giúp kết quả đầu ra nhất quán và có thể dự đoán được.

Khi sử dụng công cụ, các lệnh nhắc nhở nên giải thích mục đích trước khi thực thi. Hướng dẫn về thời điểm áp dụng công cụ, các đầu vào cần thiết và cách kết quả được sử dụng cho bước tiếp theo giúp tác nhân hành động chính xác mà không cần phỏng đoán.

Sự xuất hiện của các kết quả không chính xác (hallucinations) sẽ giảm khi các prompt xác định một nguồn thông tin đáng tin cậy. Các ràng buộc, bước xác thực và hướng dẫn dự phòng rõ ràng sẽ hướng dẫn agent khi thông tin không thể được xác minh.

Định dạng phù hợp phụ thuộc vào kết quả mong muốn. JSON hỗ trợ các quy trình làm việc có cấu trúc và tích hợp hệ thống, trong khi markdown phù hợp hơn cho việc xem xét và giải thích dễ đọc cho con người.

Các prompt đáng tin cậy được hình thành qua quá trình lặp lại. Kiểm tra trên các tình huống thực tế, đang theo dõi các thay đổi và lưu trữ các phiên bản trong kho lưu trữ chia sẻ giúp duy trì kiểm soát khi các prompt phát triển.

Bảo vệ bắt đầu từ việc tách biệt. Các hướng dẫn chính được cách ly, đầu vào của người dùng được xác thực, và quyền truy cập vào công cụ chỉ được phép cho các hành động đã được phê duyệt.

Khi công việc mở rộng, cấu trúc trở nên quan trọng. Mẫu hỗ trợ tính lặp lại và sự đồng bộ của nhóm, trong khi các prompt linh hoạt phù hợp cho các thử nghiệm ban đầu hoặc các trường hợp sử dụng có giới hạn.