Escrever Prompts Eficazes para Agentes de IA

TL;DR

Escreva prompts de Agente de IA claros e específicos usando linguagem natural e exemplos concretos, defina comportamentos de contingência para casos de exceção e sempre teste no Playground antes de implantar. Comece pequeno, evite lógicas complexas de vários passos e encadeie agentes (um aciona o outro por meio de alterações de campo) para fluxos de trabalho dependentes. Use agentes com várias ações para atualizações simultâneas na mesma tarefa e aproveite campos calculados para fornecer aos agentes dados aos quais eles não têm acesso direto (como capacidade ou métricas).

• Visão Geral
• Boas práticas para Prompts de Agentes de IA
• O que não fazer em Prompts de Agentes de IA
• Dicas de otimização
• Encadeamento de Agentes de IA
• Encadeamento vs. Múltiplas Ações
• Use Campos Calculados para Ampliar o que os Agentes de IA Podem Ver
• O Que Vem a Seguir?

Visão Geral

Prompts bem escritos são a chave para um comportamento confiável dos agentes. Use estas boas práticas, erros a evitar e padrões para obter resultados consistentes.

Boas práticas para Prompts de Agentes de IA

• Seja específico sobre o que você deseja que o agente de IA procure.
• Forneça exemplos claros das classificações ou ações que você espera.
• Defina comportamentos de contingência para quaisquer casos de exceção.
• Use linguagem natural – escreva como se estivesse explicando a um colega prestativo.
• Teste seu prompt cuidadosamente no Playground de Testes antes de implantar.

O que não fazer em Prompts de Agentes de IA

• Não crie lógicas excessivamente complexas de vários passos.
• Não presuma que o agente de IA entenda a terminologia da sua empresa sem explicação.
• Não se esqueça de abordar situações com informações pouco claras ou incompletas.
• Não implante seu agente de IA sem testá-lo antes.

Dicas de otimização

• Comece pequeno: teste um tipo de agente de IA em uma única pasta antes de expandir.
• Teste primeiro: sempre valide o comportamento no Playground antes de implantar.
• Combine agentes: use o Intake Agent e o Triaging Agent juntos para um tratamento completo das solicitações.
• Revise com frequência: refine os prompts regularmente com base nos registros de atividade e no feedback da equipe.
• Comunique: mantenha sua equipe informada quando os agentes de IA estiverem ativos e sobre o que está sendo automatizado.

Encadeamento de Agentes de IA

A ação de um agente pode acionar outro agente. Esta é a abordagem recomendada para fluxos de trabalho em que uma etapa depende do resultado da etapa anterior.

Como funciona: o Agente 1 executa uma ação (por exemplo, define um valor em um campo personalizado) → o Agente 2 é configurado para acionar nessa alteração de campo → o Agente 2 executa a próxima etapa.

Exemplos:

• Triagem → Atribuição: um agente de triagem define o campo Prioridade → um agente de atribuição é acionado em alterações de Prioridade e atribui com base no novo valor.
• Recebimento → Roteamento: um agente de recebimento valida uma solicitação e define o status como "Concluído" → um agente de roteamento é acionado nessa alteração de status e move o item para a pasta correta.

• Categorização → Notificação: um agente de categorização define o campo Tipo → um agente de notificação é acionado em alterações de Tipo e publica um comentário direcionado.

Encadeamento vs. Múltiplas Ações

Use Campos Calculados para Ampliar o que os Agentes de IA Podem Ver

Os agentes de IA não podem acessar métricas de carga de trabalho, dados de capacidade nem executar cálculos confiáveis. Mas os agentes podem ler campos calculados/fórmula. Crie uma fórmula que calcule o valor de que você precisa (por exemplo, capacidade disponível, percentual de atraso, pontuação de risco) e o agente poderá ler o resultado e agir com base nele.

O Que Vem a Seguir?

• Limitações e Solução de Problemas de Agentes de IA