Paano Gumawa ng Epektibong AI Agent Prompts: Mga Aral mula sa Prompt Rules ng Datablist
Ang paggawa ng prompts para sa mga AI agent ay hindi lamang tungkol sa pagsasabi sa modelo kung ano ang gagawin—ito ay tungkol sa pagdidisenyo ng isang micro-process na maaasahang maisasagawa ng agent, sa malawakang saklaw, sa ilalim ng kawalan ng katiyakan. Ang praktikal na gabay ng Datablist sa prompt rules ay nag-aalok ng isa sa pinakamalinaw at pinakakapaki-pakinabang na playbook para gawin iyon, lalo na kung ang iyong agent ay humahawak ng structured data, kumukuha ng impormasyon, o nag-automate ng mga multi-step workflow. Sa malalimang pagtalakay na ito, isasalin natin ang mga aral na iyon sa isang subok na framework na maaari mong gamitin kaagad.
Estilo: Kritikal at Mapagsiyasat. Itatanong natin kung saan nasisira ang mga prompts, bakit, at paano idisenyo ang mga ito upang makayanan ang mga komplikasyon sa totoong mundo.
Ang Pangunahing Ideya: Ang mga Prompts ay Specs para sa Paulit-ulit at Obserbahang Pag-uugali
Karamihan sa mga payo sa prompt ay nakatuon sa mga chat assistant. Iba ang mga AI agent. Tumatakbo ang mga ito sa mga rows, URL, o records; nagpa-parse at nagno-normalize ang mga ito; dapat silang manatili sa spec nang walang pagbabantay.
- Ang iyong prompt ay isang specification, hindi isang suhestiyon.
- Ang bawat kalabuan ay nagiging paglihis, paglampas sa badyet, at paglilinis.
- Ang iyong pinakamatalik na kaibigan ay ang istraktura: input schemas, output formats, at guardrails.
Binibigyang-diin ito ng mga materyales ng Datablist sa pamamagitan ng pagpapakita kung paano suriin at uriin ang data gamit ang malinaw na mga tagubilin at tabular outputs, at kung paano patakbuhin ang mga prompts sa mga Excel/CSV rows—kung saan mabilis at madalas na lumilitaw ang mga failure modes.
Ang 11-Rules Mindset: Ano ang Itinuturo ng Datablist Tungkol sa Maaasahang Prompts
Nasa ibaba ang isang synthesis ng prompt rules ng Datablist na inilapat sa mga AI agent, na may mga konkretong halimbawa at masusuring checkpoints na maaari mong gamitin sa production.
1) Tukuyin ang nag-iisang, nasusukat na layunin
- Ano mismo ang dapat gawin ng agent? Isang normalized na pangalan ng kumpanya? Isang JSON object na may mga fields? Isang classification label?
- Gawing observable: “Ibalik ang JSON na may mga keys:
name, domain, category.” Walang malayang prosa.
Halimbawa ng direktiba:
Gawain: Para sa bawat input row, mag-output ng isang JSON object na may mga keys: name (string), domain (URL), category (isa sa: SaaS, Agency, Marketplace, Other).
Quality check: Kung hindi magkasundo ang dalawang reviewers kung natutugunan ng output ang layunin, hindi sapat ang iyong layunin.
2) Ilagay ang mga tagubilin bago ang konteksto—at paghiwalayin ang mga ito
- Binibigyang-priyoridad ng mga agent ang mas naunang teksto. Unahin ang “ano” at “paano,” pagkatapos ay magdagdag ng mga halimbawa.
- Biswal na paghiwalayin ang mga tagubilin mula sa input gamit ang malinaw na delimiters.
Skeleton prompt:
Mga Tagubilin:
1) Sundin nang eksakto ang JSON schema sa ibaba.
2) Gamitin lamang ang ibinigay na input. Huwag mag-infer ng mga nawawalang fields.
3) Kung hindi alam, itakda ang value sa null.
Schema:
{ "name": "string", "domain": "string|null", "category": "SaaS|Agency|Marketplace|Other" }
---
Input Row:
{{row}}
Ito ay sumasalamin sa malawakang inirerekomendang best practices para sa prompt structure at separation of concerns.
3) Higpitan ang output format
- Gumamit ng JSON schema, CSV columns, o key-value pairs. Pagbawalan ang dagdag na teksto.
- Sabihin sa agent kung ano mismo ang dapat i-output—at kung ano ang hindi dapat i-output.
Magdagdag ng mahigpit na constraint:
Mag-output lamang ng isang JSON object. Walang paliwanag, walang markdown, walang komento.
4) Gumamit ng few-shot examples na sumasalamin sa mga edge cases
- Ang mga halimbawa ay nag-aangkla ng pag-uugali. Isama ang tipikal, edge, at failure cases.
- Ipakita kung ano ang hitsura ng “hindi alam”.
Halimbawa ng block:
Mga Halimbawa:
Input: "Acme Studio — Custom branding for startups"
Output: {"name":"Acme Studio", "domain": null, "category":"Agency"}
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
Output: {"name":"Nimbus", "domain":" "category":"SaaS"}
5) Tukuyin ang pagtanggi at fallback behavior
- Dapat malaman ng mga agent kung kailan aatras.
- Tukuyin ang mga explicit fallback tokens at values (e.g.,
null, `.
7) Limitahan ang kaalaman at mga mapagkukunan
- “Gamitin lamang ang ibinigay na teksto.”
- Kung available ang web browsing o tools, isa-isahin ang mga ito at ipaliwanag kung kailan gagamitin ang mga ito.
Source rule:
Gamitin lamang ang content na ibinigay sa Input Row. Huwag umasa sa panlabas na kaalaman.
Inirerekomenda rin ng panlabas na gabay na linawin ang mga available na tools at context scope para sa pagiging maaasahan ng agent.
8) Panatilihing neutral (o tinukoy) ang wika at tono
- Para sa mga agent, karaniwang hindi mahalaga ang tono—ngunit maaaring lumitaw sa mga outputs kung hindi tinukoy.
- Pigilan ang chit-chat sa pamamagitan ng pagsasabing “Walang commentary.”
9) Magdagdag ng guardrails laban sa mga hallucinations
- Hayagang ipagbawal ang mga imbento na URL, address, at ID.
- Hilingin ang
null sa halip na mga hula.
Anti-hallucination rule:
Kung hindi hayagang naroroon ang domain, itakda ang domain sa null. Huwag gumawa ng mga URL.
10) I-optimize para sa cost at speed gamit ang mga tight prompts
- Alisin ang fluff. Ang mas maiikling prompts ay nagpapababa ng mga tokens at paglihis.
- Gumamit ng compact labels at enumerations.
Binibigyang-diin ng Datablist na ang malinaw at concise na mga prompts ay nakakatipid ng oras at credits—kritikal sa malawakang saklaw.
11) Subukan nang maliit, pagkatapos ay sukatin
- Dry-run sa 20–50 rows; suriin ang mga failures; i-update ang mga rules; muling patakbuhin.
- Magdagdag ng “known bad” test rows upang maiwasan ang mga regressions.
Pilot checklist:
- 10 edge cases, 10 tipikal na cases, 10 nonsense/noise cases.
- Sukatin ang invalid JSON rate, unknown rate, at kasunduan sa isang gold set.
Isang Subok na Prompt Template para sa mga AI Agent
Gamitin ang template na ito para sa data extraction/classification agents na nagtatrabaho sa mga CSV rows:
System role:
Ikaw ay isang data normalization agent. Mahigpit mong sinusunod ang mga schemas, hindi kailanman nag-iimbento ng mga katotohanan, at nagbabalik lamang ng isang JSON object.
Mga Tagubilin:
- Layunin: Gumawa ng isang JSON object para sa bawat input row na may mga fields {name, domain, category}.
- Output: Eksaktong isang JSON object at wala nang iba.
- Mga Kategorya: SaaS, Agency, Marketplace, Other.
- Normalization:
- Kung mayroong domain na walang scheme, idagdag ang https://
- Kung walang domain, itakda ang domain sa null
- Title Case para sa mga pangalan
- Ang kategorya ay dapat na eksaktong tumugma sa isa sa mga pinapayagang values
- Fallback: Gumamit ng null para sa mga hindi alam na fields. Huwag manghula.
- Saklaw: Gamitin lamang ang input content sa ibaba. Huwag gumamit ng panlabas na kaalaman.
Schema:
{"name":"string","domain":"string|null","category":"SaaS|Agency|Marketplace|Other"}
Mga Halimbawa:
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
Output: {"name":"Nimbus","domain":"
Input Row:
{{row_text}}
Ibagay ang schema para sa iyong use case (e.g., location, industry, price, status).
Kapag Nabigo ang mga Prompts: Mga Karaniwang Failure Modes at Pag-aayos
- Failure: “Magandang” prosa sa mga outputs
- Sanhi: Walang output constraint; default ang modelo sa chatty mode.
- Pag-aayos: “Output JSON lamang. Walang commentary.” Magdagdag ng mga halimbawa.
- Failure: Mga imbento na URL o kategorya
- Sanhi: Reward-seeking completion; hindi malinaw na abstention policy.
- Pag-aayos: “Kung hindi alam, itakda sa null. Huwag kailanman gumawa.” Magdagdag ng mga negative examples.
- Failure: Hindi consistent na capitalization o formats
- Sanhi: Walang normalization rules.
- Pag-aayos: Magdagdag ng mga explicit normalization directives at halimbawa.
- Failure: Nasira sa malawakang saklaw sa mga CSV
- Sanhi: Mga nawawalang edge cases; masyadong maluwag na schema.
- Pag-aayos: Gumawa ng evaluation set; higpitan ang schema; ulitin.
- Failure: Maling paggamit ng tool o scope creep
- Sanhi: Malabo na saklaw at tool list.
- Pag-aayos: Isa-isahin ang mga tools at kung kailan gagamitin; kung hindi, “Gamitin lamang ang ibinigay na input.”
Paglalapat ng mga Rules Higit pa sa mga CSV: Web Tasks, Summaries, at Pipelines
- Web scraping agents: Tukuyin ang mga pinapayagang selectors, rate limits, at mga pinapayagang domain. Humiling ng structured output at nulls kapag nabigo ang mga selectors.
- Research/summarization agents: Tukuyin ang mga target audiences, reading levels, at citation formats. Gumamit ng bullet-output constraints.
- Multi-step pipelines: Hatiin ang mga gawain sa mga atomic subtasks na may handoff schemas. Ang bawat hakbang ay kumokonsumo at gumagawa ng validated JSON.
Isang Mabilisang Workflow na Maaari Mong Gawin Ngayon
- Tukuyin ang layunin at schema. Panatilihing maliit at mahigpit.
- Ibalangkas ang prompt na may mga constraints, halimbawa, at fallbacks.
- Gumawa ng 30–row test set (tipikal, edge, noise). I-save ang mga inaasahang outputs.
- Magpatakbo ng pilot; sukatin ang invalid-output rate at null-rate.
- Ayusin ang mga failure cases; idagdag ang mga ito sa test set.
- Sukatin sa buong dataset; subaybayan ang paglihis.
Ipinapakita ng Datablist ang pagpapatakbo ng mga prompts sa mga spreadsheet rows, isang perpektong proving ground para sa iteration loop na ito.
Mahalagang tandaan: Paggamit ng Sider.AI upang mapabilis ang prompt iteration
Bakit ito nakakatulong: Ang mabilis na iteration ay mahalaga. Sa pamamagitan ng pag-set up ng mga reusable prompt snippets, pagpapanatili ng mga halimbawa sa tabi ng iyong gawain, at pag-validate ng JSON on the fly, pinaikli mo ang oras mula sa ideya hanggang sa maaasahang agent. Kung nagma-manage ka ng mga prompts sa maraming mga agent tasks, ang isang workspace na sumusuporta sa versioning, batch runs, at side-by-side comparisons ay maaaring makabawas nang malaki sa mga gastos at maagang mahuli ang mga regressions. Doon maaaring mag-slot in ang Sider.AI: panatilihin ang mga prompts, halimbawa, at evaluation sets sa isang lugar; mag-iterate nang mabilis; at ipatupad ang mga output constraints na may validation bago umabot ang data sa iyong pipeline. Mga Pangunahing Takeaways
- Tukuyin, huwag magmungkahi: Tratuhin ang mga prompts bilang executable specs.
- Paghiwalayin ang mga tagubilin mula sa input: Ang malinaw na istraktura ay nagpapabuti sa pagsunod.
- Higpitan ang output: JSON o CSV lamang—walang komento, walang markdown.
- Ipakita, pagkatapos ay sabihin: Isama ang few-shot examples, lalo na ang mga edge cases.
- Hilingin ang pag-atras: Mas gusto ang
null kaysa sa panghuhula; ipagbawal ang mga hallucinations.
- I-normalize ang lahat: State casing, URL schemes, enums.
- Ulitin nang siyentipiko: Maliit na pilots, failure analysis, locked tests.
Ano ang Susunod
- Magsimula sa isang solong gawain (e.g., uriin ang mga uri ng kumpanya) at ipadala ang isang v1 prompt.
- Buuin ang iyong “known-bad” test rows upang hindi na muling lumitaw ang mga failures.
- Magdagdag ng mga prompts para sa mga katabing gawain (entity matching, deduping, enrichment) gamit ang parehong schema discipline.
- Magdagdag ng lightweight evaluations at auto-validation habang ikaw ay nagsu-scale.
FAQ
Q1:Ano ang pinakamahalagang rules para sa epektibong AI agent prompts?
Tukuyin ang isang solong nasusukat na layunin, higpitan ang mga outputs sa mga mahigpit na schemas (tulad ng JSON), paghiwalayin ang mga tagubilin mula sa input, isama ang mga edge-case examples, at humiling ng nulls sa halip na mga hula. Ang mga ito ay umaayon sa prompt rules ng Datablist para sa mga agent at pinipigilan ang mga errors sa malawakang saklaw.
Q2:Paano ko pipigilan ang mga AI agent sa pag-hallucinate ng data tulad ng mga URL?
Hayagang ipagbawal ang fabrication at magbigay ng fallback: gumamit ng null kapag nawawala ang data. Patibayin gamit ang mga halimbawa na nagpapakita ng mga unknowns at magdagdag ng validation step upang tanggihan ang mga outputs na hindi tumutugma sa iyong schema.
Q3:Paano ako mapapatakbo ang mga prompts sa mga CSV o Excel rows nang maaasahan?
Gumamit ng isang tight prompt na may isang schema, pagkatapos ay batch-run sa isang maliit na test set bago sukatin. Ang mga tools na inspirasyon ng approach ng Datablist ay ginagawang madali upang patakbuhin ang mga prompts sa mga rows at mabilis na mailabas ang mga edge cases.
Q4:Anong uri ng mga halimbawa ang dapat kong isama sa aking mga prompts?
Gumamit ng few-shot examples na sumasalamin sa mga tipikal na inputs, edge cases, at failure cases. Ipakita ang tamang paggamit ng nulls, eksaktong category enums, at normalization (tulad ng pagdaragdag ng https:// sa mga domains).
Q5:Paano ko susuriin kung ang aking AI agent prompt ay production-ready?
Mag-pilot sa 20–50 rows, sukatin ang invalid-output at null rates, at ihambing laban sa isang gold set. Ulitin hanggang sa mag-plateau ang mga failures, pagkatapos ay i-lock ang isang test set upang mahuli ang mga regressions sa panahon ng mga pagbabago sa prompt sa hinaharap.
