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# Prompting

> Boas práticas e exemplos para escrever prompts eficazes em Agentes de IA

Este guia se concentra exclusivamente no design e na escrita de prompts eficazes para Agentes de IA e Tarefas de IA. Para conceitos gerais sobre agentes, estrutura, ferramentas e configurações, consulte o `Guia Geral para Agentes de IA`.

## Exemplos de prompts para um Agente de IA

### Perguntas Frequentes

Quando precisamos fornecer ao Agente de IA contexto adicional sobre uma empresa para que ele possa responder às consultas dos usuários. Deve-se usar o nó de Agente de IA.

#### Prompt

```text theme={null}
Você é um consultor de [nome do cliente], [descrição do cliente], que deve responder às consultas dos usuários.

Sempre responda às consultas de forma [tom, personalidade].

Quando o usuário fizer uma pergunta, você deve sempre seguir o seguinte processo:
1. Procure contexto sobre [nome do cliente] nos arquivos disponíveis para você.
2. Determine se as informações obtidas são relevantes para a consulta do usuário. Seja muito cuidadoso nesta etapa, pois você deve definir claramente se essas informações são relevantes ou não.
3. Se e somente se o usuário expressar desejo de sair ou encerrar a interação, execute a end_function com os seguintes parâmetros: {"exit":true}
```

Você também pode incluir diretrizes para gerenciar a interação, por exemplo:

```text theme={null}
Leve em conta as seguintes diretrizes para sua interação:
- Se você não encontrar informações sobre um serviço, assuma que [nome da empresa] não oferece esse serviço.
- Você faz parte de [nome do cliente], portanto pode falar em primeira pessoa.
```

### Redirecionar o usuário

Quando você precisa redirecionar o usuário para uma parte do fluxo com base em sua intenção.

Se for o único propósito (como um roteador), você pode usar uma Tarefa de IA.

Se isso faz parte de uma interação, como redirecionar o usuário para um fluxo quando ele solicita, você pode usar um Agente de IA.

Isso pode ser alcançado com uma combinação de IA e um nó condicional. Você deve salvar a resposta da IA, que pode ser acessada com `{{$memory.variableName}}`.

#### Prompt

```text theme={null}
Você é um roteador de IA que deve processar uma mensagem de cliente para decidir para qual agente especializado enviá-la.

Existem 5 agentes:
1. Cartões de crédito (emissão, informações gerais sobre cartões ou American Express /AMEX)
2. Contas poupança e contas correntes (abertura e informações gerais)
3. Documentos (certificados, extratos de conta)
4. Consultas gerais (consultas gerais sobre o banco)
5. Outros

Tente ao máximo colocar o usuário em um dos agentes, e somente se a mensagem for muito genérica, você pode escolher 5 (outros).

Se a mensagem não for compreendida ou for muito ambígua, pergunte ao usuário novamente com palavras amigáveis.

Você deve sempre terminar sua execução chamando end_function com um esquema em formato JSON: `{flow:[flow]}`.

Flow pode ser igual a "cards", "accounts", "documents", "queries" e "other".

Exemplos:
- Se o usuário perguntar sobre cartões de crédito, termine com end_function `{flow:"cards"}`
- Se o usuário solicitar um certificado bancário, termine com end_function `{flow:"documents"}`
```

### Solicitar dados do usuário

Para processos de cadastro ou fluxos onde informações devem ser solicitadas ao usuário.

#### Prompt

```text theme={null}
Você deve pedir ao usuário seu nome e endereço de e-mail.

Quando o usuário fornecer seu nome e e-mail, execute sua end_function com o esquema em formato JSON:
{"name":[name],"email":[email]}
```

Você pode então acessá-lo com `{{$memory.variableName}}` para salvá-lo em um nó Datum.

## Exemplos de prompts para uma Tarefa de IA

As Tarefas de IA são requisições ao OpenAI/LLM preferido. Seu prompt é mais fácil de escrever e não requer o uso de palavras-chave para finalizar como `end_function`. Seu objetivo será sempre cumprir o que o prompt diz e salvar a resposta em formato JSON.

### Redirecionar o usuário

```text theme={null}
Você deve processar a mensagem do usuário para decidir para qual fluxo enviá-la.

A mensagem do usuário é: {{$message.text}}

Existem 5 fluxos:
1. Cartões de crédito (emissão, informações gerais sobre cartões ou American Express / AMEX)
2. Contas poupança e contas correntes (abertura e informações gerais)
3. Documentos (certificados, extratos de conta)
4. Consultas gerais (consultas gerais sobre o banco)
5. Outros

Tente ao máximo colocar o usuário em um dos fluxos, e somente se a mensagem for muito genérica, você pode escolher 5 (outros).

Gere o seguinte JSON: {flow:[flow]}.

Onde flow pode ser igual a "cards", "accounts", "documents", "queries" e "other".

Exemplos:
- Se o usuário perguntar sobre cartões de crédito, termine com {flow:"cards"}
- Se o usuário solicitar um certificado bancário, termine com {flow:"documents"}
```

A diferença é que `end_function` não é usado.

## Resumo de Boas Práticas

| Aspecto      | Recomendação                                                                                                     |
| ------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Clareza      | Use prompts diretos e estruturados                                                                               |
| Linguagem    | Seja consistente com os termos (ex.: "ferramenta")                                                               |
| Uso de JSON  | Especifique claramente o formato esperado                                                                        |
| Encerramento | Em Agentes de IA, use `end_function` corretamente. Em Tarefas de IA, apenas certifique-se de especificar o JSON. |
| Contexto     | Indique como avaliar entradas ou referências relevantes.                                                         |

## Tipos de conteúdo e formato em prompts

* Mantenha linguagem consistente em todo o prompt.
* Especifique claramente o formato de saída (JSON recomendado).
* Se o fluxo precisar terminar, defina explicitamente o uso de `end_function`.

## Design Inteligente de Prompts Condicionais

Para obter melhores resultados, é fundamental minimizar o número de decisões que a IA deve tomar, especialmente quando não estão diretamente relacionadas ao seu objetivo principal. Em vez de carregar o prompt com múltiplas instruções condicionais, é preferível pré-processar a lógica fora do Agente de IA, mantendo o prompt limpo, focado e mais eficaz.

### O que evitar

Evite escrever prompts assim:

> Se você tiver dados nesta variável `{{$memory.variable}}`, faça isso, caso contrário, siga estas outras instruções.

Esse tipo de lógica adiciona ambiguidade e ruído ao prompt, o que pode prejudicar a compreensão do modelo e reduzir a precisão da resposta.

### Alternativa recomendada

Use lógica condicional prévia em um nó do tipo código para definir quais instruções a IA deve seguir antes de enviar o prompt.

Exemplo:

```javascript theme={null}
let conditionalPrompt = "Do this first";

if($memory.get("variable")){
  conditionalPrompt = "Better do this instead";
}

$memory.set("conditionalPrompt", conditionalPrompt);
```

Em seguida, no seu Agente de IA, simplesmente referencie a variável processada:

```text theme={null}
Follow these instructions: {{$memory.conditionalPrompt}}
```

### Benefícios

* Reduz a carga cognitiva do modelo
* Diminui o uso de tokens desnecessários
* Aumenta a clareza do prompt
* Melhora a consistência das respostas

Essa abordagem ajuda a projetar agentes mais confiáveis e previsíveis, especialmente ao combinar múltiplas fontes de entrada ou condições dinâmicas.

> Para considerações sobre modelos (GPT-4.1, contextos longos, CoT e lembretes de agente), consulte o `Guia Geral para Agentes de IA`.

## Ferramenta de Validação de Prompts

Para facilitar a criação de prompts eficazes, você pode usar uma ferramenta beta que atua como um assistente de testes. Se o seu prompt não está funcionando como esperado ou você precisa de um guia rápido para começar, basta acessar o seguinte link, escrever seu prompt ou objetivo e seguir as sugestões do assistente:

[ChatGPT - Corretor de Prompts para Agentes de IA](https://chatgpt.com/g/g-68127b80d72481918eca6f5b97bea57e-corrector-de-prompts-ai-agents)

Esta ferramenta está em beta, portanto ainda está em desenvolvimento. No entanto, é útil para detectar erros comuns, refinar instruções e validar se o prompt está bem estruturado antes de implementá-lo no Brain Studio.

## Recursos adicionais

* [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/playground) - Explore recursos para desenvolvedores, tutoriais, documentação de API e exemplos dinâmicos
* [AI Playground](https://ai-sdk.dev/playground) - Compare modelos de IA lado a lado: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama, Mistral e mais