I Was Prompting AI Agents Wrong... Until I Learned This (Live Prompting Examples)

Q & A

¿Qué es el 'reactive prompting' y por qué es importante en la creación de agentes de IA?

El 'reactive prompting' es el proceso de ajustar dinámicamente los mensajes y las instrucciones para corregir errores o mejorar el comportamiento de un agente de IA. Es importante porque permite solucionar problemas rápidamente, asegurando que el agente comprenda y utilice correctamente las herramientas, mejorando su precisión y eficiencia en tareas específicas.

¿Por qué es esencial organizar las secciones del prompt en la creación de un agente?

Organizar las secciones del prompt, como las reglas, las herramientas y los recordatorios, ayuda a asegurar que el agente tenga claridad sobre lo que se espera de él. Una estructura bien definida permite que el agente procese y ejecute tareas de manera coherente y precisa.

¿Cómo ayuda la sección 'final notes' a mejorar el rendimiento del agente?

La sección 'final notes' proporciona recordatorios clave, como la fecha y la hora actuales, límites de tasa y reglas sobre el formato de las respuestas. Esto asegura que el agente tenga en cuenta detalles importantes al generar respuestas y evita que se olviden aspectos críticos durante el proceso.

¿Qué tipo de errores se pueden corregir mediante el 'reactive prompting' en este contexto?

Los errores comunes incluyen la asignación incorrecta de fechas, como cuando el agente crea un evento en una fecha equivocada, o problemas con el formato de salida, como firmar correos electrónicos con un nombre predeterminado en lugar de uno personalizado. El 'reactive prompting' permite ajustar el agente en tiempo real para corregir estos fallos.

¿Cómo se puede mejorar la precisión de un agente cuando interactúa con herramientas como el calendario de Google?

Se puede mejorar la precisión proporcionando detalles explícitos en el prompt, como especificar la fecha y la hora actuales, y asegurarse de que el agente tenga acceso a la herramienta adecuada para crear y gestionar eventos. Además, la corrección reactiva, como la modificación del prompt después de detectar errores, ayuda a refinar la ejecución de las herramientas.

¿Qué debe incluir un agente cuando se le pide enviar un correo electrónico?

Un agente que envía correos electrónicos debe comprender cómo estructurar el asunto y el contenido del mensaje, y tener claridad sobre el nombre con el que firmará el correo. El prompt debe incluir detalles sobre la firma y la forma de organizar la respuesta, lo cual puede corregirse reactiva y dinámicamente si es necesario.

¿Qué desafíos pueden surgir cuando se etiquetan correos electrónicos usando herramientas como Gmail?

Uno de los principales desafíos es asegurarse de que el agente obtenga correctamente la ID del mensaje y la ID de la etiqueta antes de intentar etiquetar un correo. Esto requiere que el agente utilice las herramientas en el orden adecuado, como primero obtener el correo y luego recuperar la etiqueta, lo que puede fallar si el orden de los pasos no está bien definido.

¿Por qué es útil tener herramientas como 'get emails' y 'get labels' al etiquetar correos electrónicos?

'Get emails' permite obtener la información necesaria sobre los correos, como el ID del mensaje, mientras que 'get labels' ayuda a recuperar las etiquetas disponibles que se pueden aplicar. Usar estas herramientas de manera secuencial y comprender su interdependencia asegura que el agente etiquete correctamente los correos electrónicos.

¿Qué sucede si un agente no sigue el orden correcto al intentar etiquetar un correo electrónico?

Si el agente no sigue el orden correcto, como intentar etiquetar un correo sin obtener primero la ID del mensaje o la ID de la etiqueta, el proceso no funcionará correctamente. El agente puede terminar en un bucle de errores o aplicar etiquetas incorrectas, lo que requiere corrección reactiva en el prompt para garantizar la ejecución adecuada.

¿Cuál es la mejor práctica para crear un agente que pueda realizar tareas con múltiples herramientas?

La mejor práctica es establecer una descripción clara para cada herramienta y cómo debe usarse en el contexto del agente. Además, es esencial realizar pruebas frecuentes para identificar problemas y corregirlos a medida que surjan. Un proceso iterativo de prueba, ajuste y prueba nuevamente ayuda a asegurar que todas las herramientas se utilicen de manera efectiva y coherente.