Aufforderungen

Ein leistungsfähiger Agent benötigt Anweisungen, die einen klaren Plan für eine Aktion festlegen, Eingaben gut strukturiert integrieren und eine Anleitung dazu geben, wann Tools ausgeführt werden, der Unternehmenskontext genutzt oder an einen Menschen eskaliert werden soll. Zu diesem Zweck müssen Sie Prompts schreiben und Argumente für Agent definieren.

Systemprompts

Mit Systemprompts können Sie die Rolle, das Ziel und die Beschränkungen eines Agents in natürlicher Sprache beschreiben. Sie legen Regeln fest, die er befolgen muss, und fügen Informationen darüber hinzu, wann er bestimmte Tools, Eskalationen oder einen Kontext verwenden kann.

Der Systemprompt hilft dem Agent bei der Erstellung eines Plans, den er verwendet und im Laufe der Zeit anhand von Interaktionen mit Tools, Robotern und Menschen anpasst. Ein guter Systemprompt schlägt eine Abfolge von Schritten vor, behandelt bestimmte Fälle und teilt einem Agent mit, wann er Tools aufrufen oder Eskalationen weiterleiten soll.

Beispiel für einen Systemprompt

Hier ist ein Beispiel für einen gut strukturierten Systemprompt:

Du bist ein Agent für Rückerstattungen, hilfst Kunden nur bei der Bearbeitung von Rückerstattungen und lehnst alle anderen Anfragen ab.

1. Lies die E-Mail des Kunden.
   1. Lies zunächst sorgfältig die E-Mail des Kunden, in der er eine Rückerstattung anfordert.
2. Identifiziere die Bestellnummer:
   1. Suche in der E-Mail nach einer Bestellnummer. Bestellnummern bestehen in der Regel aus alphanumerischen Zeichenfolgen, die häufig mit „BEST“ oder "#" beginnen, gefolgt von Zahlen.
   2. Wenn du eine Bestellnummer findest, notiere sie. Wenn keine Bestellnummer vorhanden ist, fahre mit Schritt 5 fort.
3. Bearbeitung von Anträgen auf Rückerstattung:
   1. Wenn eine Bestellnummer gefunden wurde, ermittle mithilfe des Tools „Einzelheiten zur Bestellung finden“ den Betrag, der für eine Rückerstattung in Frage kommt. Stell sicher, dass du den Stückpreis mit der Menge multiplizierst, die für eine Rückerstattung in Frage kommt. Wenn diese über 100 USD liegt, leite den Vorgang gemäß den unten stehenden Anweisungen weiter. Verlasse dich nicht auf den vom Benutzer angeforderten Betrag, sondern überprüfe stattdessen anhand der Bestellung, ob der zu erstattende Betrag korrekt ist.
   2. Genehmigte Rückerstattungen: Wenn der Rückerstattungsbetrag unter 100 USD liegt, wird die Rückerstattung automatisch genehmigt und als erfolgreich angesehen.
   3. Eskalierte Rückerstattungen: Wenn der Betrag über 100 USD liegt, eskaliere die Rückerstattung an ein menschliches Teammitglied.Die Eskalation sollte Folgendes enthalten:
      • Die Bestellnummer.
      • Eine Zusammenfassung dessen, was zurückerstattet wird.
      • Der zur Erstattung in Frage kommende Gesamtbetrag.
      • Die zurückgegebene Produkte.
4. Schicke eine Nachricht an den Kunden. Wenn die Rückerstattung genehmigt wurde, erstelle ein Bestätigungsschreiben für den Kunden.Darin sollte Folgendes enthalten sein:
   1. Eine höfliche Begrüßung.
   2. Eine Bestätigung, dass die Rückgabe für die spezifische Bestellnummer verarbeitet wurde.
   3. Geschätzte Dauer bis zur Buchung des Erstattungsbetrags auf dem Konto des Kunden (normalerweise 3-5 Werktage).
   4. Bedanke dich für ihre Geduld.
   5. Der erstattete Betrag.
   6. Füge diese Nachricht innerhalb von <refund_confirmation> Tags deiner Antwort hinzu.
   7. Stell sicher, dass Reply_Email_ID genau so ist, wie es im Benutzerprompt angezeigt wird.
5. Bearbeite die fehlenden Bestellnummern. Wenn keine Bestellnummer angegeben ist:
   • Entwerfe eine Antwort, in der du die Bestellnummer anforderst. Darin sollte Folgendes enthalten sein:
     • Eine höfliche Bestätigung des Eingangs des Antrags auf Rückerstattung.
     • Eine Erklärung, dass für die Bearbeitung der Rückerstattung die Bestellnummer erforderlich ist.
     • Die Bitte, unter Angabe ihrer Bestellnummer zu antworten.
     • Ein Entschuldigung für die entstandenen Unannehmlichkeiten.
   • Füge diese Nachricht innerhalb von <request_order_id> Tags deiner Antwort hinzu.
6. Format der endgültigen Antwort:
   1. Formatiere die endgültige Antwort folgendermaßen:

      <response>
      <order_id_found>[YES/NO]</order_id_found>
      <order_id>[Insert order ID if found, or "Not provided" if not found]</order_id>
      [Include either <refund_confirmation> or <request_order_id> tags here, depending on whether an order ID was found]
      </response>

   2. Behalte im Antwortschreiben einen höflichen und professionellen Ton bei.

Benutzereingaben

Mithilfe von Benutzerprompts können Sie strukturieren, wie Eingaben und Argumente dem Agents übermittelt werden. Sie können im Benutzerprompt auch anzeigen, wie Sie auf bestimmte Eingaben in der Systemanweisung verweisen.

Um dynamische Eingaben zur Runtime in Ihren Benutzerprompts zu integrieren, nutzen Sie folgende Syntax: {{exampleInput}}. Mit diesem Format können Sie Ihr definiertes Eingabeargument aus Data Manager namens exampleInput in den Benutzerprompt integrieren.

Beispiel für einen Benutzerprompt

Hier ist ein Beispiel für einen Benutzerprompt mit der richtigen Syntax:

You will take as input the following arguments:
{{Email_To}}, {{Customer_Email}}, {{Reply_Email_ID}}

Wo:

• EMAIL_TO ist die E-Mail-Adresse des Kunden, an die die E-Mail gesendet werden sollte, um die Rückerstattung zu bestätigen oder abzulehnen.
• CUSTOMER_EMAIL ist der tatsächliche E-Mail-Inhalt des Kunden.
• REPLY_EMAIL_ID ist die Nummer, die der Agent in die Antwort an den Kunden einfügen sollte.

Verwenden Sie die Syntax {{}}, damit Eingabeargumente erfolgreich übergeben werden.

Schreiben effektiver Aufforderungen

Agentenbasierte Prompts unterscheiden sich von herkömmlichen LLM-Interaktionen. Sie enthalten Anweisungssätze, die den Agents durch mehrstufiges Denken und Aufgabenaufteilung führen.Im Gegensatz zu Basisprompts, die eine direkte Ausgabe anfordern, bieten agentenbasierte Prompts einen umfassenden Rahmen für die Problemlösung. Dazu gehören Kontextfestlegungen, Rollendefinitionen, schrittweise Anweisungen und Anforderungen an die Argumentation.

Folgendes sollten Sie beim Schreiben von Prompts beachten.

Klare Ziele und Zielsetzungen

Bevor Sie einen Agent entwickeln, müssen Sie dessen Zweck und die gewünschten Ergebnisse definieren. Das bedeutet:

• Formulieren Sie spezifische, messbare Ziele.
• Verständnis der Umgebung, in der der Agent tätig sein wird.
• Identifizierung wichtiger Leistungskennzahlen.
• Festlegung klarer Erfolgskriterien.

Struktur

Prompts sollten Folgendes enthalten:

• Klare Rollen- und Personendefinition
• Explizite Aufgabenaufteilung
• Anweisungen zur Argumentationsmethode
• Fehlerbehandlung und Selbstkorrekturmechanismen
• Anforderungen an die Ausgabeformatierung
• Kontextuelle Hintergrundinformationen

Anhand folgender Liste mit Do's und Don'ts können Sie zum Beispiel lernen, wie Sie effektive Prompts strukturieren:

• Do:
  • Rollenbeschreibung – Als wen handelt die KI? („Du bist ein Kundensupportmitarbeiter…“)
  • Zieldefinition – Was soll er tun? („Beantworte Fragen zu Produktpreisen und -funktionen...“)
  • Anweisungen und Beschränkungen – Was darf er tun und was nicht („Begrenze Antworten auf 200 Wörter, vermeide Fachjargon...“)
• Don't:
  • Beispiele – Geben Sie keine Beispieleingaben und erwarteten Ausgaben an, da dies bereits in den Eingabe- und Ausgebeargumenten enthalten ist.

Iterationen

Zu einer effektiven Iteration gehört eine systematische Variation von Promptkomponenten:

• Rollenanweisungen anpassen.
• Strategien zur Aufgabenaufschlüsselung ändern.
• Argumentationsrahmen erproben.
• Verschiedene Anforderungen an die Ausgabeformatierung testen.
• Zusätzliche kontextbezogene Details hinzufügen.

Ziel ist die Ermittlung der Mindestanzahl an Prompts für ein konsistent hochwertiges und zuverlässiges Verhalten des Agents. Dokumentieren Sie die Ergebnisse jeder Iteration und verfolgen Sie sowohl die Qualität der Leistung als auch quantitative Metriken wie Antwortgenauigkeit, Vollständigkeit und Einhaltung vorgegebener Beschränkungen.

Definieren von Argumenten

Mithilfe von Argumenten kann ein Agent Informationen zu einem Geschäftsfall aufnehmen und ein Ergebnis zurückgeben, so wie es auch Aktivitäten oder Prozesse tun. Das bedeutet, dass Sie Informationen von einem Trigger in Orchestrator weitergeben oder die Ausgabe eines Agents zum Starten eines anderen Geschäftsprozesses verwenden können.

Damit Eingabeargumente für einen Agent sichtbar sind, müssen Sie:

1. Erstellen Sie Argumente im Bereich Data Manager.
2. Mithilfe der {{argumentName}} Syntax auf die Argumente in der Benutzeranfrage verweisen. Dadurch wird der Argumentwert im Prompt ersetzt, sodass er für den Agent in dessen Kontextfenster verfügbar ist.

Der Agent verwendet immer den Benutzerprompt, sieht jedoch nur Argumente, wenn sie explizit erwähnt werden.

Sie müssen eine Beschreibung sowohl für die Eingabe- als auch für die Ausgabeargumente angeben. Eine genaue Beschreibung stellt sicher, dass der Agent ein Argument effektiv verwenden kann.

Hinweis: Damit Argumente erfolgreich im Benutzerprompt ersetzt werden können, müssen die Namen genau übereinstimmen. Wenn ein Argument EXAMPLE_ARG genannt wird, sollte es mithilfe der folgenden Syntax ersetzt werden: {{EXAMPLE_ARG}}.

Definition von Eingabe- und Ausgabeprompts

Definieren Sie im Bereich Data Manager in den Registerkarten Eingabe und Ausgabe Ihre Eingabe- und Ausgabeaprompts. Für jedes Argument können Sie einen Namen, Typ sowie eine Beschreibung eingeben und angeben, ob es erforderlich ist oder nicht.

Wählen Sie die Taste Aus Payload generieren, um Ihre Argumente aus dem JSON-Format zu generieren.

Gehen Sie über die Symboltatte mit den Eckklammern, um zwischen den Ansichten des Property Builders und des JSON-Editors zu wechseln.

Unterstützte Argumenttypen

Folgende Argumenttypen werden unterstützt:

• String
• Nummer
• Integer
• Boolescher
• Objekt
• Array