4.8
Скачать PDF

Prompt Engineering для AI-агентов

20 мин чтения

Что такое Prompt Engineering?

Prompt Engineering — искусство и наука разработки оптимальных инструкций для языковых моделей. Грамотный промпт-инжиниринг снижает hallucination rate с 27% до менее 5% и повышает точность на 35–50%.

Структура System Prompt

Шаблон эффективного системного промпта:

  1. РОЛЬ — описание специализации агента
  2. КОНТЕКСТ — информация о компании/проекте
  3. ЦЕЛЬ — что должен делать агент
  4. ДОСТУПНЫЕ РЕСУРСЫ — список инструментов с описанием
  5. ПРАВИЛА ПОВЕДЕНИЯ — что делать и чего не делать
  6. ФОРМАТ ОТВЕТА — структура выходных данных
  7. ОГРАНИЧЕНИЯ — границы компетенции
Важно

Если агент работает надёжно без системного промпта — не добавляйте лишний. Большие промпты увеличивают стоимость API-вызовов.

Техники промпт-инжиниринга

Chain-of-Thought (Цепочка рассуждений)

Просим модель рассуждать пошагово: «Давай подумаем шаг за шагом». Повышает точность на сложных задачах на 35–50%.

Few-Shot (Примеры в промпте)

Предоставление 2–5 примеров правильного поведения. Особенно эффективно для форматирования вывода.

Negative Prompting

Явное указание, чего НЕ делать: «Никогда не придумывай цены», «Не отвечай на вопросы вне домена».

Антипаттерны промптов для агентов

  • Слишком общие инструкции — «Будь полезным» вместо конкретных правил
  • Противоречивые правила — «Будь кратким» + «Давай подробные объяснения»
  • Отсутствие fallback — что делать, если информации нет
  • Игнорирование контекста инструментов — агент не знает, когда какой инструмент использовать

Ключевые выводы

  • Грамотный промпт-инжиниринг снижает галлюцинации с 27% до менее 5%
  • System Prompt должен включать: роль, контекст, цель, ресурсы, правила, формат и ограничения
  • Chain-of-Thought повышает точность на сложных задачах на 35–50%
  • Не добавляйте системный промпт без необходимости — это увеличивает стоимость
  • Всегда указывайте fallback: что делать, если информации нет

Полезные ресурсы