Prompt Engineering για Agents system prompts ρόλοι και ιεραρχία οδηγιών

Prompt Engineering για Agents

Στα απλά πειράματα με τεχνητή νοημοσύνη γράφουμε ένα prompt και περιμένουμε απάντηση. Οταν όμως σχεδιάζουμε πραγματικούς AI agents, το Prompt Engineering για Agents γίνεται πολύ πιο σύνθετο. Δεν αφορά μόνο τη διατύπωση μιας ερώτησης, αλλά τον σχεδιασμό system prompts, ρόλων και ιεραρχίας οδηγιών που πρέπει να συνεργάζονται για να κρατούν τον agent συνεπή και ασφαλή.

Τι είναι τα system prompts σε έναν agent

Το system prompt είναι η βασική «σύμβαση εργασίας» του agent. Εκεί ορίζεις

• ποιος είναι ο ρόλος του,
• ποιο είναι το κοινό στο οποίο απευθύνεται,
• ποιοι είναι οι κύριοι στόχοι και τα όρια του,
• ποια εργαλεία μπορεί να χρησιμοποιεί και σε ποιες περιπτώσεις,
• ποια θέματα δεν πρέπει να χειρίζεται.

Σε αντίθεση με τα user prompts που αλλάζουν σε κάθε ερώτηση, το system prompt πρέπει να παραμένει σταθερό και να εκφράζει την πολιτική του οργανισμού για αυτόν τον agent.

Πολλαπλοί ρόλοι και ιεραρχία οδηγιών

Σε πιο σύνθετα συστήματα δεν έχουμε μόνο ένα επίπεδο οδηγιών. Το Prompt Engineering για Agents συχνά περιλαμβάνει

• ένα global system prompt που καθορίζει γενικούς κανόνες ασφάλειας και ύφους,
• role specific prompts για κάθε ειδικό agent πχ αναλυτής δεδομένων, συγγραφέας αναφορών, reviewer,
• task level prompts που περιγράφουν τον συγκεκριμένο στόχο κάθε ροής εργασίας,
• user prompts που εκφράζουν την τρέχουσα ανάγκη του χρήστη.

Η ιεραρχία έχει σημασία. Οι κανόνες ασφάλειας του global prompt πρέπει να υπερισχύουν σε σχέση με task level οδηγίες, ακόμη κι αν ο χρήστης προσπαθεί να τις παρακάμψει.

Σχεδιασμός ρόλων για agents

Πριν γράψεις οποιοδήποτε prompt, χρειάζεται να ορίσεις ρόλους. Για κάθε agent απάντησε σε ερωτήσεις όπως

• τι τύπου προβλήματα λύνει,
• τι είδους αποφάσεις μπορεί να πάρει αυτόνομα,
• με ποιους άλλους agents ή εργαλεία συνεργάζεται,
• σε ποιον αναφέρει όταν δεν μπορεί να λύσει κάτι.

Παράδειγμα

• agent A αναλαμβάνει ανάλυση αιτήματος χρήστη και ταξινόμηση,
• agent B φέρνει δεδομένα από εργαλεία και βάσεις,
• agent C συνθέτει τελική απάντηση,
• agent D λειτουργεί ως reviewer σε κρίσιμες ροές.

Για τον καθένα χρειάζεται ξεχωριστό role prompt που να περιγράφει με σαφήνεια τα καθήκοντα.

Στοιχεία ενός καλού system prompt

Ενα πρακτικό system prompt για agent περιλαμβάνει συνήθως

• σύντομη περιγραφή ρόλου και κοινού,
• κανόνες για ύφος και δομή απαντήσεων,
• λίστα από πράγματα που πρέπει να αποφεύγει,
• οδηγίες για πότε να ζητά διευκρινίσεις ή να κάνει escalation σε άνθρωπο,
• αν χρησιμοποιεί εργαλεία, περιγραφή του πότε ενδείκνυται η χρήση τους.

Καλό είναι να είναι συγκεκριμένο αλλά όχι υπερβολικά φλύαρο. Λίγες καθαρές οδηγίες λειτουργούν καλύτερα από σελίδες γενικόλογων κειμένων.

Χρήση παραδειγμάτων few shot

Τα παραδείγματα είναι ισχυρό κομμάτι του Prompt Engineering για Agents. Μπορείς να δώσεις

• ένα παράδειγμα καλής απάντησης,
• ένα παράδειγμα λανθασμένης απάντησης με σχόλια γιατί είναι λάθος,
• σενάρια όπου ο agent πρέπει να πει δεν γνωρίζω ή δεν μπορώ να βοηθήσω,
• σενάρια όπου πρέπει να ζητήσει πρόσθετες πληροφορίες.

Τα παραδείγματα βοηθούν το μοντέλο να μάθει πιο γρήγορα τη συμπεριφορά που θες σε σχέση με αφηρημένες περιγραφές.

Διαχωρισμός reasoning και output

Ειδικά σε agents που παίρνουν αποφάσεις, βοηθά να διαχωρίζεις την εσωτερική λογική από την τελική απάντηση

• μπορείς να ζητήσεις από το μοντέλο να γράψει πρώτα reasoning σε κρυφό πεδίο,
• στη συνέχεια να παράγει καθαρή απάντηση στον χρήστη,
• να χρησιμοποιείς το reasoning για debugging και αξιολόγηση.

Ετσι καταλαβαίνεις πώς έφτασε σε μια απόφαση και μπορείς να βελτιώσεις prompts ή εργαλεία.

Διαχείριση user prompts και επιθέσεων injection

Οταν ανοίγεις έναν agent σε πραγματικούς χρήστες, πρέπει να περιμένεις ότι κάποιοι θα προσπαθήσουν να παρακάμψουν οδηγίες

• θα ζητήσουν να αγνοήσει system prompts,
• θα επιχειρήσουν να τον κάνουν να αποκαλύψει ευαίσθητες πληροφορίες,
• θα προσπαθήσουν να τον οδηγήσουν σε ενέργειες εκτός ρόλου.

Το Prompt Engineering για Agents πρέπει να προβλέπει τέτοιες περιπτώσεις

• στο system prompt ενσωμάτωσε σαφείς οδηγίες να ακολουθεί πάντα τους ανώτερους κανόνες ανεξάρτητα από user input,
• πρόσθεσε παραδείγματα με «κακόβουλα» prompts και τον σωστό τρόπο αντίδρασης,
• χρησιμοποίησε επιπλέον φίλτρα στο input πριν φτάσει στο LLM όπου είναι δυνατόν.

Testing και βελτίωση prompts με δεδομένα

Τα prompts δεν είναι στατικά. Πρέπει να τα αντιμετωπίζεις σαν κώδικα

• διατηρείς εκδόσεις των system και role prompts,
• συνδέεις κάθε αλλαγή με μετρήσεις ποιότητας και κόστους,
• έχεις σετ από σενάρια δοκιμών που τρέχεις πριν κάνεις release νέο prompt,
• καταγράφεις ποια prompts λειτουργούν καλύτερα για ποια tasks.

Με αυτόν τον τρόπο, το Prompt Engineering για Agents γίνεται επαναληπτική, μετρήσιμη διαδικασία και όχι απλό trial and error.

Συνεργασία με ομάδες product και domain experts

Τα prompts δεν είναι μόνο τεχνικό artefact. Για domain specific agents πρέπει να συνεργάζεσαι με

• product owners,
• εκπαιδευτικούς ή επαγγελματίες του κλάδου,
• ομάδες νομικού και ασφάλειας.

Μαζί καθορίζετε

• ποιοι τόνοι και προσεγγίσεις είναι αποδεκτοί,
• ποια παραδείγματα θα χρησιμοποιηθούν στο training prompts,
• ποιες συμπεριφορές θεωρούνται λάθη που χρειάζονται άμεση διόρθωση.

Πώς να ξεκινήσεις με Prompt Engineering για Agents

Αν τώρα χτίζεις τους πρώτους σου agents

• ξεκίνα με καθαρό system prompt για τον βασικό ρόλο, χωρίς πολλά παραδείγματα,
• δοκίμασε μερικά σενάρια και δες πού ο agent παρερμηνεύει τον στόχο,
• πρόσθεσε σταδιακά role prompts για επιμέρους ειδικούς agents όπου χρειάζονται,
• εισήγαγε παραδείγματα few shot για τις πιο κρίσιμες περιπτώσεις,
• σύνδεσε τις αλλαγές prompts με απλά metrics ποιότητας και κόστους.