Define su comportamiento, los objetivos que debe alcanzar y las reglas bajo las cuales debe operar.
En otras palabras, el prompt traduce la intención del usuario en instrucciones ejecutables para el modelo.
Qué es el prompt
El prompt contiene las instrucciones que el modelo de lenguaje (LLM) sigue para ejecutar una tarea.Aquí se define cómo debe razonar, qué pasos debe seguir y cuándo debe considerar que una tarea se ha completado correctamente. A diferencia de un simple texto descriptivo, el prompt en Devic actúa como el sistema cognitivo del agente, combinando contexto, reglas y objetivos para guiar sus decisiones. Ejemplo Eres un agente especializado en procesar pedidos.
Recibirás correos de clientes con solicitudes de compra dirigidas a
{{nombre_empresa}}.Consulta la tabla de clientes y busca el email del remitente entre los registros.
Una vez identificado el cliente, extrae los datos del pedido:
- Dirección de entrega
- Fecha del pedido
- Referencias de producto
- Número de unidades
Registra la información en la base de datos correspondiente.
Cómo estructurar un buen prompt
Un prompt bien diseñado mejora significativamente la precisión y la autonomía del agente.A continuación se muestra una estructura recomendada para definirlo de manera clara y eficaz:
| Sección | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Rol | Define quién es el agente y cuál es su función. | Eres un agente especializado en atención al cliente. |
| Contexto | Proporciona información sobre el entorno o las limitaciones. | Trabajas para la empresa {{nombre_empresa}} y recibes consultas por email. |
| Objetivo | Describe el resultado que debe conseguir. | Tu tarea es clasificar los correos en categorías y responder automáticamente. |
| Acciones | Indica los pasos concretos que debe seguir para lograr el objetivo. | Extrae la información del correo, verifica en la base de datos y responde según el resultado. |
| Criterios de éxito | Define cuándo la tarea se considera completada. | La tarea se completa cuando el correo se clasifica correctamente y se envía la respuesta. |
Los agentes funcionan mejor con instrucciones explícitas y una estructura lógica clara.
Variables dinámicas
Los prompts en Devic pueden incluir placeholders dinámicos, como{{nombre_empresa}} o {{usuario}}, que se reemplazan automáticamente durante la ejecución del agente.Esto permite crear prompts reutilizables y adaptables a diferentes contextos o entornos.
Histórico y versionado
Cada modificación del prompt se guarda automáticamente como una nueva versión.Devic mantiene un registro completo de todas las versiones creadas, lo que permite consultar, comparar o restaurar versiones anteriores en cualquier momento. El historial se puede abrir desde la parte superior del editor, mediante la opción History.
Comparación de versiones
La vista Diff permite comparar dos versiones del prompt de forma detallada, línea por línea.Las diferencias se visualizan de la siguiente manera:
- Verde: texto añadido
- Rojo: texto eliminado
- Sin color: texto sin cambios
Mejores prácticas
- Mantén el rol del agente claro y coherente.
- Utiliza listas o pasos numerados para estructurar las acciones.
- Incluye variables dinámicas cuando sea necesario.
- Evita instrucciones ambiguas o contradictorias.
- Realiza cambios incrementales en lugar de reescrituras completas.
- Documenta en el propio prompt los supuestos o excepciones relevantes.
Cuándo actualizar el prompt
Se recomienda crear una nueva versión del prompt cuando ocurra alguna de las siguientes situaciones:- Se modifica el objetivo o el alcance del agente.
- Se añaden o eliminan herramientas (Tools).
- Cambia la estructura de las fuentes de datos.
- Se detectan errores de interpretación en la ejecución.
- Se busca una mayor precisión o contexto en las respuestas.
Próximos pasos
Tools
Conoce las herramientas disponibles que tus agentes pueden utilizar para ejecutar acciones, consultar datos o interactuar con MCPs.
RAG
Aprende cómo integrar bases de conocimiento y búsqueda semántica para enriquecer las decisiones y respuestas de tus agentes.
Optimización continua
Mejora el rendimiento de tus agentes mediante evaluación automática, feedback humano y ajustes iterativos de sus prompts y herramientas.
Otras opciones
Explora configuraciones avanzadas como subagentes, ejecuciones programadas o parámetros de control de contexto.