11 reglas para redactar prompts de calidad para AI Agents

Hace dos semanas, casi me enfermo escribiendo un artículo sobre cómo extraer productos de una tienda online.

He aquí por qué: intenté scrapear productos de un e-commerce llamado GymShark con un framework de prompting para clasificación y edición de datos que creé para los AI Assistants de Datablist. Al principio funcionó, pero los datos no estaban bien ordenados, lo que volvió inútil todo el dataset.

Ahí entendí que distintas IAs y casos de uso necesitan prompts distintos.

Cuando un detalle pequeño puede cambiarlo todo, perder el 5% de los detalles puede volver inútil su resultado.

Vamos al grano.

Puntos clave de este artículo:

• Los AI Agents de Datablist pueden buscar en Google, visitar sitios web, llamar APIs y más
• Un buen prompt marca una gran diferencia al usar un AI Agent
• Hacer prompting a AI Agents es más fácil si sigue nuestras mejores prácticas
• Datablist ofrece plantillas de prompting, pero aprender la técnica sigue siendo lo mejor

Comparativa: AI Agents vs AI Assistants de Datablist

Para entender las diferencias entre hacer prompting a AI Agents y a AI Assistants, aclaremos primero las capacidades de ambos.

Aquí tiene dos resúmenes breves y sencillos de lo que pueden hacer estas herramientas:

AI Assistant

Los AI Assistants en Datablist están diseñados para leer, clasificar, extraer, editar y generar texto y código.

AI Agent

Los AI Agents en Datablist son IAs equipadas con herramientas que pueden realizar búsquedas en Google, renderizar HTML, navegar múltiples páginas, llamar APIs, visitar y extraer resultados de Google News, sitios web, tiendas de e-commerce y más.

💡 Simple y fácil

Piense en los AI Agents como el sistema que trabaja con datos externos y en el AI Assistant como el sistema que trabaja con los datos de su colección en Datablist.

Capacidades del AI Agent de Datablist

Para escribir un prompt eficaz para el AI Agent, conviene listar de nuevo sus herramientas y capacidades, que son:

• Buscar en Google
• Buscar en Google News
• Extraer y generar texto o código
• Obtener información de la cuenta
• Visitar un sitio web
• Paginar un sitio web
• Renderizar HTML
• Llamar APIs

11 reglas para hacer prompts en el AI Agent de Datablist

Una vez entienda las capacidades del AI Agent, siga unas reglas simples pero cruciales para lograr máxima precisión. Estas reglas son:

1. Trate su prompt como un mapa de ruta: guíe al agente con su solicitud; no solo exija un resultado y espere que funcione.
2. Empiece siempre con su objetivo y añada contexto.
3. Etiquete cada sección del prompt para que el agente interprete mejor lo que escribe y para separar acciones/comandos.
4. Use comandos claros para llamar a las herramientas del AI Agent como "search Google", "extract text", "get HTML code", etc.
5. Etiquete las salidas y dé ejemplos concretos; serán la base para configurar el output.
6. Si va a scrapear algo específico, indíquele dónde encontrar la información en el sitio web.
7. Use separadores entre partes del prompt (".===") para estructurarlo.
8. Dígale qué errores evitar para que pueda prevenirlos.
9. Defina cómo debe manejar errores y datos faltantes.
10. Itere sobre sus prompts y no culpe al AI Agent por malos outputs (yo solía hacerlo).
11. Añada la columna de la que debe tomar los datos siempre al final.

Si sigue estas pautas y buenas prácticas para hacer prompting a AI Agents, ahorrará créditos y mucho tiempo iterando.

📘 Los buenos prompts importan

El AI Agent también funcionará si no sigue ninguna de las reglas anteriores; sin embargo, si las sigue, sus resultados serán mucho mejores, porque la estructura del prompt marca la diferencia.

Ejemplos de prompts para AI Agent: bueno vs malo

Prompt para AI Agent: buen ejemplo

Primero, vea el buen prompt y luego el malo.

Este es un prompt que escribí recientemente para scrapear productos de un e-commerce.

Desglosamos por qué este prompt es bueno:

1. Empieza con un objetivo específico, claro y con contexto
2. El prompt incluye varias secciones todas etiquetadas, lo que facilita su comprensión por la IA
3. Uso comandos claros con verbos orientados a la acción
4. Los comandos siguen una secuencia lógica
5. Describo qué busco y doy ejemplos
6. Indico cómo manejar inconsistencias y errores de datos
7. Incluye errores específicos que debe evitar
8. Las secciones están claramente separadas con ".==="
9. El prompt está bien estructurado y guía a la IA a través de la solicitud
10. Vinculo al final la columna con los datos de referencia

Prompt para AI Agent: ejemplo malo

Para quienes creen que soy un técnico que sabe escribir buenos prompts, la verdad es: primero, no sé programar, y segundo, antes mi prompt se veía así:

Sí, a algunos podría parecerles válido, pero no lo es: los outputs no eran buenos.

En este ejemplo, muchas cosas salieron mal. Aunque parezca sofisticado, el prompt —y por lo tanto los resultados— no sirven. Esto es lo que hice mal y cómo puede evitarlo:

Motivo del mal prompt 1: estructura mediocre

El prompt carece de flujo y organización claros.

Cómo evitarlo:

Descomponga su objetivo en pasos específicos, como si explicara la tarea a otra persona. Por ejemplo:

• Primero, visite el sitio web.
• Luego, busque la sección de productos.
• Por último, extraiga el precio.

Motivo del mal prompt 2: etiquetas poco claras

Las etiquetas y secciones no son lo suficientemente específicas.

Cómo evitarlo:

Use un lenguaje claro y cotidiano para etiquetar sus secciones. En lugar de "Data Parameters", diga "Información del producto a extraer". En lugar de "Input", diga "URLs del sitio web a procesar".

Motivo del mal prompt 3: salidas sin estructura y sin ejemplos

El formato de datos y los ejemplos esperados no están definidos con claridad.

Cómo evitarlo:

Incluya siempre la estructura de datos (con listas numeradas) y 2-3 ejemplos específicos de los outputs deseados.

Ejemplo:

1. Nombre del producto: Nike Air Max; Adidas Ultraboost; Puma RS-X;
2. Precio: $120; $180; $110;
3. Color: Negro; Cloud White; High Risk Red;
4. Talla: US 9; US 10.5; US 8;
5. Material: Malla y sintético; Primeknit; Cuero y malla;

Motivo del mal prompt 4: sin secuencia clara

Las acciones no siguen un orden lógico.

Cómo evitarlo:

Escriba los pasos como si diera indicaciones a un amigo: "Primero haga esto, luego aquello".

Ejemplo:

1. Abra el sitio web;
2. Encuentre la sección de productos;
3. Extraiga los datos

Los 3 errores más comunes con AI Agents

Desde que me uní a Datablist.com, he hablado con muchos clientes que querían usar el AI Agent. En esas conversaciones, vi un patrón de errores que la gente suele cometer — asegúrese de no repetirlos.

• No querer hacer prompting: Algunas personas creen que la IA entenderá lo que piensan sin decirlo. Quieren ahorrar tiempo, pero invertir tiempo para ahorrar tiempo les suena ridículo. No sea como ellos.

• Ser demasiado vago con las instrucciones: En vez de decir "obtener información del producto", especifique exactamente los datos que necesita (p. ej., "extraiga el nombre del producto, el precio en USD y las tallas disponibles de la sección de detalles del producto").

• Pasar por alto el manejo de errores: Su prompt debe incluir instrucciones para manejar datos faltantes o escenarios inesperados (p. ej., "si no hay precio disponible, marque como 'N/A'").

¿Cuánto tiempo invertir en escribir prompts?

Piense en el valor que obtiene de este flujo de trabajo y cuánto tiempo le ahorrará.

Personalmente, dedico bastante tiempo a escribir prompts para mí y para ayudar a nuestros usuarios.

Cuando uso Grok, no paso 30 minutos redactando un prompt; hago una primera petición e itero, porque no le pido cosas muy sofisticadas. Pero cuando escribo un prompt para personalización de email o data cleaning, me tomo mi tiempo: así evito problemas, itero menos y no tengo que rehacer todo más tarde.

Harrison Chase, fundador de LangChain: "No creo que hayamos dado con la forma correcta de interactuar con estas aplicaciones de agentes. Creo que un humano en el bucle sigue siendo necesario porque no son superfiables. Pero si el humano está demasiado metido, entonces el sistema no aporta tanto. Así que hay como un equilibrio extraño ahí.”

Mi plantilla de prompts para AI Agent (con ejemplos)

Plantilla para que la edite; debajo hay dos ejemplos: Tómese el tiempo de adaptarla a su caso de uso.

P. D.: me llevó horas llegar a esta fórmula de prompt, y usted la tiene gratis ;)

Así aplico mi framework a un ejemplo de scraping de e-commerce:

Así aplico mi framework a un ejemplo de investigación en medios:

Preguntas frecuentes sobre cómo escribir prompts de IA

1. ¿De verdad necesito dedicar tiempo a escribir prompts? ¿No puedo simplemente pedirle a la IA lo que quiero?

Aunque parezca que consume tiempo, invertir en prompts claros es clave para obtener resultados precisos. Las instrucciones vagas producen outputs vagos y le costarán más tiempo en iteraciones y correcciones.

2. ¿Qué hace que un prompt sea "bueno" o "malo"?

Un buen prompt tiene estructura clara, instrucciones específicas, ejemplos de outputs deseados y pautas de manejo de errores. Los malos prompts son vagos, no estructurados, sin ejemplos ni contemplación de errores o inconsistencias.

3. ¿Hay una plantilla sencilla para escribir prompts?

Sí. El artículo incluye una plantilla con cinco secciones: Objetivo, Instrucciones de la tarea, Información a extraer, Reglas de manejo de datos y Errores a evitar. Separe cada sección con "===".

4. ¿Qué tan detallados deben ser mis ejemplos en el prompt?

Deben ser específicos y cubrir distintos escenarios posibles. Por ejemplo, al extraer información de productos, incluya ejemplos con diferentes formatos, monedas o medidas esperadas.

5. ¿La parte más importante de un prompt que no debo omitir?

Las secciones de manejo de errores y "Errores a evitar" son cruciales. Previenen problemas comunes y aseguran outputs consistentes incluso con datos o situaciones inesperadas.