11 regole per scrivere prompt efficaci per agenti AI

Due settimane fa, mi stava venendo il mal di testa mentre scrivevo un articolo su come fare scraping dei prodotti da un e‑commerce.

Ecco perché: ho provato a estrarre i prodotti da un e‑commerce (GymShark) usando un framework di prompting per classificare e modificare dati che ho creato per gli AI assistants in Datablist. All’inizio funzionava, ma i dati non erano ordinati correttamente, rendendo l’intero dataset inutile.

È lì che ho capito: AI diverse e casi d’uso diversi richiedono prompt diversi.

Dato che, quando si scrive un prompt, i dettagli contano tantissimo, se ti perdi anche solo il 5% dei dettagli, l’output diventa inutile.

Partiamo!

Cosa ti porti a casa da questo articolo:

• Gli AI agents di Datablist possono cercare su Google, visitare siti web, chiamare API e altro
• Un buon prompt fa un’enorme differenza quando usi un AI agent
• Scrivere prompt per gli AI agents è più semplice se segui le nostre best practice
• Datablist offre template di prompting, ma imparare a farlo resta la scelta migliore

Agenti AI e AI Assistants di Datablist a confronto

Per capire le differenze tra il prompting per gli AI agents e quello per gli AI assistants, dobbiamo chiarire le loro capacità.

Ecco due panoramiche rapide su cosa possono fare questi strumenti:

AI Assistant

Gli AI assistants in Datablist sono pensati per leggere, classificare, estrarre, modificare e generare testo e codice.

AI Agent

Gli AI agents in Datablist sono AI dotate di strumenti che possono eseguire ricerche su Google, renderizzare codice HTML, navigare tra più pagine, chiamare API, visitare ed estrarre risultati da Google News, siti web, e‑commerce e altro ancora.

💡 Semplice e intuitivo

Pensa agli AI agents come al sistema che lavora con i dati esterni e all’AI assistant come al sistema che lavora con i dati nella tua collection Datablist.

Funzioni degli Agenti AI di Datablist

Quando si tratta di scrivere un prompt efficace per l’AI agent, è utile ricordare gli strumenti e le capacità disponibili:

• Ricerca su Google
• Ricerca su Google News
• Estrazione e generazione di testo o codice
• Recupero di informazioni account
• Visita di un sito web
• Paginazione di un sito web
• Rendering HTML
• Chiamata a API

11 regole per scrivere prompt per gli Agenti AI in Datablist

Una volta comprese le capacità dell’AI agent, segui alcune regole semplici ma cruciali per arrivare al 100% di accuratezza. Le regole sono:

1. Considera il prompt come una roadmap: guida l’agent con la tua richiesta, non limitarti a pretendere un risultato e basta.
2. Parti sempre dall’obiettivo e fornisci il contesto.
3. Tagga ogni sezione del prompt per aiutare l’agent a interpretare meglio ciò che scrivi e separare azioni/comandi.
4. Usa comandi chiari per chiamare gli strumenti dell’AI agent, tipo "search Google", "extract text", "get HTML code", ecc.
5. Tagga gli output e dai esempi specifici: saranno la base per configurare il risultato.
6. Se fai scraping specifico, indica dove nella pagina può trovare le informazioni.
7. Usa separatori tra le parti del prompt (".===") per dare struttura.
8. Indica gli errori da evitare, così può prevenirli.
9. Definisci come gestire errori e dati mancanti.
10. Itera sui tuoi prompt e non dare la colpa all’AI agent per output scarsi (io lo facevo!).
11. Aggiungi sempre alla fine la colonna da cui deve prendere i dati.

Seguendo queste linee guida e best practice per il prompting degli AI agents, risparmierai crediti e un sacco di tempo nelle iterazioni.

📘 I buoni prompt contano

L’AI agent funzionerà anche se non segui nessuna di queste regole; ma se le segui, i risultati saranno molto migliori, perché la struttura del prompt fa davvero la differenza.

Esempi di prompt per Agenti AI: buono vs cattivo

AI Agent Prompt: esempio buono

Prima guarda il prompt buono, poi quello cattivo.

Questo è un prompt che ho scritto di recente per fare scraping di prodotti da un e‑commerce.

Vediamo perché questo è un buon prompt:

1. Parte da un obiettivo specifico e ben definito, con contesto
2. Il prompt include più sezioni tutte taggate — rende la comprensione più semplice per l’AI
3. Ho usato comandi chiari con verbi orientati all’azione
4. I comandi seguono una sequenza logica
5. Ho descritto cosa cercavo e ho fornito esempi
6. Ho indicato come gestire inconsistenze ed errori nei dati
7. Include errori specifici da evitare
8. Le sezioni sono chiaramente separate con ".==="
9. Il prompt è ben strutturato e guida l’AI nella mia richiesta
10. Ho collegato la colonna con i dati di riferimento alla fine

Prompt per AI Agent: esempio sbagliato

Per chi pensa che io sia solo un tipo tecnico che sa scrivere buoni prompt, ecco la verità: primo, non so programmare; secondo, prima il mio prompt era così:

Sì, qualcuno potrebbe considerarlo comunque buono, ma non lo è — visto che gli output non erano affatto buoni.

In questo esempio, molte cose sono andate storte. Anche se sembra sofisticato, il prompt — e quindi i risultati — sono inutili. Ecco cosa ho sbagliato e come puoi evitarlo:

Errore n.1: Struttura mediocre

Il prompt manca di un flusso e di un’organizzazione chiari.

Come evitarlo:

Spezza l’obiettivo in passi specifici, come faresti spiegando un compito a qualcuno. Per esempio:

• Prima visita il sito.
• Poi cerca la sezione prodotti.
• Infine estrai il prezzo.

Errore n.2: Tag poco chiari

Le etichette e le sezioni non sono abbastanza specifiche.

Come evitarlo:

Usa un linguaggio semplice e diretto per etichettare le sezioni. Invece di "Data Parameters", scrivi "Informazioni sul prodotto da estrarre". Invece di "Input", scrivi "URL dei siti da processare".

Errore n.3: Output non strutturati e mancano esempi

Il formato dati e gli esempi di output atteso non sono definiti chiaramente.

Come evitarlo:

Includi sempre sia la struttura dei dati (usando elenchi numerati) sia 2-3 esempi specifici di output desiderato.

Esempio:

1. Nome prodotto: Nike Air Max; Adidas Ultraboost; Puma RS-X;
2. Prezzo: $120; $180; $110;
3. Colore: Black; Cloud White; High Risk Red;
4. Taglia: US 9; US 10.5; US 8;
5. Materiale: Mesh & Synthetic; Primeknit; Leather & Mesh;

Errore n.4: Nessuna sequenza chiara

Le azioni non seguono un ordine logico.

Come evitarlo:

Scrivi i passaggi come se stessi dando indicazioni a un amico — "prima fai questo, poi quello".

Esempio:

1. Apri il sito web;
2. Trova la sezione prodotti;
3. Estrai i dati

I 3 errori più comuni con gli Agenti AI

Da quando sono entrato in Datablist.com, ho fatto molte call con clienti che volevano usare l’AI agent. In queste conversazioni ho notato pattern ricorrenti di errori — quindi assicurati di non farli

• Non voler scrivere il prompt: Alcuni pensano che l’AI capisca ciò che hanno in mente senza dirglielo. Vogliono risparmiare tempo, ma investire tempo per risparmiarlo sembra ridicolo — non fare come loro.

• Istruzioni troppo vaghe: Invece di dire "get product information", specifica esattamente quali dati ti servono (es.: "extract the product name, price in USD, and available sizes from the product details section").

• Trascurare l’error handling: Il tuo prompt dovrebbe includere istruzioni su come gestire dati mancanti o scenari imprevisti (es.: "if price is not available, mark as 'N/A'").

Quanto tempo investire nella scrittura dei prompt

Pensa al valore che ottieni da questo workflow e a quanto tempo ti farà risparmiare.

Io personalmente investo parecchio tempo a scrivere prompt per me e per aiutare i nostri utenti.

Quando uso Grok, non passo 30 minuti a scrivere un prompt — faccio una prima richiesta e itero, perché non gli chiedo cose super sofisticate. Ma quando preparo un prompt per la personalizzazione email o per il data cleaning, mi prendo tempo: così evito problemi dopo, riduco le iterazioni e non devo rifare tutto più tardi.

Harrison Chase, Founder di LangChain: "Non credo che abbiamo ancora trovato il modo giusto di interagire con queste applicazioni agentiche. Penso che un human in the loop sia ancora necessario perché non sono super affidabili. Ma se l’umano è troppo nel loop, allora non sta facendo davvero qualcosa di utile. Quindi c’è un equilibrio un po’ strano da trovare."

Il mio template di prompt per Agenti AI (con esempi)

Template pronto da editare, con due esempi qui sotto: prenditi il tempo di adattarlo al tuo use case.

P.S. Mi ci sono volute ore per arrivare a questa formula di prompt, e tu la hai gratis ;)

Ecco il mio framework applicato a un esempio di scraping e‑commerce:

Ecco il mio framework applicato a un esempio di media research:

FAQ sulla scrittura di prompt per l'AI

1. Devo davvero spendere tempo a scrivere i prompt? Non posso semplicemente chiedere all’AI quello che voglio?

Anche se può sembrare dispendioso, investire tempo per scrivere prompt chiari è fondamentale per ottenere risultati accurati. Istruzioni vaghe producono output vaghi, e alla lunga spenderai più tempo in iterazioni e correzioni.

2. Cosa rende un prompt "buono" rispetto a uno "cattivo"?

Un buon prompt ha una struttura chiara, istruzioni specifiche, esempi di output desiderati e linee guida per l’error handling. I prompt cattivi sono vaghi, poco strutturati, senza esempi e non considerano errori o inconsistenze.

3. Esiste un template semplice da seguire per scrivere i prompt?

Sì, nell’articolo trovi un template con cinque sezioni principali: Goal, Task Instructions, Information to Extract, Data Handling Rules e Mistakes to Avoid. Ogni sezione va separata chiaramente con "===".

4. Quanto devono essere dettagliati gli esempi nel prompt?

Gli esempi devono essere specifici e coprire gli scenari che potresti incontrare. Per esempio, quando estrai informazioni sui prodotti, includi esempi con formati, valute o misure diverse che ti aspetti di vedere.

5. Qual è la parte più importante di un prompt che non dovrei mai saltare?

Le sezioni su error handling e "Mistakes to Avoid" sono cruciali. Prevengono problemi comuni e garantiscono output coerenti anche in presenza di dati o scenari imprevisti.