11 regras para escrever prompts melhores para agentes de IA

Há duas semanas, quase passei mal escrevendo um artigo sobre como extrair produtos de um site de e-commerce.

Eis o motivo: tentei extrair produtos de um e-commerce chamado Gymshark usando um framework de prompts para classificação e edição de dados que criei para os AI Assistants da Datablist. No início, funcionou, mas os dados não foram organizados corretamente, o que tornou todo o conjunto de dados inútil.

Foi aí que percebi que diferentes IAs e casos de uso exigem prompts diferentes.

Como pequenos detalhes podem fazer uma enorme diferença ao criar prompts, deixar de fora 5% das informações pode inutilizar o resultado.

Vamos começar!

Se você precisa de um template de prompt para AI Agent, comece pelo input, pela fonte que deve ser consultada, pelos campos exatos do output e pelas instruções para quando não houver evidências. Para uma lista de pesquisa de empresas, um bom prompt curto seria:

Para cada linha, use o valor de Company Website para consultar o site oficial da empresa. Retorne Industry, Evidence URL e Status. Use Not found quando não for possível confirmar o setor; não tente deduzi-lo pelo nome da empresa. Mantenha o resultado vinculado à linha original para que eu possa revisar os casos incertos.

Assim, o agente recebe uma fonte e um contrato de output. Primeiro, teste o prompt em algumas linhas variadas, verifique as URLs das evidências e ajuste as instruções antes de processar a lista completa. O template detalhado abaixo mostra como expandir esse modelo para pesquisas com várias etapas.

Principais aprendizados deste artigo:

• Os AI Agents da Datablist podem pesquisar no Google, acessar sites, chamar APIs e muito mais
• Um bom prompt faz uma enorme diferença ao usar um AI Agent
• Criar prompts para AI Agents fica mais fácil quando você segue nossas boas práticas
• A Datablist oferece templates de prompts, mas aprender a escrevê-los ainda é a melhor opção

AI Agents e AI Assistants da Datablist: comparação

Para entender a diferença entre criar prompts para AI Agents e para AI Assistants, primeiro precisamos esclarecer o que cada um deles é capaz de fazer.

Aqui estão duas explicações breves e simples sobre esses recursos:

AI Assistant

Os AI Assistants da Datablist foram desenvolvidos para ler, classificar, extrair, editar e gerar textos e códigos.

AI Agent

Os AI Agents da Datablist são IAs equipadas com ferramentas capazes de realizar pesquisas no Google, renderizar código HTML, navegar por várias páginas, chamar APIs, além de acessar e extrair resultados do Google News, de sites, lojas virtuais e muito mais.

💡 Simples e fácil

Pense nos AI Agents como o sistema que trabalha com dados externos e nos AI Assistants como o sistema que trabalha com os dados da sua coleção na Datablist.

Recursos dos AI Agents da Datablist

Para escrever um prompt eficaz para o AI Agent, vale recapitular suas ferramentas e funcionalidades:

• Pesquisar no Google
• Pesquisar no Google News
• Extrair e gerar textos ou códigos
• Obter informações de contas
• Acessar um site
• Percorrer as páginas de um site
• Renderizar HTML
• Chamar APIs

11 regras para criar prompts para AI Agents

Depois de conhecer as ferramentas disponíveis, siga estas regras para tornar o prompt mais fácil de executar e os resultados mais simples de revisar. Um prompt claro reduz ambiguidades, mas não garante respostas exatas. As regras são:

1. Trate seu prompt como um roteiro: guie o agente ao longo da solicitação, em vez de apenas exigir um resultado e esperar que funcione.
2. Sempre comece pelo seu objetivo e apresente o contexto.
3. Identifique cada seção do prompt para ajudar o agente a interpretar o conteúdo e separar ações e comandos.
4. Use comandos claros para acionar as ferramentas do AI Agent, como “pesquise no Google”, “extraia o texto”, “obtenha o código HTML” etc.
5. Identifique os outputs e forneça exemplos específicos, pois eles servirão de base para configurar o resultado.
6. Se você estiver extraindo um dado específico, indique em qual parte do site essa informação pode ser encontrada.
7. Use separadores entre as partes do prompt (===) para organizar sua estrutura.
8. Informe quais erros devem ser evitados.
9. Defina como o agente deve lidar com erros e dados ausentes.
10. Aperfeiçoe seus prompts a cada teste e não culpe o AI Agent por outputs ruins (eu costumava fazer isso).
11. Sempre adicione no final a coluna da qual o agente deve obter os dados.

Ao seguir estas recomendações e boas práticas para criar prompts para AI Agents, você economizará créditos e muito tempo ajustando suas instruções.

📘 Bons prompts fazem a diferença

O AI Agent também funcionará se você não seguir nenhuma das regras acima. No entanto, ao aplicá-las, seus resultados serão muito melhores, pois a estrutura do prompt realmente faz diferença.

Exemplos de prompts para AI Agents: bom ou ruim?

Prompt para AI Agent: bom exemplo

Primeiro, observe o prompt bom. Depois, compare-o com o prompt ruim.

Este é um prompt que escrevi recentemente para extrair produtos de um e-commerce.

Vamos entender por que este é um bom prompt:

1. Ele começa com um objetivo específico e claramente definido, acompanhado do contexto
2. O prompt contém várias seções devidamente identificadas, o que facilita a compreensão pela IA
3. Usei comandos claros com verbos orientados à ação
4. Os comandos seguem uma sequência lógica
5. Descrevi o que estava procurando e forneci exemplos
6. Expliquei como lidar com inconsistências e erros nos dados
7. Incluí erros específicos que deveriam ser evitados
8. As seções estão claramente separadas por ===
9. O prompt é bem estruturado e guia a IA ao longo da solicitação
10. Vinculei no final a coluna que contém os dados de referência

Prompt para AI Agent: exemplo ruim

Para quem pensa que sou apenas um especialista em tecnologia que sabe escrever bons prompts, aqui vai a verdade: primeiro, não sei programar; segundo, era assim que meu prompt se parecia antes:

Sim, algumas pessoas ainda poderiam considerá-lo bom, mas ele não é — os outputs ficaram péssimos.

Neste exemplo, muita coisa deu errado. Embora pareça sofisticado, o prompt — e, consequentemente, os resultados — não serve para nada. Veja o que fiz de errado e como evitar os mesmos problemas:

Motivo 1: estrutura mediana

O prompt não tem um fluxo claro nem uma boa organização.

Como evitar:

Divida seu objetivo em etapas específicas, como se estivesse explicando a tarefa para outra pessoa. Por exemplo:

• Primeiro, acesse o site.
• Em seguida, procure a seção de produtos.
• Por fim, extraia o preço.

Motivo 2: identificadores pouco claros

Os nomes e as seções não são específicos o bastante.

Como evitar:

Use uma linguagem clara e cotidiana para nomear suas seções. Em vez de “Parâmetros dos dados”, escreva “Informações do produto a extrair”. Em vez de “Input”, use “URLs dos sites a processar”.

Motivo 3: outputs desorganizados e sem exemplos

O formato dos dados e os exemplos de outputs esperados não estão claramente definidos.

Como evitar:

Sempre inclua tanto a estrutura dos dados, usando uma lista numerada, quanto dois ou três exemplos específicos dos outputs desejados.

Exemplo:

1. Nome do produto: Nike Air Max; Adidas Ultraboost; Puma RS-X;
2. Preço: US$ 120; US$ 180; US$ 110;
3. Cor: Preto; Branco-nuvem; Vermelho intenso;
4. Tamanho: US 9; US 10.5; US 8;
5. Material: Mesh e sintético; Primeknit; Couro e mesh;

Motivo 4: falta de uma sequência clara

As ações não seguem uma ordem lógica.

Como evitar:

Escreva as etapas como se estivesse orientando um amigo: “Primeiro faça isso, depois faça aquilo”.

Exemplo:

1. Abra o site;
2. Encontre a seção de produtos;
3. Extraia os dados

Os 3 principais erros ao usar AI Agents

Desde que entrei para a Datablist.com, participei de muitas conversas com clientes interessados em usar o AI Agent. Ao longo delas, identifiquei alguns erros recorrentes — por isso, tome cuidado para não cometê-los.

• Não querer escrever prompts: algumas pessoas acham que a IA entenderá o que elas estão pensando sem que precisem explicar. Elas querem economizar tempo, mas consideram absurdo investir tempo para poupar tempo — não faça como elas.

• Dar instruções vagas demais: em vez de dizer “obtenha informações do produto”, especifique exatamente quais dados você precisa. Por exemplo: “extraia o nome do produto, o preço em USD e os tamanhos disponíveis na seção de detalhes do produto”.

• Ignorar o tratamento de erros: seu prompt deve explicar como lidar com dados ausentes ou situações inesperadas. Por exemplo: “se o preço não estiver disponível, marque como ‘N/A’”.

Quanto tempo investir na criação de prompts?

Você deve considerar o valor que esse workflow gera e quanto tempo ele poupará.

Pessoalmente, dedico bastante tempo à criação de prompts, tanto para mim quanto para ajudar nossos usuários.

Quando uso o Grok, não passo 30 minutos escrevendo um prompt. Faço a primeira solicitação e vou ajustando, pois não peço nada muito sofisticado. Já ao criar um prompt para personalização de e-mails ou limpeza de dados, invisto mais tempo, porque isso evita que eu precise procurar problemas, refazer o prompt e tentar tudo novamente depois.

Harrison Chase, fundador da LangChain: “Acho que ainda não encontramos a maneira certa de interagir com essas aplicações baseadas em agentes. A participação humana ainda é necessária, pois elas não são muito confiáveis. Mas, se houver intervenção humana demais, elas acabam não fazendo tanta coisa útil. Portanto, existe um equilíbrio um tanto estranho.”

Meu template de prompt para AI Agents com exemplos

Copie este template e substitua cada placeholder pelos seus próprios campos de input, fonte e output. Inclua uma URL de evidência quando a resposta vier de um site. Execute-o em algumas linhas e confira tanto os resultados encontrados quanto os ausentes antes de usá-lo em escala.

Veja como apliquei meu framework a um exemplo de extração de dados de e-commerce:

Veja como apliquei meu framework a um exemplo de pesquisa de mídia:

Perguntas frequentes sobre como escrever prompts de IA

1. Preciso mesmo investir tempo escrevendo prompts?

Embora possa parecer demorado, investir tempo na criação de prompts claros é essencial para obter resultados precisos. Instruções vagas geram outputs vagos e, no longo prazo, custam ainda mais tempo com ajustes e correções.

2. O que diferencia um prompt bom de um ruim?

Um bom prompt tem uma estrutura clara, instruções específicas, exemplos dos outputs desejados e orientações para o tratamento de erros. Prompts ruins são vagos, desorganizados, não trazem exemplos e ignoram possíveis erros ou inconsistências.

3. Existe um template simples para criar prompts?

Sim. O artigo apresenta um template com cinco seções principais: Objetivo, Instruções da tarefa, Informações a extrair, Regras de tratamento dos dados e Erros a evitar. Cada seção deve ser claramente separada por ===.

4. Qual deve ser o nível de detalhe dos exemplos?

Os exemplos devem ser específicos e contemplar diferentes situações que você possa encontrar. Ao extrair informações de produtos, por exemplo, inclua diferentes formatos, moedas ou unidades de medida que espera encontrar.

5. Qual parte de um prompt nunca deve ser ignorada?

As seções de tratamento de erros e “Erros a evitar” são essenciais. Elas previnem problemas comuns e garantem outputs consistentes, mesmo diante de dados ou situações inesperadas.