Казалось бы, что может быть проще общения с нейросетью, ведь она понимает человеческий язык и готова ответить на любой вопрос? Однако многие пользователи, впервые столкнувшись с созданием автономных агентов, быстро разочаровываются, получая в ответ либо банальности, либо откровенные галлюцинации. Проблема здесь кроется вовсе не в отсутствии «интеллекта» у машины, а в неумении оператора правильно сформулировать задачу. Обычный диалог с чат-ботом кардинально отличается от системного проектирования виртуального сотрудника, который должен действовать в рамках жёстких инструкций и выдавать предсказуемый результат. И именно здесь на сцену выходит искусство промпт-инжиниринга, превращающее хаотичный набор слов в точный инструмент. Но чтобы этот инструмент заработал, стоит разобраться в его архитектуре.
С чего начинается создание агента?
С определения личности, разумеется. Без чётко очерченной роли модель остается безликим эрудитом, который знает всё обо всём, но ничего конкретного не умеет. А ведь именно специализация творит чудеса. Задавать роль нужно не просто названием профессии, а детальным описанием психотипа, опыта и даже манеры речи. Сравните два подхода. В первом случае мы просто пишем «Ты — копирайтер». Довольно скучно, не так ли? Во втором же случае инструкция звучит иначе:
«Ты — циничный редактор глянцевого журнала с двадцатилетним стажем, который ненавидит штампы и ценит едкую иронию».
Разница в результатах будет колоссальной. Во втором варианте нейросеть мгновенно «переключает регистр», подтягивая специфический лексикон и меняя структуру предложений. Важно понимать, что модель — это актёр, и чем подробнее сценарий, тем убедительнее будет игра.
Нужна ли агенту цель?
Безусловно. Причём цель эта должна быть сформулирована максимально конкретно, без возможности двойного толкования. Глаголы действия здесь играют первую скрипку. Вместо расплывчатого «помоги мне с текстом» стоит использовать императивные конструкции: «проанализируй входящие данные», «структурируй информацию», «выдели ключевые тезисы» и «сгенерируй отчет». А вот чего делать точно не стоит, так это смешивать несколько разнонаправленных целей в одном промте. Если агент должен и писать код, и сочинять стихи, и переводить с китайского, качество каждой отдельной задачи неизбежно пострадает. Лучше создать трех разных агентов. Это, кстати, золотое правило разработки: один агент — одна функция. Такой подход, хотя и кажется трудозатратным на старте, в итоге экономит кучу времени на отладке.
Как написать промт для техподдержки?
Представим ситуацию, когда бизнесу требуется автоматизировать первую линию ответов клиентам. Задача не из лёгких. Ведь бот должен быть эмпатичным, но при этом не давать ложных обещаний. Структура такого промта выглядит как слоёный пирог. Начинаем мы с базы:
«Ты — заботливый специалист службы поддержки интернет-магазина электроники. Твоя главная задача — успокоить клиента и предложить решение проблемы».
Далее следует блок контекста, где мы объясняем агенту, что он может делать, а что нет. Например: «Ты имеешь доступ к базе знаний по возвратам и гарантии (используй только эту информацию). Если ответа в базе нет, переводи диалог на человека». И вот здесь кроется важный нюанс. Нужно обязательно прописать тональность (Tone of Voice). Фраза «Избегай канцеляризмов, общайся дружелюбно, но сохраняй профессиональную дистанцию» убережет от роботизированных ответов. Ну и, наконец, стоит добавить примеры диалогов (few-shot prompting), чтобы модель поняла, какой именно стиль от неё требуется.
Аналитический агент
Совсем иначе строится работа с данными. Здесь эмоции излишни, а на первый план выходит точность. Довольно часто новички совершают ошибку, позволяя модели «додумывать» недостающие факты. Для аналитика это смерти подобно. Промт для такого агента должен содержать строжайшие ограничения. Примерная конструкция может звучать так:
«Ты — старший финансовый аналитик. Твоя цель — извлечь ключевые показатели из предоставленного текста отчета. Ты ищешь только цифры, касающиеся чистой прибыли, выручки и EBITDA. Если данных в тексте нет, ты пишешь “Нет данных”, а не пытаешься их рассчитать или предположить».
Обратите внимание на категоричность. Слова «строго», «только», «запрещено» должны стать вашими лучшими друзьями при написании таких инструкций. А формат вывода лучше задать сразу в виде JSON или таблицы, описав структуру полей. Это существенно упростит дальнейшую программную обработку ответа.
Креатив и борьба с банальностью
С творческими задачами дело обстоит сложнее. ИИ по своей природе тяготеет к усредненным, наиболее вероятным вариантам продолжения текста, что часто приводит к появлению серых, скучных пассажей. Чтобы этого избежать, промт должен содержать не только задачу, но и «анти-паттерны». Хороший пример промта для генератора идей может выглядеть следующим образом. Сначала задаем роль: «Ты — креативный директор рекламного агентства, известный своими нестандартными решениями». Затем ставим задачу:
«Придумай 10 концепций для рекламной кампании нового энергетического напитка. Забудь про стандартные ходы вроде “зарядись энергией” или “успей всё”. Твои идеи должны быть провокационными, абсурдными или смешными. Используй метафоры, не связанные со спортом или офисной работой».
Такой подход заставляет модель выходить за рамки статистически вероятных (и потому банальных) ответов. Результат может оказаться неоднозначным, но он точно не будет скучным.
Агент-кодер: особенности инструкций
Программирование с помощью агентов — это отдельный вид искусства. Здесь малейшая неточность в промте может привести к нерабочему коду. Главное — определить стек технологий и стиль кодирования. Начать стоит с: «Ты — Senior Python Developer, эксперт в области асинхронного программирования». Затем нужно четко очертить задачу: «Напиши микросервис для парсинга сайтов, используя библиотеку aiohttp». Но этого мало. Обязательно добавьте требования к качеству кода:
«Код должен быть покрыт документацией (docstrings), следовать стандарту PEP8 и содержать обработку исключений. Не используй устаревшие методы».
А ещё полезно попросить агента сначала описать логику работы (Chain of Thought), а только потом писать сам код. Это помогает модели самой себя проверить и снижает вероятность логических ошибок. Фраза «Думай шаг за шагом» в конце промта действительно творит чудеса.
Как бороться с галлюцинациями?
Это, пожалуй, самый болезненный вопрос. Модели склонны выдумывать факты, несуществующие библиотеки или цитаты. Полностью устранить этот эффект сложно, но минимизировать — вполне реально. Секрет кроется в «заземлении» (grounding). В промт нужно включить инструкцию:
«Отвечай только на основе предоставленного текста/контекста. Не используй свои предварительные знания, если они противоречат контексту».
Также хорошо работает требование указывать источник информации. Например: «Для каждого утверждения укажи цитату из исходного документа, подтверждающую твои слова». Это заставляет агента постоянно сверяться с источником. И, конечно же, прямой запрет: «Если ты не знаешь ответа или не уверен, скажи “Я не знаю”. Не выдумывай факты». Звучит просто, но на практике это спасает от множества проблем.
Важность контекста и памяти
Агент не существует в вакууме. Чтобы он был полезен, ему нужно дать контекст. Это может быть краткая справка о компании, описание целевой аудитории или история предыдущих взаимодействий. Довольно часто пользователи пытаются впихнуть в системный промт всю «Войну и мир», что перегружает окно контекста и сбивает модель с толку. Тут нужен баланс. Информацию лучше подавать порционно или использовать RAG (Retrieval Augmented Generation), когда агент сам подтягивает нужные куски данных из базы. В самом же промте стоит указать: «Используй информацию о пользователе (имя, история покупок), чтобы персонализировать ответ». Это создает иллюзию памяти и заботы, что критически важно для сервисных агентов.
Пример «Универсального солдата»
Рассмотрим структуру комплексного промта для агента, который помогает вести личный блог. Он должен уметь и темы придумывать, и тексты писать, и даже картинки описывать. Начинаем, как водится, с роли: «Ты — опытный контент-менеджер и блогер, специализирующийся на теме здорового образа жизни». Дальше идет блок задач: «Твоя цель — создавать вовлекающий контент для Instagram. Ты предлагаешь темы, пишешь посты и составляешь ТЗ для дизайнера». Затем — стиль: «Пиши легко, с юмором, используй эмодзи (но умеренно), обращайся к читателю на “ты”». И, наконец, жёсткие ограничения:
«Никаких медицинских советов. Если тема касается здоровья, обязательно добавляй дисклеймер. Длина поста — не более 2000 знаков».
Такой промт создаёт готового к работе помощника, которому не нужно каждый раз объяснять, кто он и что делает.
Стоит ли использовать английский?
Вопрос этот возникает постоянно. Большинство передовых моделей (GPT-4, Claude 3) обучались преимущественно на английских текстах. И хотя они прекрасно понимают русский, на родном языке они «думают» чуть лучше и точнее следуют сложным инструкциям. Поэтому для сложных логических задач, программирования или глубокого анализа имеет смысл писать системный промт на английском, добавив в конце инструкцию: «Output language: Russian». Это позволяет сохранить точность мышления модели, но получать результат на нужном языке. Однако для задач, связанных с тонкостями русского языка, стилизацией или литературой, лучше сразу писать промт на русском, чтобы модель уловила все нюансы и культурные коды.
Подводные камни и итерации
Не стоит ожидать, что первый же написанный промт сработает идеально. Промпт-инжиниринг — это процесс итеративный. Вы пишете инструкцию, тестируете её на разных запросах, смотрите, где агент ошибается, и вносите правки. Иногда приходится добавлять новые ограничения, иногда — переписывать роль с нуля. Бывает, что модель зацикливается на каком-то правиле и игнорирует остальные. В таком случае помогает переструктурирование текста промта, разбиение его на логические блоки с заголовками. Нейросети лучше воспринимают структурированный текст. К слову, полезно вести версионность своих промтов, чтобы всегда можно было откатиться назад, если новая версия окажется хуже предыдущей.
Форматирование ответа
Часто мы забываем объяснить агенту, в каком виде хотим получить результат. А ведь это экономит кучу времени. Если вам нужен список, так и напишите: «Выведи результат в виде маркированного списка». Если нужна таблица — опишите её колонки. А если нужен JSON для интеграции с API — дайте пример структуры JSON. Модель не умеет читать мысли. Фраза «Сформатируй ответ так, чтобы его было удобно читать» слишком субъективна. Для робота удобство — понятие абстрактное. Конкретика здесь решает всё. Например: «Используй заголовки Markdown для разделения тем, выделяй ключевые понятия жирным шрифтом». Тогда на выходе вы получите красивый, структурированный документ, а не простыню текста.
Влияние длины промта
Существует миф, что чем длиннее промт, тем лучше. Это не совсем так. Огромные инструкции модель может начать «забывать» (особенно середину), фокусируясь на начале и конце. Этот феномен известен как «lost in the middle». Поэтому искусство заключается в лаконичности. Убирайте лишние слова вежливости («пожалуйста», «будь добр»), вводные конструкции и воду. Оставляйте только суть. Каждое слово должно работать на результат. Если ограничение можно описать тремя словами, не тратьте на него три предложения. Краткость — не только сестра таланта, но и лучший друг нейросети. Сжатый, насыщенный смыслом промт работает эффективнее размытого лонгрида.
Цепочка рассуждений (Chain of Thought)
Этот метод заслуживает отдельного упоминания. Если задача сложная, заставьте агента рассуждать вслух. Добавьте в промт инструкцию: «Перед тем как дать окончательный ответ, проанализируй задачу, разбей её на подзадачи и опиши ход своих рассуждений». Это позволяет модели «подумать», прежде чем отвечать. Вы удивитесь, насколько повышается качество ответов в задачах на логику, математику или планирование. Это похоже на то, как человек проговаривает про себя решение, чтобы не ошибиться. Да, ответ станет длиннее, но его качество вырастет на порядок. Потом, при необходимости, можно попросить агента вывести только финальный результат, скрыв процесс размышлений, но на этапе генерации эти «мысли» необходимы.
Будущее за агентами
Мы стоим на пороге эпохи, когда одиночные чаты уйдут в прошлое, уступив место мультиагентным системам. Представьте виртуальный офис, где один агент-менеджер принимает задачу, передаёт её агенту-исследователю, тот собирает данные и отдаёт агенту-копирайтеру, а финальный результат проверяет агент-критик. И всем этим оркестром дирижируете вы, просто правильно настроив системные промты. Это не фантастика, а уже работающая реальность. Главное — не бояться экспериментировать, пробовать разные подходы и находить тот самый уникальный набор слов, который заставит бездушный код работать на вас с эффективностью целого отдела. Пусть ваши агенты будут умными, послушными и невероятно продуктивными. Удачи в настройке!