La ingeniería de prompts está evolucionando de una simple creación de instrucciones a una disciplina sistemática dentro de los flujos de trabajo de agentes. Este artículo presenta principios de diseño centrales que incluyen la inyección estructurada de contexto, el ensamblaje dinámico de prompts, las estrategias de recuperación de errores y la validación de salidas. Estos principios ayudan a los desarrolladores a construir agentes que sean más predecibles y mantenibles. El enfoque enfatiza la separación de las plantillas de prompts de la lógica, el uso juicioso de ejemplos de pocas tomas y la implementación de mecanismos de respaldo. Para los equipos que construyen agentes de IA de producción, estas pautas ofrecen una base práctica. El artículo también discute las compensaciones entre la complejidad del prompt y el rendimiento del modelo, y cómo iterar sobre los prompts sistemáticamente. Esta es una lectura esencial para cualquiera que pase de prompts experimentales a sistemas de agentes de grado de producción.
Principios clave de diseño para crear prompts en flujos de trabajo de agentes de IA, centrados en la estructura, el contexto y la confiabilidad.