L'ingénierie des prompts évolue d'une simple création d'instructions à une discipline systématique au sein des workflows d'agents. Cet article présente des principes de conception fondamentaux, notamment l'injection structurée de contexte, l'assemblage dynamique de prompts, les stratégies de récupération d'erreurs et la validation des sorties. Ces principes aident les développeurs à construire des agents plus prévisibles et maintenables. L'approche met l'accent sur la séparation des modèles de prompts de la logique, l'utilisation judicieuse d'exemples few-shot et la mise en œuvre de mécanismes de repli. Pour les équipes construisant des agents IA de production, ces directives offrent une base pratique. L'article aborde également les compromis entre la complexité des prompts et les performances du modèle, ainsi que la manière d'itérer systématiquement sur les prompts. C'est une lecture essentielle pour quiconque passe des prompts expérimentaux aux systèmes d'agents de qualité production.
Principes clés de conception pour élaborer des prompts dans les workflows d'agents IA, axés sur la structure, le contexte et la fiabilité.