A qualidade das ações executadas por agente de IA das automações está diretamente ligada à forma como o prompt é escrito. Um prompt bem estruturado garante respostas mais relevantes, consistentes e alinhadas ao seu objetivo.
A seguir, confira boas práticas para criar prompts mais eficientes nas automações do Runrun.it.
1. Defina a função e o objetivo do agente de IA
Comece descrevendo claramente o papel do agente e o que ele deve entregar. Quanto mais contexto ele tiver, melhor será sua performance. Exemplo:
Vago | Otimizado |
“Crie conteúdos sobre o produto” | “Você é um agente criativo e analítico, responsável por identificar funcionalidades do produto e transformá-las em conteúdos claros, atrativos e orientados a benefícios para usuários não técnicos.” |
Por que isso funciona?
Uma descrição mais rica ajuda o agente de IA a entender o contexto, o público e o tipo de raciocínio esperado.
2. Estabeleça um escopo claro para o agente de IA
Defina exatamente o que o agente deve (e não deve) considerar ao executar a tarefa.
Dê preferência a instruções positivas, focando no que deve ser feito. Exemplo:
Menos eficiente | Mais eficiente |
“Analise a tarefa e gere um relatório” | “Analise as informações da descrição e gere insights acionáveis para um relatório de mídia paga” |
Por que isso funciona?
Instruções positivas direcionam melhor o foco do agente e evitam ambiguidades.
3. Dê instruções específicas de execução
Explique como o agente deve agir com base nas informações disponíveis na tarefa (título, descrição, anexos, etc.).
Exemplo:
“Analise o título, a descrição e os anexos da tarefa para identificar o contexto.”
“Utilize essas informações para gerar um resumo claro e acionável.”
Dica: quanto mais explícito for o caminho, menor a chance de respostas inconsistentes.
4. Oriente o estilo e a qualidade da resposta gerada pelo agente de IA
Descreva como deve ser o resultado final: tom de voz, nível de detalhe e objetivo da comunicação.
Exemplo:
“Escreva de forma clara, concisa e orientada à ação.”
“Destaque benefícios práticos para o usuário.”
“Adapte a linguagem para um público não técnico.”
Anexe o guia de tom de voz da sua marca para fornecer mais contexto.
Por que isso funciona?
O agente passa a entender não apenas o que fazer, mas como comunicar melhor o resultado.
5. Indique relações de causa e efeito
Quando necessário, explique como o agente deve transformar as informações em resultado.
Exemplo:
“Use as informações da tarefa para identificar os principais pontos e transformá-los em recomendações práticas.”
Isso ajuda o agente a conectar análise e entrega final de forma mais inteligente.
6. Defina o formato de saída automatizada
Sempre que possível, especifique como a resposta deve ser estruturada, por exemplo, como comentário, descrição e/ou ação de mover a tarefa. Isso garante padronização e facilita o uso das informações.
Se você descrever a ação no prompt e selecionar ações, garanta que elas sejam compatíveis.
Por que isso funciona?
O agente não precisa “adivinhar” o formato e entrega exatamente o que você espera.
7. Use consistência nos termos
Evite usar diferentes palavras para o mesmo conceito ao longo do prompt. Exemplo:
Use sempre “tarefa” (em vez de alternar com “demanda”, “item”, “atividade”)
Use sempre “cliente” (em vez de alternar com “usuário”, “lead”, etc., sem necessidade)
Por que isso funciona?
A consistência reduz ambiguidades e melhora a precisão da resposta.
8. Teste, revise e evolua continuamente seu agente de IA
A criação de prompts é um processo iterativo. Após configurar um agente:
Teste com uma tarefa ficticia
Avalie os resultados gerados
Ajuste instruções que não ficaram claras
Refine o nível de detalhe conforme necessário
Pequenas melhorias no prompt podem gerar grandes ganhos de qualidade.