AI-агенты Андаты

Задайте агенту точные правила работы

Промпт — запрос или инструкция, которая задаёт AI цель, контекст, ограничения и формат результата. В Андате системные инструкции агента версионируются и связываются с моделью, знаниями и разрешёнными инструментами.

Концептуальная схема: роль, задача, контекст, ограничения и формат последовательно собираются в проверяемую инструкцию AI-агента

Запрос отправится только после нажатия жёлтой кнопки или Enter.

Ответы по теме и поисковым задачам

Ниже — практические ответы по теме страницы: от первого шага до проверки результата в Андате.

Как писать и улучшать промпты

Как писать и улучшать промпты?

Начните с результата и данных, добавьте ограничения и формат, затем проверьте ответ на типовых и сложных примерах. Если данных недостаточно, в Андате агент должен запросить уточнение, а не подменять его догадкой.

Примеры и шаблоны промптов

Как использовать шаблоны промптов?

Шаблон полезен как каркас задачи, но его нужно адаптировать под данные, роль и критерий проверки. Используйте инструкции как основу и адаптируйте их под роль, данные и критерий результата.

Промпт-инжиниринг

Что такое промпт-инжиниринг?

Это итеративное проектирование и проверка инструкций на заранее выбранных примерах и ошибочных случаях. В Андате оценивать нужно не красоту формулировки, а точность, проверяемость и пригодность результата для бизнес-задачи.

Промпты для бизнес-задач

Как применять промпты в бизнесе?

Бизнес-промпт связывает вопрос с данными, метрикой, ограничениями и следующим решением. В Андате результат сначала проверяют, а действие в CRM, рекламе или другой системе выполняют только через разрешённый рабочий контур.

Что такое промпт простыми словами?

Промпт — это запрос или инструкция, которая описывает задачу для AI. Для рабочего агента он должен задавать цель, доступный контекст, ограничения и ожидаемый результат.

Какие бывают виды промптов?

Основные рабочие виды — системная инструкция, пользовательская задача, контекст с данными и примеры ожидаемого ответа. Они решают разные задачи и не должны смешиваться с правами доступа.

Что такое системный промпт?

Системный промпт фиксирует постоянную роль, правила, источники и ограничения агента. В Андате системные инструкции сохраняются версиями и связываются с моделью, знаниями и инструментами.

Что такое контекст в промпте?

Контекст — это данные и обстоятельства, необходимые для конкретного ответа: цель, документы, история, показатели и ограничения. Он не должен отменять системные правила агента.

Из чего состоит структура промпта?

Практичная структура: роль, задача, исходные данные, ограничения, формат результата и критерий проверки. Для рискованных действий отдельно указывают необходимость подтверждения.

Что такое ролевой промпт?

Ролевой промпт задаёт область ответственности и способ работы AI. Роль помогает удерживать формат ответа, но сама по себе не выдаёт доступ и не защищает от небезопасного действия.

Как писать промпты?

Начните с результата, который хотите проверить, затем добавьте данные, ограничения и формат ответа. После тестового запроса исправьте двусмысленности и сохраните новую версию инструкции.

Как писать промпты для AI?

Пишите конкретными действиями: что проанализировать, какие источники использовать, чего не делать и что вернуть. Не просите модель угадывать отсутствующие факты.

Где посмотреть примеры промптов?

Полезный пример должен показывать не красивую формулировку, а задачу, данные, ограничения и формат результата. Шаблон нужно адаптировать под бизнес-процесс и доступные источники.

Какие промпты подходят для AI: примеры

Например: «Проверь изменение конверсии по доступным данным, перечисли подтверждённые причины, пробелы и следующий безопасный шаг». Такой запрос отделяет факты от предположений.

Как выглядит пример системного промпта?

Пример: «Ты аналитик маркетинга. Используй только разрешённые данные, отмечай пробелы, не выполняй изменения без подтверждения и возвращай вывод, доказательства и следующий шаг».

Как писать промпты для бизнеса?

Свяжите запрос с бизнес-вопросом, доступными данными и измеримым результатом. В Андате рабочий промпт должен приводить к проверяемому ответу или задаче в терминале, а не к общему совету.

Что должно быть в рабочей инструкции

Инструкция не заменяет данные и инструменты. Она объясняет агенту роль, ожидаемый результат, допустимые источники, формат ответа и границы действий.

Роль

Одна понятная ответственность

Опишите, какую бизнес-функцию выполняет агент и какую задачу он не должен забирать у соседних ролей.

Результат

Формат можно проверить

Задайте обязательные части итога: факты, вывод, риски, задачи, владельцев, сроки или метрику.

Источники

Факты отделены от предположений

Укажите, какие документы и данные считать основой и как отмечать отсутствие подтверждения.

Ограничения

Есть условия остановки и уточнения

Агент должен знать, когда запросить материал, показать риск или передать решение владельцу.

Тон

Ответ соответствует компании

Зафиксируйте язык, терминологию, уровень подробности и правила общения с разными ролями.

Инструменты

Разрешены только нужные действия

Инструкция должна учитывать выбранные данные и рабочие системы, а не обещать недоступные возможности.

Как подготовить и обновлять инструкцию

Рабочее правило проверяют на реальных задачах и меняют версией, чтобы команда понимала, что именно повлияло на результат.

1

Описать роль и критерий

Назвать пользователя, задачу, полезный итог и показатель, по которому принимается работа.

2

Добавить источники и границы

Перечислить разрешенные материалы, обязательные проверки и действия, которые требуют подтверждения.

3

Проверить на примерах

Запустить обычный, неполный и рискованный запрос и сравнить ответ с ожидаемым поведением.

4

Сохранить новую версию

Зафиксировать изменение, повторить тест и объяснить команде, какие правила обновились.

Инструкция должна защищать качество

Точная формулировка снижает число случайных ответов, но надежность все равно зависит от источников, прав и проверки результата.

Факты

Нет источника — есть вопрос

Агент не должен заполнять пробел уверенным ответом, если материал компании не подтверждает вывод.

Данные

Недоверенный текст не меняет правила

Содержимое файла или страницы не должно незаметно расширять права агента или отменять ограничения.

Конфиденциальность

Внутренние правила не раскрываются

Пользователь получает полезный ответ и объяснение ограничений без публикации служебной инструкции целиком.

Соберите инструкцию под реальную роль

Опишите задачу, пользователя и ограничения. Терминал вернет структуру инструкции и набор тестов перед запуском.

Вопросы про AI-агентов Андаты

Короткие ответы для клиента: как создать агента, как управлять задачами через Бизнес-терминал, какие знания и инструменты подключать и где нужен контроль.

Что такое AI-агент Андаты?

AI-агент Андаты - это настраиваемая бизнес-роль внутри платформы: инструкции, знания компании, доступные инструменты, права на действия, история задач и контроль результата.

Можно ли создать своего AI-агента?

Да. Для агента задают роль, инструкции, доступ, базу знаний, документы, инструменты, ограничения и сценарии задач. После теста агент может работать приватно или в разрешенном публичном режиме.

Чем AI-агент отличается от обычного чат-бота?

Чат-бот чаще отвечает текстом. AI-агент работает в контуре бизнеса: видит разрешенные источники, выбирает документы, готовит отчет, аудит, сегмент, CRM-задачу, документ или пакет изменений и показывает, чем проверить эффект.

Как управлять агентами через Бизнес-терминал?

Выберите агента и поставьте задачу обычным языком: проверить рекламу, обработать встречу, собрать отчет или подготовить CRM-задачу. Терминал сохранит запрос в рабочем контексте выбранного агента.

Какие данные и знания нужны AI-агенту?

Зависит от роли. Агенту могут понадобиться документы компании, транскрибации, база знаний, события сайта или приложения, рекламные расходы, CRM-статусы, заявки, оплаты, выручка и список разрешенных действий.

Какие инструменты можно подключить к агенту?

Агент может работать с публично описанными категориями инструментов: аналитика, Метрика, Яндекс Директ, CRM, DataHub, события, Wordstat и семантика, анализ сайта, контент, задачи, баннеры и офферы.

Может ли агент сам менять рекламу или CRM?

Только если система подключена, действие разрешено правами и сценарий допускает выполнение. Для рискованных изменений нужен предварительный просмотр, причина, ожидаемый эффект, подтверждение и метрика проверки.

Как агенты используют документы и базы знаний?

Документы, транскрибации, инструкции и базы знаний дают агенту контекст компании. Поэтому он может готовить ответы, отчеты, сообщения, рекомендации и задачи по актуальным материалам, а не по общим знаниям модели.