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Новинки AI · AI-агенты · Leçon 2/10
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Tâche

Comment attribuer une tâche à un agent

Formulez une tâche pour l'agent selon toutes les règles. Return JSON {"goal":...","result":"...","constraints":...","doneWhen": "..."} : goal - un objectif mesurable, result - sous quelle forme la réponse est nécessaire, constraints - les restrictions et ce qui n'est pas autorisé, doneWhen - un signe vérifiable de « prêt ».

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Attribuer des tâches à l'agent
💡 Un morceau de théorie

L'agent fait exactement ce que vous avez décrit et ne fait aucune allusion lui-même. Un bon problème se compose donc de quatre parties. Objectif : ce que nous essayons essentiellement d’atteindre. Résultat : sous quelle forme faut-il répondre (tableau, liste en cinq points, lettre, dossier). Restrictions : ce qu'il ne faut pas faire, combien d'étapes, quelles sources utiliser. Signe « Terminé » : comment nous comprendrons que la tâche est terminée. La mécanique est simple : plus le cadre est précis, moins l’agent spécule et plus le résultat est proche de votre attente. Astuce d'initié : ajoutez toujours une "définition de prêt" - une ligne comme "prêt lorsque le tableau a trois colonnes et aucune cellule vide". Cela réduit considérablement le nombre de retouches. La deuxième technique : définissez le format du résultat avec un exemple - montrez à quoi devrait ressembler une ligne de la réponse. Une erreur typique est de se fixer un objectif avec les mots « améliorer les ventes » ou « gérer le courrier » : ce n'est pas une tâche, mais un souhait. L'agent commencera à deviner et, très probablement, fera la mauvaise chose. Réduisez-le à un résultat mesurable et l’agent devient prévisible.

Comment est-il évalué · réussite 70

  • 1JSON valide sans texte autour20%
  • 2Les champs obligatoires sont là25%
  • 3La tâche est mesurable et complète55%
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