Curadoria sobre estado da arte em prompt engineering para agentes de…
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Estado da Arte em Prompting para Agentes de IA
Aqui estão alguns aprendizados principais:
- Fazer prompts hoje é como programar em 1995 — estrutura, clareza e iteração são fundamentais.
- Bons prompts são estruturados em camadas, modulares e incluem exemplos + saídas de emergência.
- Metaprompting (usar LLMs para melhorar prompts) está se tornando prática comum.
- O verdadeiro diferencial não é o prompt — são as avaliações que definem a qualidade.
- As melhores startups de IA se envolvem com os usuários como engenheiros, não como vendedores, e entregam rápido.
- LLMs diferentes têm “personalidades” diferentes — escolha com cuidado.
Aqui está um resumo completo e organizado do vídeo “State-Of-The-Art Prompting For AI Agents” do canal Light Cone (Y Combinator):
Resumo Geral:
O vídeo explora como as melhores startups de IA estão desenvolvendo e utilizando prompts de última geração para criar agentes inteligentes. Eles compartilham práticas reais, exemplos concretos, técnicas de metaprompting e estratégias para escalar soluções sem virar consultoria. A analogia central é que escrever prompts hoje é como programar em 1995 – ainda pouco estruturado, mas com enorme potencial.
Tópicos principais com exemplos e respostas:
- Prompt como código + design de agente:
- Os melhores prompts são longos, modulares, estruturados com funções claras, como se fossem pequenos programas.
- Exemplo: o prompt da Parahelp, usado em empresas como Perplexity, é público e tem mais de 6 páginas com etapas, instruções, funções, e validações.
- Metaprompting e melhoria contínua:
- É o uso de LLMs para melhorar prompts automaticamente, alimentando exemplos bons e ruins.
- Exemplo: se o prompt falha, você pode pedir ao próprio modelo para refinar o prompt com base nesse erro.
- Escape hatch (válvula de segurança):
- Ensinar o modelo a não inventar respostas se não souber a resposta.
- Exemplo: o agente pode devolver “não sei” e pedir mais contexto ao desenvolvedor, evitando alucinação.
- Três camadas de prompt:
- System Prompt: define regras gerais da empresa.
- Developer Prompt: traz ajustes específicos para o cliente.
- User Prompt: usado por ferramentas como Replit, com entrada direta do usuário final.
- Avaliações (Evals) são mais valiosas que os prompts:
- São os testes e critérios que mostram o que funciona, e por que o prompt foi escrito daquela forma.
- Exemplo: Parahelp liberou seu prompt porque considera as evals o verdadeiro diferencial competitivo.
- Engenharia de campo (Forward Deployed Engineer):
- Fundadores de sucesso atuam como engenheiros inseridos no cliente, não como vendedores.
- Exemplo: startups que sentam com o time do cliente, testam em tempo real, ajustam, e já vendem o produto.
- Modelos com personalidades diferentes:
- Claude é mais flexível e empático, ideal para conversas humanas.
- GPT-3.5 é mais rígido, cumpre regras com precisão.
- Gemini 2.5 Pro é mais flexível e interpretativo, ideal para julgamentos com nuance.
- Prompt como processo Kaizen (melhoria contínua):
- Os próprios usuários e desenvolvedores são os melhores para melhorar os prompts com base no uso real.
- Exemplo: anotações em documentos ou feedbacks no próprio output ajudam a iterar o prompt continuamente.
Frase de encerramento do vídeo:
“Estamos vivendo um momento inédito. Escrever prompts é como gerenciar uma pessoa — você precisa ensinar como tomar boas decisões, com clareza, exemplos e espaço para pedir ajuda.”
“State-Of-The-Art Prompting For AI Agents” e seus exemplos práticos, é possível extrair diversos hacks e técnicas poderosas que você pode aplicar agora mesmo para criar agentes de IA melhores, mais rápidos e mais precisos.
HACKS :
- Use estrutura modular e em camadas nos seus prompts
- Crie prompts com seções claras: papel do agente, etapas do processo, exemplos e regras de saída.
- Hack: Use marcadores, subtítulos e formatação tipo markdown ou XML para facilitar a interpretação do modelo.
- Metaprompting: peça para o LLM melhorar o próprio prompt
- Envie o prompt original + erros recentes para o próprio modelo revisar e sugerir melhorias.
- Exemplo: “Você é um engenheiro de prompts especialista. Aqui está meu prompt atual e os resultados insatisfatórios. Melhore.”
- Escape Hatch: ensine o LLM a dizer “não sei”
- Adicione instruções claras: “Se você não tiver certeza, não invente. Peça mais informações.”
- Hack: Crie uma seção tipo
debug_infoonde o agente pode “reclamar” de entradas mal formuladas.
- Reutilize estruturas fixas com blocos variáveis
- Tenha uma parte fixa (ex: system prompt padrão) e mude apenas o que é específico por cliente ou caso.
- Hack: Crie templates com campos dinâmicos (tipo
{{empresa}},{{problema}},{{workflow}}).
- Treine seu agente com exemplos reais de sucesso e fracasso
- Alimente o LLM com exemplos bem resolvidos e também os mal resolvidos para que ele aprenda.
- Hack: Faça um repositório só com “exemplos bons” e “exemplos ruins” para afinar os prompts.
- Crie uma rotina de Kaizen dos seus prompts
- Documente saídas ruins, ideias de melhoria e novos casos.
- Hack: Salve tudo em um Google Doc ou planilha. Depois peça para um LLM sugerir edições baseadas nesses feedbacks.
- Use LLMs grandes para criar bons prompts, depois use modelos rápidos
- Faça o prompt ideal com Claude 3, GPT-4 ou Gemini Pro 2.5.
- Depois rode esse prompt já refinado em modelos mais leves (Exa, Mixtral, LLaMA) para ganhar velocidade e reduzir custo.
- Use rastreamento de pensamento ("thinking trace") para debugging
- No Gemini Pro 2.5, veja o “rastro de raciocínio” para entender onde o prompt falhou.
- Hack: Use isso para melhorar suas evals e ajustar etapas do processo.
- Avaliações (evals) são o seu diferencial competitivo
- Não basta ter o prompt: tenha critérios e testes que mostrem o que funciona.
- Hack: Crie um painel com resultados reais e use-o para justificar ajustes ou mostrar valor a clientes.
-
Adote a mentalidade de “engenheiro em campo” (Forward Deployed Engineer)
- Vá até o cliente, entenda profundamente o processo e crie o prompt baseado no que ele realmente precisa, não no que você imagina.
- Hack: Grave reuniões, extraia as palavras-chave do cliente e alimente isso no prompt como contexto.
Aqui estão 5 exemplos incríveis de uso de prompt que a maioria das pessoas ainda não conhece ou não utiliza plenamente, mas que desbloqueiam níveis avançados de controle e resultado com modelos de linguagem:
1. Prompt que cria outro prompt melhor do que ele mesmo (Metaprompt dinâmico com autoavaliação)⌗
Exemplo:
```Você é um engenheiro de prompts especialista. Avalie o seguinte prompt, identifique pontos fracos e reescreva uma versão melhorada. Depois, gere 2 variações otimizadas para diferentes contextos.
[PROMPT ORIGINAL AQUI]
Saída esperada: - Pontos fortes - Pontos fracos - Nova versão aprimorada - Variação para redes sociais - Variação para e-commerce```
Por que é incrível: o modelo melhora sozinho seus próprios comandos, economizando testes manuais e acelerando a curva de aprendizado.
2. Prompt com “válvula de escape” (Escape Hatch) + alerta de ambiguidade⌗
Exemplo:
```Se você não tiver informações suficientes para dar uma resposta precisa, responda: “Informações insuficientes para conclusão.”
Adicionalmente, se a pergunta estiver ambígua, sugira reformulações possíveis.
Pergunta: [texto do usuário]```
Por que é incrível: Evita alucinações perigosas e cria um modelo mais confiável em fluxos críticos (médicos, jurídicos, financeiros).
3. Prompt com função de “debug interno” embutido⌗
Exemplo:
```Você é um agente de IA que responde perguntas técnicas. Além da resposta normal, inclua no final da saída um campo "debug_info" explicando se houve dificuldade para entender, ambiguidade ou falta de contexto.
Pergunta: [pergunta do usuário]
Saída: Resposta: [...] Debug_info: [explicação técnica para desenvolvedores]```
Por que é incrível: Permite monitorar falhas e ajustar os prompts em produção, como se fosse um relatório de erro em tempo real.
4. Prompt que simula múltiplas perspectivas ao mesmo tempo⌗
Exemplo:
```Analise esta ideia sob 3 pontos de vista diferentes: 1. Um especialista técnico com mais de 10 anos de experiência. 2. Um usuário iniciante tentando aprender. 3. Um investidor avaliando o potencial de mercado.
Ideia: [descrição da ideia]```
Por que é incrível: Cria uma análise 360º em uma única resposta, útil para validação de ideias, decisões de produto ou apresentação para diferentes públicos.
5. Prompt com formato de mini-pipeline com funções autônomas⌗
Exemplo:
```Crie um pipeline de três etapas para gerar um conteúdo educativo: 1. Gere uma explicação resumida sobre o tema em linguagem simples. 2. Crie um exemplo prático que ilustre o conceito. 3. Sugira uma pergunta provocadora para engajamento.
Tema: [tema]```
Por que é incrível: Transforma o modelo em um micro-agente autônomo com tarefas sequenciais, útil para criar conteúdos consistentes e reutilizáveis (cursos, posts, vídeos).
🚀 A VERDADE SOBRE PROMPTS QUE NINGUÉM TE CONTOU!
Você acha que sabe usar IA só porque escreve uma pergunta no ChatGPT?
Então prepare-se: estamos entrando na era dos prompts que pensam, melhoram sozinhos e evitam erros antes que eles aconteçam.
📌 Prompts que se autoavaliam. 📌 Que pedem ajuda quando não sabem. 📌 Que geram múltiplas visões de um mesmo problema. 📌 Que explicam onde estão falhando. 📌 E que te entregam um pipeline completo com um único comando.
Essa não é mais a era de "fazer perguntas para a IA"… É a era de criar agentes com inteligência real dentro do seu prompt.
💡 Se você aprender isso agora, vai estar anos-luz à frente de quem ainda acha que prompt é só escrever bonito.
Quer ver exemplos REAIS que ninguém usa (mas que funcionam absurdamente bem)?
Estado da Arte sobre PROMPTS
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