Prompt de Arquivo de Agente para LLMs com Estrutura XML de 6 Camadas

Prompt de Arquivo de Agente para LLMs: aprenda com a ideia de que não é necessário ter mais habilidades de IA, mas sim um arquivo de agente melhor. Foque no empatia gap: o AI inicia sem contexto, então defina claramente o mundo do agente a cada chat. A maior falha é um arquivo de agente ruim. Estruture o prompt para que, ao ser executado, gere automaticamente um arquivo de agente bem definido a partir do zero para cada sessão. Não envie parágrafos longos; 5.2 e 4.6 modelos preferem estruturas rígidas. Use uma estrutura XML de 6 camadas para o arquivo do agente, definindo: role_scope, priority_order (ex.: 'Accuracy > Speed') e negative_constraints. Inclua também: (a) um XML de exemplo com as 6 camadas; (b) um prompt principal que utiliza esse XML como configuração; (c) uma lista de campos a preencher para personalizar o agente; (d) exemplos de prompt builders (Few-shot, Chain of Density) para facilitar o acoplamento com diferentes modelos. Forneça orientações sobre validação, testes e como manter o comportamento estável entre atualizações de modelo.