Prompt Partials: Componentes Reutilizáveis de Prompt para Fluxos de Trabalho com Múltiplos Agentes

Prompt Partials: Construindo Componentes Reutilizáveis de Prompt para Fluxos de Trabalho com Múltiplos Agentes.\n\nCenário: Temos vários agentes (RH, atendimento ao cliente, consultor financeiro, etc.) e estamos enfrentando a duplicação de instruções de tom, estrutura e formatação em prompts diferentes. O objetivo é reduzir o overhead mantendo consistência.\n\nTarefa: Projete uma arquitetura de Prompt Partials que permita inserir componentes reutilizáveis em qualquer prompt sem replicação.\n\nInstruções para o modelo:\n- Defina uma lista de partials com nomes, descrições e exemplos de uso, por exemplo: {{partials.tone}}, {{partials.structure}}, {{partials.formatting}}.\n- Forneça uma especificação JSON padronizada para o repositório de partials, com campos como id, description, type, sample, required, constraints, version.\n- Descreva um algoritmo de montagem: entradas são prompts-base, lista de agentes, e um conjunto de partials; saída é um prompt final pronto para execução.\n- Apresente 2 a 3 variações de partials para tom (ex.: formal, amigável, neutro).\n- Inclua um exemplo de prompt mestre para um agente de atendimento ao cliente, usando os partials definidos.\n- Liste diretrizes de validação: métricas de qualidade, consistência de tom, aderência a políticas, e um checklist de teste.\n- Sugira estratégias de versionamento e atualização de partials para evitar drift entre prompts.\n- Dicas de segurança e governança para evitar vazamento de informações sensíveis ao reutilizar partials.\n\nObservações:\n- O objetivo é reduzir o overhead de manter dezenas de prompts iguais, mantendo consistência em toda a organização.\n- Evite quirks de formatação, a menos que sejam parte do partial.\n\nSaída esperada:\n- A especificação de partials (ou seja, uma lista de objetos com campos id, name, description, type, sample, constraints).\n- Um diagrama simples (em texto) da arquitetura de montagem.\n- Um exemplo de prompt final montado para um cenário de atendimento ao cliente.