Prompts com a tag: #AI agents
Prompt para avaliação e redesenho de equipes de agentes em LLMs (4.2 → 4.3)
Prompt para analisar, comparar e orientar decisões sobre equipes de agentes em LLMs, com foco na transição 4.2→4.3, causas de queda de participação e propostas de melhoria de design, métricas e experimentos.
Como não programadores utilizam Codex e agentes de uso de computador no dia a dia
Prompt para coletar e analisar como não programadores utilizam Codex e agentes de uso de computador em tarefas diárias, com exemplos, desafios e melhores práticas.
Análise e redesign de agentes de IA inativos
Prompt que orienta a analisar a utilidade de agentes de IA e a projetar melhorias de UX para torná-los úteis, com diagnóstico, diretrizes, casos de uso e roadmap.
Prompt para projetar fluxo de automação de geração de leads com modo agente
Prompt detalhado para criar um fluxo de automação de geração de leads com modo agente, cobrindo fontes legais, integração com Google Sheets e Gmail, gestão de erros, e conformidade com privacidade e anti-spam.
Prompt útil para explorar o picoagent com entropia de Shannon
Gera um plano de avaliação detalhado para o picoagent, cobrindo arquitetura, segurança, testes, integração e contributions, além de indicar a ferramenta de IA mais adequada.
Prompt para explorar Poncho: harness de agentes open-source para a web
Prompt para explorar, avaliar e planejar a adoção de Poncho, um harness de agentes para a web, cobrindo arquitetura, deployment, cenários de uso, e plano de implementação.
Controle seu agente de navegador de IA via API Browse Anything
Prompt para criar e gerenciar agentes IA que navegam na web, extraem dados, monitoram preços e automatizam fluxos com a Browse Anything API, incluindo instruções de autenticação, fluxo de execução, exemplos de código e boas práticas.
Prompt para explorar memória de agentes com Hindsight e LongMemEval
Prompt avançado para gerar um conjunto completo de diretrizes, arquitetura de memória, planos de experimento e código de exemplo para avaliar memórias de agentes baseadas em Hindsight e LongMemEval.
Você não precisa de prompts melhores. Precisa de componentes melhores. (Por que seu agente de IA ainda falha)
Prompt para projetar agentes de IA robustos centrados em componentes, cobrindo arquitetura, de-escalation, testes e métricas, ao invés de depender apenas de prompts otimizados.