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AI Agent Cases
How to Create AI Agents
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formato esperado
Categoria: prompt
Nesta Categoria
A/B testing de prompt
base de conhecimento
batch prompting
caso de borda
caso de teste
chain-of-thought
contexto
critério de aceite
disambiguation
encerramento
escalation prompt
escalonamento humano
eval dataset
exemplo de resposta
fallback
fallback message
feedback
few-shot
fluxo feliz
golden set
grounding
guardrail
input
instrução
instrução de comportamento
iteração
jailbreak
map-reduce prompting
mensagem de erro
meta-prompt
output
output parsing
pergunta de confirmação
persona do agente
prompt chaining
prompt engineering
prompt evaluation
prompt injection
prompt library
prompt logging
prompt regression testing
prompt template
prompt testing
prompt tracing
prompt versioning
react (Reasoning + Acting)
reflection
regra de negócio
restrição
role
routing prompt
saudação
self-consistency
stop sequence
structured output
system prompt
temperatura
teste manual
token limit
tom de voz
top-p
validação do resultado
variável
zero-shot
Especificação de como o output do agente deve ser estruturado. Incluir o formato esperado nas instruções (ex: "Responda em JSON com os campos X, Y, Z") aumenta drasticamente a taxa de outputs válidos.