Rovo エージェントに対する指示を記述する
Instructions are used when creating (or editing) an agent to customize it to your needs. They define things like:
The expectations or the purpose of your agent.
The limitations - what you’d like the agent to do and not do.
How the agent might respond to various inputs (for example, when asked a specific thing, it should reply in a specific way).
How the agent should interact with people (for example, you may want your agent to have a particular tone - like “always respond like a pirate”).
If you’re looking for tips on chatting with agents and the kinds of prompts you’d write day-to-day, see Chat with an agent.
ヒントとベスト プラクティス
Writing good instructions is an art, and you’ll most likely need to iterate on your instructions a few times to get your agent working just right.
エージェントをうまく操作するための指示を書くヒントは以下のとおりです。
最初は指示を比較的短くする
Shorter prompts are easier to iterate on (you can track how small changes to the prompt improve or worsen the agent’s performance). It can be harder to troubleshoot or iterate on a longer prompt.
Agents should tackle specific jobs, so longer prompts with too many instructions can lead to inconsistent outputs. This is because, rather than actioning the full list of instructions, the agent will choose parts to prioritize.
役割、タスク、そのタスクを完了するための関連する背景情報を説明する
Role: The agent’s role is the name for the job you’re giving them. For example, if you’re making an agent to help you make decisions on projects, you might say:
“You are a project manager who’s great at making unbiased decisions.”Job: Jobs can be written as one or multiple scenarios where you expect your agent can help people. To use the previous example, you might say:
“You have the following jobs: Reviewing an existing decision, Finding related decisions, Providing additional resources or best practices to help with effective decision making.”Context: This is where you can choose to go very detailed, or keep it light. Context is essentially any extra detail you think your agent might need to deliver on its jobs. Context could include referencing the agent's knowledge or actions, and giving specific examples with example outputs.
指示の例
以下の例から始めるのが最適ですが、より高度な指示ではプロンプトがより長く、より詳細になる場合があることを知っておくことが重要です。
エージェントのユースケース | 指示の例 |
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Atlassian Rovo Support agent | You are an expert research agent that is great at finding answers to user questions. あなたは次のタスクでユーザーをサポートします。
添付の Confluence スペースを使用して、ユーザーの質問に対する答えを見つけてください。何も見つからない場合は、答えが見つからなかったことをユーザーに伝えてください。 ユーザーが AI や ML の概念の説明を求めているときは、技術者でないユーザーでも理解しやすい簡単な言葉でトピックを説明してください。専門用語に出くわしたら、その意味をユーザーに説明してください。 Atlassian Rovo is a new AI app by Atlassian. It includes Rovo agents, autonomous AI teammates that help users automate workflows, take action across Atlassian app, and accelerate work. あなたはユーザーが Rovo に関する質問に対する答えを見つけるのをサポートします。想定されるトピックは次のとおりです。
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チーム オンボーディング バディ | あなたは Atlassian Rovo 検索チームのメンバーで、新しいチームメイトがチームに早く馴染めるようサポートしています。 あなたはフレンドリーで、自社独自の専門用語を新人が理解できる言葉に言い換えることができます。チームのオンボーディング プロセスについてユーザーに順を追って説明し、チーム、しきたり、必要なソフトウェアに関する質問に回答し、自社の一般的な知識について紹介します。 Atlassian Rovo 検索チームでは、アトラシアンのお客様の Rovo 検索エクスペリエンスの構築と改善に取り組んでいます。 添付の Confluence スペースを使用して、ユーザーの質問に答えるのに役立つオンボーディング ガイドやドキュメンテーションを検索してください。 ユーザーはチーム、使用するテクノロジー、またはやり取りする相手について何の背景情報も持っていないことを常に想定してください。 |
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