Мультиагентный промтинг: как промт становится командой

✦ Авторский канал про нейросети для маркетинга ✒️ Пишу о том, как внедрять и применять нейросети в маркетинге и продажах: от анализа ЦА и создания креативов до SMM, рекламы, воронок и ИИ-ассистентов Предложения и реклама: @ev_korzhavin

мультиагентный промтингпромтингнейросети

Думаю, с основами промтинга вы уже знакомы: (указать контекст, роль, задачу, нужный формат и тон общения).

Сегодня поговорим о подходе посложнее и поинтереснее, а точнее о мультиагентном промтинге.

✨ Суть в том, что в одном запросе к ИИ мы задаём сразу несколько ролей, каждая из которых действует как отдельный эксперт или участник обсуждения.

Это дает огромные возможности для автоматизации, анализа сложных ситуаций и принятия решений, а ещё позволяет имитировать реальную работу команд.

Мультиагентный подход особенно полезен в анализе сложных проблем и поиске решений, имитации командной работы или автоматизации бизнес-процессов

Как выглядит структура мультиагентного промта:

Сначала чётко указываем роли. Например, специалист клиентской поддержки, технический эксперт и аналитик сервиса. Каждому персонажу назначается своя задача или область знаний.

Задаём конкретную тему или проблему для обсуждения. Можно указать формат взаимодействия: совместный поиск решения, дискуссия или экспертная оценка.

Чётко прописываем, как они должны общаться друг с другом: спорить, уточнять детали, предлагать решения. Обычно выделяется одна ведущая роль (например, ИИ-ассистент), который собирает финальные выводы и подводит итоги.

Агенты могут последовательно обсуждать и дорабатывать свои предложения до момента, когда достигнут единого решения.

Пример мультиагентного промта для клиентского сервиса (Сам промт скинул в комментарии, сюда не влезает):

Роль 1: Специалист клиентской поддержки
Классифицирует обращения (например, вопросы оплаты, технические проблемы, логистика), направляет их нужным экспертам.

Роль 2: Технический эксперт
Отвечает за решения типовых проблем, определяет, какие вопросы можно решить автоматически, а где нужно участие человека.

Роль 3: Аналитик клиентского сервиса
Анализирует обращения, замечает повторяющиеся проблемы, сезонные пики, слабые места в продукте или сервисе. Формулирует рекомендации, как улучшить качество и сократить поток запросов.

Каждый участник высказывает свою точку зрения, а затем ИИ-ассистент собирает информацию и делает общий вывод.

Советы:

  • Чётко формулируйте роли и задачи и избегайте двусмысленности.
  • Ясно прописывайте формат взаимодействия: сначала комментарии каждого эксперта, затем обсуждение и итог.
  • Показывайте примеры взаимодействий, чтобы ИИ легче ориентировался.
  • Задавайте чёткий порядок действий: кто начинает обсуждение, кто подводит итог и так далее.

✨ Такой промт позволяет разбить задачу на этапы, повысить качество и скорость обработки и получать структурированную аналитику для управления сервисом. Формат легко масштабируется под любые корпоративные процессы и может быть интегрирован в CRM-системы или чат-боты.