Как сделать агента умным: инструкции и память

Агент умный настолько, насколько умны его инструкции. Покажу как писать system prompts которые реально работают, и как добавить память.

Что писать в system prompt

Не "ты полезный ассистент". Хороший system prompt содержит: роль и экспертизу, конкретную задачу, правила (что делать, что не делать), формат ответа, примеры если нужны.

Пример из практики

Агент для квалификации лидов. System prompt: "Ты менеджер по продажам B2B SaaS. Анализируешь заявки. Оцени лид по критериям: размер компании, бюджет, срочность, соответствие ICP. Выдай оценку 1-10 и краткое обоснование. Если информации недостаточно - напиши какие данные нужны. Отвечай только в формате JSON."

Типичные ошибки в промптах

Слишком короткий: агент додумывает правила сам. Слишком длинный: агент теряет нить. Противоречивые правила: агент выбирает случайно. Проверяй граничные случаи: что делает агент если получил пустой ввод?

Память: Window Buffer Memory

Хранит N последних сообщений в диалоге. Подключается к AI Agent ноде как Memory. Session Key - уникальный ID разговора (telegram_id, user_id). Window Size: 10-20 для чата, 5 для одноразовых задач.

Динамический контекст

Иногда агенту нужна информация которая меняется: текущая дата, имя пользователя, данные из базы. Добавляю в начало user message через выражения: "Сегодня {{ $now.format("DD.MM.YYYY") }}. Пользователь: {{ $json.name }}. Задача: {{ $json.task }}".