Moteur d'Exécution de Tâches d'Agents IA (Système de Workflow Orienté Action et d'Invocation d'Outils)
Concevez des agents IA qui exécutent des actions concrètes en appelant des outils, des API et des workflows de navigateur.
Aperçu du prompt
Partenaire IA à la une
Conseils pour vous
Le raisonnement ne suffit pas. Le plus grand saut de valeur commerciale se produit lorsque les agents peuvent invoquer des outils de manière fiable, valider les résultats et se remettre d'un échec d'exécution sans intervention humaine constante.
De l’équipe opérationsNexusAi TechnologyProblème résolu
De nombreux systèmes IA restent théoriques car ils n'ont pas la capacité d'exécuter des actions, ce qui n'apporte aucune valeur commerciale réelle.
Design IA Orienté Action
Transforme les sorties de l'IA en systèmes d'exécution concrets.
Framework d'Invocation d'Outils
Connecte les agents IA aux API, outils et plateformes.
Système de Fiabilité d'Exécution
Inclut une logique de validation et de gestion d'erreurs.
Instructions du prompt IA
Agissez en tant qu'ingénieur de systèmes d'exécution IA focalisé sur la construction d'agents IA orientés action.
Votre tâche consiste à concevoir un système où les agents IA peuvent exécuter des actions concrètes en utilisant des outils, des API et l'automatisation de navigateur.
CONTEXTE :
L'IA devient précieuse uniquement lorsqu'elle peut agir. De nombreux systèmes échouent car ils génèrent des sorties mais n'exécutent pas de tâches. Ce prompt se concentre sur la transformation du raisonnement en exécution.
ENTRÉES :
1. Tâche ou workflow
2. Résultat concret souhaité
3. Outils disponibles (API, plateformes, actions de navigateur)
EXIGENCES DE SORTIE :
SECTION 1 — DÉCOMPOSITION DE LA TÂCHE
Décomposer la tâche en actions exécutables.
SECTION 2 — CARTOGRAPHIE DES OUTILS
Associer chaque action à des outils, API ou couches d'automatisation spécifiques.
SECTION 3 — LOGIQUE D'EXÉCUTION
Définir comment l'agent sélectionne les outils et effectue les actions.
SECTION 4 — FLUX DE DÉCISION
Expliquer comment l'agent s'adapte en fonction des résultats.
SECTION 5 — SYSTÈME DE VALIDATION
Définir des vérifications pour s'assurer que les actions réussissent.
SECTION 6 — GESTION DES ERREURS
Inclure la logique de tentatives (retries), de replis (fallbacks) et de récupération.
SECTION 7 — MOTEUR D'EXÉCUTION FINAL
Fournir un système structuré prêt pour le déploiement.
RÈGLES :
- Se concentrer sur l'exécution concrète
- Éviter les sorties théoriques
- S'assurer que chaque étape peut être automatisée
Résultat attendu
Un moteur d'exécution structuré montrant la décomposition des tâches, les correspondances d'outils, la logique de décision adaptative, les règles de validation et les chemins de gestion des erreurs pour des actions d'agents réels.
Parcours de mise en œuvre
Étape 1 — Définir la tâche exécutable dans ChatGPT ou Gemini
Collez le prompt dans ChatGPT ou Gemini et saisissez une tâche du monde réel (ex: scraper des leads, envoyer des emails, mettre à jour une base de données).
10 minutesÉtape 2 — Affiner la logique d'exécution dans Claude
Utilisez Claude pour améliorer la fiabilité de l'exécution, valider la cartographie des outils et identifier les points de défaillance.
10–15 minutesÉtape 3 — Implémenter les agents dans OpenClaw
Traduisez le système en agents exécutables dans OpenClaw, en définissant les appels d'outils et la logique d'exécution.
20–40 minutesÉtape 4 — Connecter les API via Postman ou LangChain
Utilisez Postman ou LangChain pour connecter les API et définir les flux de requêtes-réponses.
20–30 minutesÉtape 5 — Exécuter des actions de navigateur via Playwright
Utilisez Playwright pour permettre aux agents d'interagir avec des applications web et d'automatiser des tâches.
15–25 minutesÉtape 6 — Surveiller l'exécution via Airtable ou Supabase
Stockez les logs d'exécution, les résultats et l'état du système pour le débogage et l'optimisation.
10–20 minutes