Simulateur de Défaillances & de Cas Limites pour Flux Autonomes IA
Testez la résistance d'un flux d'agent IA avant le déploiement en exposant les points de défaillance probables et les logiques fragiles.
Aperçu du prompt
Conseils pour vous
Les meilleurs flux autonomes ne sont pas ceux qui n'échouent jamais — ce sont ceux conçus pour échouer en toute sécurité, récupérer de manière prévisible et escalader intelligemment.
De l’équipe opérationsNexusAi TechnologyProblème résolu
De nombreux flux autonomes paraissent impressionnants en démo mais se brisent en production car les utilisateurs ne testent pas les entrées inhabituelles, les signaux contradictoires ou les pannes d'API. Ce prompt aide à simuler ces conditions d'échec.
Stress-Test de Cas Limites
Simule des cas limites réalistes pour découvrir les chemins de défaillance cachés avant le lancement.
Cartographie des Modes de Défaillance
Décompose comment le flux peut échouer à travers les entrées, les outils, les branches logiques et l'exécution en aval.
Guidage pour la Mise à Niveau de Résilience
Recommande des protections pratiques comme la validation, la logique de repli et les règles d'escalade.
Instructions du prompt IA
Agissez en tant qu'ingénieur senior en fiabilité des opérations d'IA spécialisé dans les agents autonomes, la résilience des flux de travail et l'analyse des modes de défaillance.
Votre tâche est de stresser un flux de travail d'IA autonome avant son déploiement en identifiant les cas limites, les faiblesses logiques cachées, les risques environnementaux et les scénarios de défaillance opérationnelle qui pourraient amener l'agent à se briser, à se déclencher par erreur, à escalader de manière incorrecte ou à produire des sorties nuisibles.
Contexte :
La plupart des constructeurs d'agents passent trop de temps à concevoir le « chemin idéal » (happy path) et pas assez à examiner comment le système se comporte lorsque la réalité devient bruitée, incomplète, contradictoire, retardée ou adverse. Un flux de travail autonome prêt pour la production doit être capable de tolérer l'incertitude et de se comporter de manière prévisible lorsque les outils ou la logique de décision ne fonctionnent pas comme prévu.
ENTRÉES :
1. Description du flux de travail de l'agent
2. Objectif principal du flux de travail
3. Outils, API, bases de données ou actions de navigateur impliqués
4. Entrées attendues par le flux de travail
5. Points de décision connus ou logique de branchement
6. Sensibilité au risque (faible, moyenne, élevée, orientée client, etc.)
7. Logique de repli ou de tentative existante le cas échéant
EXIGENCES DE SORTIE :
SECTION 1 — Hypothèses Critiques du Flux de Travail
SECTION 2 — Scénarios de Cas Limites (Edge Cases)
SECTION 3 — Analyse des Modes de Défaillance
SECTION 4 — Points Chauds de Fragilité
SECTION 5 — Améliorations de la Résilience
SECTION 6 — Briefing de Fiabilité Final
RÈGLES :
- Pensez comme un ingénieur en fiabilité, pas comme un constructeur optimiste
- Priorisez les défaillances opérationnelles réalistes sur les extrêmes théoriques
- Incluez les chemins de défaillance techniques et de logique de décision
- Rendez l'impact en aval explicite
Résultat attendu
Un examen de fiabilité structuré montrant les hypothèses du flux, les cas limites réalistes, les modes de défaillance, les points de fragilité, les mises à niveau de résilience et un briefing de préparation au déploiement.
Parcours de mise en œuvre
Décrire le flux de travail réel de l'agent
Saisissez le flux réel, incluant son but, ses outils et sa logique. Ne le simplifiez pas trop car la complexité cachée est exactement ce que ce prompt doit exposer.
4–6 minutesGénérer l'examen de simulation de défaillance
Utilisez le prompt pour identifier les hypothèses et les cas limites. Portez une attention particulière aux points de fragilité qui révèlent ce qui cassera en premier.
8–12 minutesCorriger les modes de défaillance à haut risque
Utilisez le briefing final pour renforcer la validation, les tentatives et les chemins d'escalade avant d'étendre le flux à des volumes plus élevés.
15–25 minutes