# Управление промптами агентов

---

## Принцип

Промпты — это код. Они версионируются, хранятся в репозитории и проходят code review.
Никаких hardcoded промптов в Python-коде.

---

## Где хранить

### Вариант A: YAML (рекомендован)
`docs/agent_prompts.yaml`

```yaml
coordinator:
  system_prompt: "Ты — координатор. Твоя задача..."
  provider: yandex_gpt
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000
```

**Плюсы:** Простота редактирования, структурированность, легко парсить.
**Минусы:** Сложные промпты с примерами неудобно читать в YAML.

### Вариант B: Markdown
`docs/specs/agents/coordinator.md`

```markdown
## Prompt Template
```
Ты — координатор. Твоя задача...
```
```

**Плюсы:** Читаемость, поддержка форматирования, примеры.
**Минусы:** Сложнее парсить, нет структуры.

### Рекомендация
**YAML для настроек + MD для детальных спецификаций.**
`PromptLoader` пробует YAML, если не нашёл — падает на MD.

---

## Структура YAML

```yaml
coordinator:
  system_prompt: "текст промпта"
  provider: "yandex_gpt"       # какой провайдер
  temperature: 0.7              # креативность (0.0-1.0)
  max_tokens: 2000              # макс. длина ответа
  model: "yandexgpt/latest"     # конкретная модель (опционально)
```

---

## [ASK]

- Какой формат выбрать? (рекомендация: YAML для быстрых промптов, MD для сложных)
- Нужна ли валидация промптов? (да, проверять что все placeholder'ы заполнены)
- Кто редактирует промпты? (разработчики + AI-агенты через EvolutionAgent)