2.1 KiB
2.1 KiB
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
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
## 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
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)