Decompositor de Tarefas para Agentes

Quebre o objetivo de um agente em passos verificáveis, com critérios de parada e gates humanos.

Por Os Melhores Prompts

Categoria: Engenharia de IA

O que ele faz

Decompõe um objetivo em passos que um loop autônomo consegue de fato terminar, dando a cada passo uma precondição, uma pós-condição verificável e a tool que a comprova. Especifica o ciclo plan/act/verify, uma política de retry por classe de falha e um detector de não-progresso; depois lista os critérios de parada — sucesso, esgotamento de budget, ausência de progresso, escalonamento — com a ação terminal de cada um. Passos cuja pós-condição nenhuma tool consegue checar são marcados como gate humano, não como retry.

Use quando

• Um agente que roda em loop até acabar o budget de tokens
• Um agente que declara sucesso sem ter feito o trabalho
• Decidir quais ações exigem aprovação humana antes de executar
• Agentes longos que sobrevivem além da janela de contexto

O que você recebe

• Árvore de decomposição com precondição, ação e pós-condição
• Spec do control loop: política de retry e detector de não-progresso
• Tabela de critérios de parada com a ação terminal de cada um
• Estratégia de contexto: o que carregar, resumir ou externalizar
• Guardas para as três formas de o agente falhar em silêncio

Como usar

1. Descreva em {{agent_goal}} o estado final, não a atividade.
2. Liste em {{available_tools}} o que cada tool consegue verificar, não só o que ela faz.
3. Dê números reais em {{context_limits}} para budget de tokens e de passos.
4. Seja direto em {{failure_tolerance}} sobre blast radius e reversibilidade — é isso que define quanta autonomia é segura.
5. Coloque em {{stop_conditions}} os gatilhos de hand-off.
6. Configure o gate humano em todo passo cuja pós-condição nenhuma tool consegue checar antes de rodar sem supervisão.

Tags: ai-agents, agent-orchestration, task-decomposition, control-loop, human-in-the-loop, planning, autonomy

Preço: 10.00 BRL