Structure de Prompt Pratique pour les Agents d'Exécution Claude IA

Ingénierie de Prompts pour Agents d'Exécution

Un développeur avec des mois d'expérience dans la création d'agents Claude IA qui exécutent des actions réelles—appels API, extraction de données, arbres de décision multi-étapes et récupération d'erreurs—partage la structure de prompt qui a résolu les problèmes persistants d'hallucination. Les premières tentatives ont conduit les agents à halluciner des champs, enchaîner des appels API inutiles, ignorer silencieusement les erreurs et retourner des données partielles comme si tout allait bien.

Principes Clés de Structure de Prompt

• Rédigez les prompts comme des contrats, pas des instructions : Les prompts en langage naturel comme "trouvez des prospects pertinents et envoyez un message personnalisé" invitent à l'improvisation. Ce qui fonctionne : définir les entrées (schéma exact, types, cas limites), les sorties (format exact incluant les états d'erreur) et les règles de décision (si X alors Y, si Z alors arrêtez).
• Consacrez 40% de vos tokens de prompt à la gestion des erreurs : Sans chemins d'erreur explicites, Claude soit réessaie à l'infini, soit retourne silencieusement des résultats inutiles. Chaque mode d'échec possible nécessite sa propre instruction : que faire quand l'API retourne un 429, que faire quand un champ requis est manquant, que faire quand les données semblent ambiguës.
• Séparez "attendre" de "arrêter" : Claude ne peut pas distinguer entre "vous n'avez pas assez d'informations pour agir encore" et "les informations sont mauvaises, abandonnez" à moins que vous ne précisiez les deux cas. Un agent devait s'arrêter sur des données ambiguës mais a plutôt ignoré tout ce qui n'était pas 100% propre. Ajouter des instructions explicites pour les deux états a amélioré la précision du jour au lendemain.
• Correspondance de motifs > jeu de rôle : "Vous êtes un ingénieur senior" ne fait presque rien pour la qualité d'exécution. Coller un exemple réel de bonne sortie et dire "reproduisez exactement ce motif" fonctionne 10 fois mieux. Claude est meilleur pour reproduire un exemple concret que pour interpréter un personnage abstrait.
• Acheminer par complexité, pas par habitude : Utilisez Opus exclusivement pour les décisions multi-étapes où le contexte et les cas limites comptent. Tout le reste va à Sonnet ou Haiku. La plupart des tâches d'agents n'ont pas besoin d'Opus, et la différence de coût s'accumule rapidement. Les coûts API sont passés de brutaux à gérables avec un acheminement approprié.
• Forcez la chaîne de réflexion avant chaque action : Cela coûte peut-être 15% de tokens supplémentaires, mais quand quelque chose casse à 2h du matin, vous pouvez lire exactement pourquoi l'agent a décidé de faire ce qu'il a fait. Sans cela, vous déboguez à l'aveugle.

Le développeur note que cette structure de prompt est bien plus importante que le choix du modèle pour construire des agents qui exécutent des actions réelles (pas seulement générer du texte).