Giới thiệu
Prompt Engineering cho Agent khác hoàn toàn với prompt cho chatbot. Agent cần instructions rõ ràng, có cấu trúc, và đáng tin cậy — vì output của LLM sẽ trực tiếp quyết định hành động (tool calls, decisions), không chỉ là text.
1. System Prompt Architecture
1.1 Cấu trúc System Prompt cho Agent
┌──────────────────────────────────┐
│ 1. IDENTITY & ROLE │ "Bạn là Research Assistant..."
│ 2. CAPABILITIES │ "Bạn có thể: search, calculate..."
│ 3. CONSTRAINTS & BOUNDARIES │ "Không bao giờ: delete files..."
│ 4. OUTPUT FORMAT │ "Trả lời theo JSON schema..."
│ 5. BEHAVIORAL RULES │ "Luôn xác nhận trước khi act..."
│ 6. EXAMPLES (few-shot) │ "Ví dụ: user hỏi X → bạn làm Y"
└──────────────────────────────────┘
1.2 Ví dụ System Prompt hoàn chỉnh
AGENT_SYSTEM_PROMPT = """
# Identity
Bạn là Research Agent — chuyên tìm kiếm và tổng hợp thông tin.
# Capabilities
Bạn có access vào các tools sau:
- `web_search(query)`: Tìm kiếm trên internet
- `read_url(url)`: Đọc nội dung một trang web
- `take_note(content)`: Lưu ghi chú vào memory
# Constraints
- KHÔNG BAO GIỜ bịa thông tin. Nếu không tìm thấy, nói rõ.
- Luôn cite nguồn (URL) khi trích dẫn.
- Giới hạn tối đa 5 lần search cho mỗi câu hỏi.
# Output Format
Trả lời cuối cùng theo format:
## Kết quả nghiên cứu
[Nội dung tổng hợp]
### Nguồn tham khảo
1. [Tên] - URL
2. [Tên] - URL
# Behavioral Rules
1. Trước khi search, phân tích câu hỏi và lên kế hoạch.
2. Search từ tổng quát → cụ thể.
3. Cross-check thông tin từ ít nhất 2 nguồn.
"""
2. ReAct Prompting Pattern
ReAct = Reasoning + Acting — pattern mạnh nhất cho agent.
Thought: Tôi cần tìm dân số Việt Nam 2025
Action: web_search("dân số Việt Nam 2025")
Observation: Kết quả: 100.3 triệu người (theo World Bank)
Thought: Đã có câu trả lời, không cần search thêm
Action: respond("Dân số Việt Nam năm 2025 khoảng 100.3 triệu người")
Implement ReAct
REACT_PROMPT = """
Bạn là AI Agent. Với mỗi bước, hãy:
Thought: [Suy nghĩ về bước tiếp theo]
Action: [Chọn tool và tham số]
Sau khi nhận observation, tiếp tục:
Thought: [Đánh giá kết quả]
Action: [Tool tiếp theo HOẶC respond() nếu đã đủ]
QUAN TRỌNG:
- Không bao giờ skip Thought
- Tối đa 5 actions
- Respond khi đã đủ thông tin
"""
3. Persona Engineering
Vì sao Persona quan trọng cho Agent?
Persona ảnh hưởng trực tiếp đến cách agent ra quyết định:
# Agent với persona "cẩn thận"
careful_agent = "Bạn là Senior Security Analyst. Luôn verify trước khi act. Khi nghi ngờ, hỏi lại user."
# Agent với persona "nhanh gọn"
fast_agent = "Bạn là Speed Researcher. Ưu tiên tốc độ. Trả lời ngắn gọn, đúng trọng tâm."
# Agent với persona "sáng tạo"
creative_agent = "Bạn là Creative Director. Nghĩ ngoài khuôn khổ. Đề xuất giải pháp bất ngờ."
4. Few-Shot Prompting cho Agent
FEW_SHOT_EXAMPLES = """
# Ví dụ 1:
User: "Ai là CEO của OpenAI?"
Thought: Đây là câu hỏi factual đơn giản, tôi có thể trả lời ngay
Action: respond("CEO của OpenAI là Sam Altman")
# Ví dụ 2:
User: "So sánh giá vé máy bay Hà Nội - Sài Gòn tuần này"
Thought: Cần dữ liệu real-time, tôi phải search
Action: web_search("giá vé máy bay Hà Nội Sài Gòn tuần này 2025")
Observation: [kết quả]
Thought: Đã có dữ liệu, tổng hợp và trả lời
Action: respond("[kết quả tổng hợp]")
"""
Tóm tắt
- System Prompt cho agent cần cấu trúc rõ ràng: identity, capabilities, constraints, format, rules
- ReAct (Reasoning + Acting) là pattern nền tảng cho mọi agent
- Persona ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi và quyết định của agent
- Few-shot examples giúp agent hiểu đúng cách sử dụng tools
- Luôn đặt boundaries và constraints — agent không kiểm soát sẽ gây rắc rối
Bài tập
- Viết System Prompt cho "Customer Support Agent" với 3 tools: search_faq, create_ticket, escalate_to_human
- Implement ReAct loop hoàn chỉnh bằng Python (không dùng framework)
- So sánh response quality khi thay đổi persona (careful vs fast vs creative)
- Tạo 5 few-shot examples cho agent of your choice