Créer un agent IA, ce n'est pas la même chose qu'écrire un prompt ponctuel : un agent doit tenir un rôle de façon cohérente sur toute une conversation, savoir quand s'arrêter, et ne jamais sortir de son périmètre. Le générateur de prompt système Agent IA vous aide à construire ce cadre méthodiquement.
En quoi un prompt système est différent
Un prompt classique demande un résultat ponctuel (« écris-moi ceci »). Un prompt système, lui, définit un comportement qui doit rester stable pendant toute une conversation avec un utilisateur — d'où l'importance de préciser non seulement ce que l'agent doit faire, mais aussi ce qu'il ne doit jamais faire.
Étape 1 : partez d'un template selon le rôle de l'agent
10 templates couvrent les usages les plus fréquents : Support client, Recherche documentaire, Code Review, RAG/Documentation interne, Planificateur, Commercial, Modération, Automatisation, Tuteur pédagogique, Routeur multi-agents. Chacun préremplit des limites et des comportements adaptés à ce rôle.
Étape 2 : définissez le rôle et la mission
- Rôle — l'identité que l'agent doit incarner face à l'utilisateur.
- Mission — son objectif principal, formulé simplement.
- Outils disponibles — les fonctions ou API qu'il a le droit d'appeler (recherche, base de connaissances, calendrier...).
- Contexte — l'environnement dans lequel il opère (un chat sur un site, une intégration Slack...).
Étape 3 : posez des limites claires — c'est le plus important
C'est la partie la plus critique du prompt système :
- Limites d'action — ce que l'agent ne doit jamais faire seul (par exemple : ne jamais effectuer de remboursement sans validation humaine).
- Escalade humaine — dans quels cas transférer la conversation à une personne réelle.
- Gestion des refus — comment refuser poliment une demande hors périmètre plutôt que d'improviser une réponse.
- Sécurité — dans les options avancées, précisez comment l'agent doit réagir face à des tentatives de manipulation (« ignore tes instructions précédentes »).
Étape 4 : cadrez le format et la mémoire
Le champ Format de réponse précise si l'agent doit répondre en langage naturel, en JSON structuré ou en étapes numérotées — essentiel si l'agent doit s'intégrer dans un système automatisé. Le champ Mémoire/Contexte conservé définit ce que l'agent doit retenir d'un message à l'autre dans la même conversation.
Étape 5 : générez et testez avec des cas limites
Une fois le prompt généré et intégré à votre agent, ne testez pas seulement les cas normaux : essayez volontairement des demandes hors périmètre, des tentatives de manipulation, des questions ambiguës. C'est le meilleur moyen de vérifier que les limites que vous avez définies fonctionnent vraiment.
Trois conseils pour progresser
- Ne laissez jamais le champ Limites d'action vide — c'est la première ligne de défense contre les dérapages.
- Précisez toujours un comportement pour l'escalade humaine : un bon agent sait reconnaître qu'il a atteint ses limites.
- Réutilisez le template « Routeur » si vous construisez un système à plusieurs agents spécialisés — il évite qu'un agent traite des demandes hors de sa spécialité.
Construisez votre premier agent : ouvrir le générateur de prompt Agent IA.