OpenAI har nu släppt sin officiella promptguide för AI-agenter – en praktisk vägledning fylld med konkreta tips för att skriva effektiva instruktioner. Oavsett om du bygger agenter, skapar automatiseringar eller bara vill ha mer precisa svar, hjälper den här guiden dig att få modellen att arbeta smartare, tydligare och mer träffsäkert.
Här är vad du behöver veta
➜ Var tydlig och specifik:
GPT-4.1 fungerar bäst med precisa och direkta instruktioner – tydlighet och specifikhet i dina prompts är avgörande för tillförlitliga resultat.
➜ Framkalla steg-för-steg-resonemang:
Be modellen att ”tänka steg för steg” eller använd ”chain-of-thought”-instruktioner för att uppmuntra noggranna, strukturerade och exakta svar – särskilt för komplexa uppgifter.
➜ Strukturera dina prompts:
Organisera prompts i tydliga sektioner som Roll och Mål, Instruktioner (med eventuella underkategorier), Resonemangs-steg, Output-format och Exempel – det hjälper modellen att förstå din avsikt.
➜ Upprepa viktiga instruktioner i början och slutet:
För långa eller komplexa prompts, placera viktiga instruktioner både i början och slutet för att hjälpa modellen att hålla fokus genom hela svaret.
➜ Styr agentflöden med påminnelser:
Använd systemprompter med påminnelser om uthållighet (”fortsätt tills uppgiften är klar”), verktygsanvändning (”använd verktyg innan du gissar”) och planering (”planera och reflektera före varje åtgärd”) för att möjliggöra autonoma, flerstegs arbetsflöden.
➜ Utnyttja det stora kontextfönstret klokt:
GPT-4.1 stödjer upp till 1 miljon tokens, men fungerar bäst när du bara ger relevant kontext och undviker att överbelasta modellen med onödig information.
➜ Balansera intern och extern kunskap:
Var tydlig med om modellen ska förlita sig enbart på tillhandahållet innehåll eller också använda sin egen inbyggda kunskap, beroende på hur noggrant och kontextbundet ditt användningsområde är.
➜ Använd exempel och ange förväntat format:
Inkludera relevanta exempel och specificera önskat output-format (t.ex. JSON, Markdown, punktlistor) för att visa exakt vad du förväntar dig av modellen.
➜ Felsök och iterera promptdesign:
Om modellens beteende inte är som förväntat – kontrollera efter motstridiga eller otydliga instruktioner, lägg till eller förbättra exempel och iterera på promptens struktur för bättre resultat.