Különleges betekintést nyerhetünk abba, hogyan zajlik a legjobb AI startupoknál a prompt engineering gyakorlata, és miért vált a metaprompting kulcsfontosságú eszközzé az iparágban. A beszélgetés során számos példán keresztül mutatják be, hogyan alakítják ki a vállalatok AI ügynökeik promptjait, valamint hogy mennyire fontos lett a kifinomult szerepmeghatározás, a workflow-ba illesztés és a felhasználói igényekhez igazított rugalmasság.
Az epizód kiemeli, hogy a promptok szerkezete és formátuma egyre inkább hasonlít a programozásra, ahol strukturált példák, XML-jellegű tagek és részletes lépések segítik a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) működését. A metaprompting, vagyis az önfejlesztő promptok használata lehetővé teszi, hogy a rendszerek maguk is javítsák és igazítsák saját instrukcióikat, akár előző hibák vagy sikeres példák alapján.
Felvetődik a kérdés, hogyan lehet a szükséges rugalmasságot biztosítani az AI ügynökökben anélkül, hogy a fejlesztőcsapatok minden egyes ügyfél számára egyedi promptokat kelljen készíteniük. Szó esik arról is, milyen kihívást jelent a promptok finomhangolása, a problémás helyzetek felismerése, az automatikus példák integrálása és a modellek „személyiségének” felfedezése, hiszen a különféle nyelvi modellek eltérően értelmezhetik a rubrikákat, szabályokat és kivételeket.
A diskurzusban megjelenik az is, hogy a prompt engineering már-már menedzseri készségeket követel – hogyan lehet hatékonyan kommunikálni, meghatározni az értékelési szempontokat, és folyamatosan fejleszteni a rendszert valós felhasználói visszajelzések alapján. A történetekből kiderül, hogy a legjobb AI startupok alapítói gyakran maguk a „forward deployed engineer”-ek, akik aktívan részt vesznek az ügyféloldali munka megértésében, a promptok és az AI rendszerek gyors, egyedi testreszabásában és tesztelésében.
