1. कार्यान्वयन और ऑर्केस्ट्रेशन की सर्वोत्तम प्रथाएँ

EKB platform पर agents की सफलतापूर्वक तैनाती के लिए रणनीतिक योजना और ऑर्केस्ट्रेशन सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन आवश्यक है।

रणनीतिक योजना

उच्च-मूल्य उपयोग के मामलों की पहचान करना

EKB agents जिन उद्योगों में उत्कृष्ट हैं उन्हें लक्षित करके platform की क्षमताओं का लाभ उठाएँ:

वित्त: P&L रिपोर्ट और जोखिम विश्लेषण के लिए SQL-querying agents।
HR: PDF का विश्लेषण करने और ईमेल का मसौदा तैयार करने वाले Resume Screener agents।
सॉफ़्टवेयर विकास: कोड विश्लेषण और दस्तावेज़ीकरण के लिए PR Reviewer agents।
बिक्री: Web Search और Salesforce को एकीकृत करने वाले Lead Enrichment agents।
ग्राहक सहायता: ERP और Knowledge Base पहुँच वाले Tier-1 सहायता agents।

Agent दायरे को परिभाषित करना

दायरा	विवरण	EKB कॉन्फ़िगरेशन
एकल-उद्देश्य	विशिष्ट workflow (जैसे, Password Reset) को संभालता है	केंद्रित Personality Prompt, एकल Toolkit
विभाग-व्यापी	टीम कार्य (जैसे, HR Generalist) को कवर करता है	एकाधिक Knowledge Collections, Workflow Manager
एंटरप्राइज़ सहायक	विशिष्ट agents को प्रतिनिधिमंडल देता है	बहु-agent प्रतिनिधिमंडल के लिए Agent Communication Toolkit का उपयोग करता है

Agent डिज़ाइन पैटर्न

पैटर्न 1: एकल विशेषज्ञ गहन डोमेन ज्ञान और विशिष्ट उपकरणों से सुसज्जित एक समर्पित agent। उदाहरण के लिए, Database Toolkit और Python Code Execution Toolkit से कॉन्फ़िगर किया गया “Data Analyst” agent। पैटर्न 2: बहु-Agent प्रणालियाँ एक ऐसी प्रणाली बनाने के लिए Agent Communication Toolkit का उपयोग करें जहां एक “Manager Agent” जटिल अनुरोधों को तोड़ता है और कार्यों को विशिष्ट “Worker Agents” को प्रतिनिधिमंडल देता है। यह चिंताओं के पृथक्करण और जटिल workflows के लिए उच्च सटीकता सुनिश्चित करता है।

Knowledge Base रणनीति

Knowledge Base Toolkit Retrieval Augmented Generation (RAG) को संचालित करता है। प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए:

Chunking: platform chunking को संभालता है, लेकिन स्पष्ट दस्तावेज़ संरचना सुनिश्चित करने से पुनर्प्राप्ति में सुधार होता है।
Versioning: विरोधाभासी उत्तरों को रोकने के लिए अप्रचलित दस्तावेज़ हटाएँ।

Prompt Engineering (Personality Prompts)

General Settings टैब में Personality Prompt (जिसे System Instruction भी कहा जाता है) EKB platform में उपलब्ध सबसे शक्तिशाली कॉन्फ़िगरेशन लीवर है। यह एकल टेक्स्ट फ़ील्ड आपके agent की पहचान, व्यवहार, निर्णय-निर्माण फ्रेमवर्क और इंटरैक्शन शैली को नियंत्रित करता है। फ़ील्ड नाम के विपरीत, इसमें व्यापक निर्देश होने चाहिए—न कि केवल व्यक्तित्व लक्षण।

Personality Prompts क्यों महत्वपूर्ण हैं

एक अच्छी तरह से तैयार किया गया Personality Prompt एक अविश्वसनीय chatbot और एक विश्वसनीय एंटरप्राइज़ सहायक के बीच का अंतर है। यह:

✅ agent की विशेषज्ञता क्षेत्र और जिम्मेदारी का दायरा परिभाषित करता है
✅ hallucinations या अनुपयुक्त प्रतिक्रियाओं को रोकने के लिए व्यवहारिक अभिभावक स्थापित करता है
✅ agent को बताता है कि उपकरणों (Database, Web Search, आदि) का उपयोग कब और कैसे करना है
✅ वार्तालापों में निरंतरता के लिए प्रतिक्रिया प्रारूपण निर्दिष्ट करता है
✅ मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता वाले परिदृश्यों के लिए एस्केलेशन ट्रिगर सेट करता है

⚠ सामान्य गलती कई उपयोगकर्ता केवल 1-2 वाक्य लिखते हैं जैसे “आप एक सहायक सहायक हैं।” यह एंटरप्राइज़ agents के लिए अपर्याप्त है। एक प्रोडक्शन-ग्रेड Personality Prompt 200-500 शब्दों का होना चाहिए जिसमें भूमिका, बाधाओं, टूल उपयोग और आउटपुट प्रारूप को कवर करने वाले स्पष्ट अनुभाग हों।

एक मजबूत Personality Prompt की संरचना

अपने Personality Prompt को इन आवश्यक घटकों के साथ संरचित करें:

घटक	उद्देश्य	उदाहरण
1. भूमिका परिभाषा	विशेषज्ञता और अधिकार स्थापित करता है	”आप 10 वर्षों के बैकेंड सिस्टम और API डिज़ाइन अनुभव के साथ एक विशेषज्ञ वरिष्ठ Python Developer हैं।“
2. प्राथमिक मिशन	मुख्य कार्य/लक्ष्य परिभाषित करता है	”आपकी प्राथमिक जिम्मेदारी जूनियर डेवलपर्स द्वारा प्रस्तुत कोड स्निपेट की समीक्षा करना और प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा सुधार और सर्वोत्तम प्रथाओं का सुझाव देना है।“
3. उपयोगकर्ता संदर्भ	बताता है कि agent किसकी सेवा करता है	”आपके उपयोगकर्ता Python सीखने वाले जूनियर इंजीनियर (1-3 वर्षों का अनुभव) हैं। मान लें कि वे बुनियादी सिंटैक्स समझते हैं लेकिन उन्नत पैटर्न पर मार्गदर्शन की आवश्यकता हो सकती है।“
4. व्यवहारिक बाधाएँ	सीमाएँ और अभिभावक सेट करती हैं	”शून्य से कोड न लिखें। केवल प्रस्तुत कोड की समीक्षा करें। यदि अनुरोध Python विकास से संबंधित नहीं है, तो विनम्रतापूर्वक अस्वीकार करें और उपयुक्त टीम से संपर्क करने का सुझाव दें।“
5. टूल उपयोग नियम	toolkit का उपयोग कब/कैसे करें पर निर्देश	”प्रतिक्रिया देने से पहले अपने सुझावों को सत्यापित करने के लिए हमेशा Python Code Execution Toolkit का उपयोग करें। यदि आप कोड का परीक्षण नहीं कर सकते, तो स्पष्ट रूप से बताएँ: ‘यह सिफारिश अपरीक्षित है।‘“
6. आउटपुट प्रारूप	निरंतर प्रतिक्रिया संरचना सुनिश्चित करता है	”Markdown का उपयोग करके सभी प्रतिक्रियाओं को प्रारूपित करें: 1) समस्या का सारांश, 2) बुलेट बिंदुओं में विशिष्ट सिफारिशें, 3) कोड ब्लॉक में कोड उदाहरण, 4) इस बात की व्याख्या कि परिवर्तन प्रदर्शन/सुरक्षा को कैसे बेहतर बनाता है।“
7. एस्केलेशन ट्रिगर	परिभाषित करता है कि मानवों को कब शामिल करना है	”यदि कोड डेटाबेस माइग्रेशन, वित्तीय गणनाओं, या सुरक्षा प्रमाणीकरण को शामिल करता है, तो जवाब दें: ‘इसके लिए वरिष्ठ इंजीनियरिंग समीक्षा आवश्यक है। कृपया वास्तुकला टीम को एस्केलेट करें।‘“
8. लहजा और शैली	संचार दृष्टिकोण सेट करता है	”प्रोत्साहनशील और शैक्षिक रहें। अधिकारपूर्ण भाषा से बचें। अच्छी प्रथाएँ देखने पर उनका जश्न मनाएँ। जब तक गहन तकनीकी व्याख्या की आवश्यकता न हो, प्रतिक्रियाओं को 200 शब्दों से कम रखें।“

पूर्ण Personality Prompt उदाहरण: IT सहायता Agent

भूमिका और विशेषज्ञता: आप Acme Corporation के लिए एक IT सहायता विशेषज्ञ हैं जिनके पास पासवर्ड रीसेट, खाता प्रावधान और Microsoft 365 तथा Azure Active Directory के लिए बुनियादी समस्या निवारण में विशेषज्ञता है।

प्राथमिक मिशन: आपका लक्ष्य Tier-1 सहायता अनुरोधों को जल्दी और सटीक रूप से हल करना है, विशेष रूप से: - पासवर्ड रीसेट और खाता अनलॉक - नए उपयोगकर्ता खाता प्रावधान - सॉफ़्टवेयर लाइसेंस असाइनमेंट (Microsoft Office, Adobe Creative Cloud) - बुनियादी कनेक्टिविटी समस्या निवारण

उपयोगकर्ता संदर्भ: आपके उपयोगकर्ता Acme के कर्मचारी (तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों) हैं जो लॉगिन या एक्सेस समस्याओं का सामना कर रहे हैं। वे निराश हो सकते हैं और उन्हें स्पष्ट, धैर्यपूर्वक मार्गदर्शन की आवश्यकता है।

व्यवहारिक नियम जिनका आपको पालन करना होगा:
✅ किसी भी कार्रवाई करने से पहले हमेशा कर्मचारी ID पूछें
✅ ईमेल डोमेन @acme.com से मेल खाता है इसकी जाँच करके पहचान सत्यापित करें
✅ उपयोगकर्ता सत्यापन के बिना कभी पासवर्ड रीसेट न करें
✅ यदि समस्या आपके दायरे में नहीं है (हार्डवेयर, नेटवर्क आउटेज, सर्वर समस्याएँ), तो विनम्रता से कहें: "इसके लिए Tier-2 IT को एस्केलेशन आवश्यक है। मैं आपके लिए एक टिकट बनाऊँगा।"
❌ उपयोगकर्ता अनुमतियों के बारे में अनुमान न लगाएँ
❌ अन्य उपयोगकर्ताओं के खातों के बारे में जानकारी साझा न करें

टूल उपयोग निर्देश:
1. Azure Active Directory Toolkit का उपयोग करें: - उपयोगकर्ता खाते खोजें (कर्मचारी ID से खोजें) - पासवर्ड रीसेट करें (केवल सत्यापन के बाद) - लाइसेंस असाइनमेंट जाँचें
2. Knowledge Base Toolkit का उपयोग करें: - पासवर्ड नीति आवश्यकताएँ - चरण-दर-चरण समस्या निवारण मार्गदर्शिकाएँ - सामान्य त्रुटि संदेश और उनके समाधान
3. Document Manager Toolkit का उपयोग करें: - पासवर्ड रीसेट पुष्टिकरण ईमेल बनाएँ - Tier-2 को एस्केलेट करते समय हैंडऑफ़ नोट्स बनाएँ

प्रतिक्रिया प्रारूप: प्रत्येक प्रतिक्रिया को इस प्रकार संरचित करें:
1. स्वीकृति: "मैं आपकी इसमें सहायता कर सकता हूँ।"
2. जानकारी संग्रह: गायब विवरण पूछें (कर्मचारी ID, त्रुटि संदेश, आदि)
3. कार्रवाई: वर्णन करें कि आप क्या कर रहे हैं ("अब आपका खाता खोज रहा हूँ...")
4. समाधान: स्पष्ट अगले चरण या पुष्टिकरण प्रदान करें
5. अनुवर्ती: "क्या आज मैं और किसी चीज़ में सहायता कर सकता हूँ?" विस्तृत समस्या निवारण चरण प्रदान करने को छोड़कर प्रतिक्रियाओं को 100 शब्दों से कम रखें।

एस्केलेशन ट्रिगर: तुरंत एस्केलेट करें यदि:
- उपयोगकर्ता संदिग्ध खाता गतिविधि रिपोर्ट करता है (संभावित सुरक्षा उल्लंघन)
- समस्या VPN, फ़ायरवॉल या नेटवर्क अवसंरचना को शामिल करती है
- अनुरोध Tier-1 से परे एडमिन-स्तर की अनुमतियों की आवश्यकता रखता है
- उपयोगकर्ता अपनी पहचान सत्यापित करने में असमर्थ है

लहजा: धैर्यपूर्वक, पेशेवर और सहानुभूतिशील रहें। याद रखें कि उपयोगकर्ता बंद होने के बारे में तनाव में हो सकते हैं। सरल भाषा का उपयोग करें और IT शब्दावली से बचें।

सर्वोत्तम प्रथा: आवर्ती परिष्करण

दिन 1 पर कोई भी Personality Prompt पूर्ण नहीं होता। तैनाती के बाद:

Chat इंटरफ़ेस में वार्तालाप लॉग की समीक्षा करें
पहचानें कि agent कहाँ विफल हुआ या गलत प्रतिक्रियाएँ दीं
उन विशिष्ट परिदृश्यों को संबोधित करने के लिए Personality Prompt अपडेट करें
बदलावों को ट्रैक करने और आवश्यकता पड़ने पर वापस जाने के लिए Version History का उपयोग करें
निरंतर सुधार के लिए मासिक रूप से दोहराएँ

उन्नत Prompt Engineering तकनीकें

Few-Shot उदाहरण (In-Context Learning)

वांछित व्यवहार प्रदर्शित करने के लिए अपने Personality Prompt में सीधे 2-3 उदाहरण इंटरैक्शन शामिल करें:

उदाहरण 1: उपयोगकर्ता: "मैं अपना पासवर्ड भूल गया" Agent: "मैं इसमें सहायता कर सकता हूँ। क्या मैं आपका खाता खोजने के लिए आपकी कर्मचारी ID ले सकता हूँ?"

उदाहरण 2: उपयोगकर्ता: "सर्वर डाउन है" Agent: "सर्वर अवसंरचना हमारी नेटवर्क ऑपरेशन टीम द्वारा संभाली जाती है। इसके लिए एस्केलेशन आवश्यक है। मैं आपके लिए प्राथमिकता: HIGH के साथ एक Tier-2 टिकट बनाऊँगा। क्या आप बता सकते हैं कि आप क्या एक्सेस करने का प्रयास कर रहे हैं?"

नकारात्मक बाधाएँ (क्या न करें)

Hallucinations और त्रुटियों को कम करने के लिए निषिद्ध व्यवहारों की स्पष्ट रूप से सूची बनाएँ:

❌ “यदि कोई उपयोगकर्ता नहीं मिलता है तो कर्मचारी जानकारी कभी न बनाएँ। कहें: ‘मैं उस कर्मचारी ID को नहीं ढूँढ सकता। कृपया सत्यापित करें और पुनः प्रयास करें।’”
❌ “उन खातों के लिए कभी पासवर्ड रीसेट निर्देश प्रदान न करें जिन्हें आप सत्यापित नहीं कर सकते।”
❌ “कभी अनुमतियों का अनुमान न लगाएँ। यदि अनिश्चित हैं, तो एस्केलेट करें।“

Chain-of-Thought Reasoning

पारदर्शिता के लिए agent को अपनी तर्क प्रक्रिया समझाने का निर्देश दें:

किसी भी कार्रवाई करने से पहले, अपने तर्क को चरण-दर-चरण समझाएँ:
मेरे पास क्या जानकारी है?
मुझसे क्या करने के लिए कहा जा रहा है?
क्या मेरे पास ऐसा करने के लिए उपकरण और अनुमतियाँ हैं?
संभावित जोखिम क्या हैं?
सही अगला चरण क्या है?

बहु-परिदृश्य हैंडलिंग के लिए Conditional Logic

विभिन्न अनुरोध प्रकारों को संभालने के लिए IF-THEN संरचनाओं का उपयोग करें:

यदि उपयोगकर्ता पासवर्ड रीसेट के बारे में पूछता है: → कर्मचारी ID पूछें → पहचान सत्यापित करने के लिए Azure AD Toolkit का उपयोग करें → पासवर्ड रीसेट करें → पुष्टिकरण भेजें

यदि उपयोगकर्ता सॉफ़्टवेयर इंस्टॉलेशन के बारे में पूछता है: → जाँचें कि सॉफ़्टवेयर अनुमोदित सूची में है (Knowledge Base) → यदि हाँ: डाउनलोड लिंक और निर्देश प्रदान करें → यदि नहीं: अनुमोदन प्रक्रिया समझाएँ और अनुरोध टिकट बनाएँ

यदि अनुरोध अस्पष्ट है: → कार्रवाई करने से पहले 2-3 स्पष्टीकरण प्रश्न पूछें

अपने Personality Prompt का परीक्षण करें

तैनाती से पहले इन परिदृश्यों का परीक्षण करने के लिए Chat इंटरफ़ेस का उपयोग करें:

परीक्षण परिदृश्य	अपेक्षित व्यवहार	क्या मान्य करता है
Happy Path	उपयोगकर्ता सभी आवश्यक जानकारी प्रदान करता है; agent कार्य सफलतापूर्वक पूरा करता है	मुख्य कार्यक्षमता काम करती है
गायब जानकारी	Agent अनुमान लगाने के बजाय स्पष्टीकरण प्रश्न पूछता है	जानकारी संग्रह तर्क
सीमा-बाहरी अनुरोध	Agent विनम्रतापूर्वक अस्वीकार करता है और बताता है कि क्यों	सीमा प्रवर्तन
अस्पष्ट प्रश्न	Agent कार्रवाई करने से पहले स्पष्टीकरण माँगता है	सुरक्षा अभिभावक
टूल विफलता	Agent समस्या समझाता है और विकल्प सुझाता है	त्रुटि हैंडलिंग
एस्केलेशन ट्रिगर	Agent मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता की सही पहचान करता है	एस्केलेशन तर्क

💡 Platform सुझाव: Prompt Settings का उपयोग करें EKB को उपयोगकर्ता queries को आपके agent तक पहुँचने से पहले स्वचालित रूप से बेहतर बनाने के लिए Prompt Settings > Improve Prompts सक्षम करें। यह सुविधा स्पष्टता और संदर्भ जोड़ती है, जिससे उपयोगकर्ताओं द्वारा अस्पष्ट अनुरोध सबमिट करने पर भी आपके agent की समझ में सुधार होता है।

टूल और Toolkit ऑर्केस्ट्रेशन

Agent क्षमताओं को बढ़ाने के लिए उपयुक्त EKB Toolkits का चयन करें:

Knowledge Base Toolkit: मालिकाना दस्तावेज़ों से RAG-संचालित पुनर्प्राप्ति।
Web Search Toolkit: रीयल-टाइम सूचना पहुँच।
Database Toolkit: SQL डेटाबेस और Smart Tables क्वेरी करें।
Python/Node.js Toolkits: सुरक्षित कोड निष्पादन sandboxes।
Document Manager Toolkit: Chat में दस्तावेज़ बनाएँ और संपादित करें।
Smart Table Manager Toolkit: NoSQL-शैली आंतरिक डेटा प्रबंधन।
Agent Communication Toolkit: अन्य agents को कार्य प्रतिनिधिमंडल दें।
Workflow Manager Toolkit: निश्चित स्वचालन workflows निष्पादित करें।
Image Generation Toolkit: DALL-E 3 का उपयोग करके चित्र बनाएँ।

परीक्षण और आवर्ती कार्यप्रवाह

आवर्ती परीक्षण के लिए केंद्रीय पैनल Chat/Canvas का उपयोग करें। परीक्षण परिदृश्य चेकलिस्ट

Happy Path: सभी संदर्भ के साथ मानक प्रश्न।
गायब जानकारी: क्या agent स्पष्टीकरण प्रश्न पूछता है?
टूल ट्रिगर: सत्यापित करें कि विशिष्ट toolkits सही ढंग से सक्रिय होते हैं।
Edge Cases: अस्पष्ट या सीमा-बाहरी अनुरोध।
विलंबता: जटिल टूल श्रृंखलाओं पर प्रदर्शन जाँचें।

शासन और अनुपालन

EKB सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करें:

न्यूनतम विशेषाधिकार का सिद्धांत: Agents को केवल न्यूनतम आवश्यक उपकरण प्रदान करें।
Human-in-the-Loop: उच्च-जोखिम क्रियाओं (जैसे, बल्क ईमेल, DB लिखना) के लिए अनुमोदन workflows कॉन्फ़िगर करें।
डेटा एक्सेस नियंत्रण: भूमिका-आधारित एक्सेस और PII मास्किंग का उपयोग करें।
ऑडिट लॉगिंग: अनुपालन के लिए सभी क्रियाओं के लिए लॉगिंग सक्षम करें।
Prompt Injection सुरक्षा: दुर्भावनापूर्ण ओवरराइड को रोकने के लिए इनपुट का सत्यापन करें।

Personality Prompt में क्या जाता है?

प्रत्येक प्रोडक्शन agent के पास ये तत्व स्पष्ट रूप से परिभाषित होने चाहिए:

भूमिका और विशेषज्ञता: यह agent कौन है? इसके पास कौन सा डोमेन ज्ञान है?
मिशन कथन: agent का प्राथमिक लक्ष्य क्या है? यह किन समस्याओं को हल करता है?
उपयोगकर्ता दर्शक: इस agent से कौन इंटरैक्ट करेगा? उनका तकनीकी स्तर क्या है?
दायरा और सीमाएँ: Agent किस चीज़ में सहायता कर सकता है? स्पष्ट रूप से क्या बाहर है?
व्यवहारिक नियम: करने-योग्य और न-करने-योग्य व्यवहार
टूल उपयोग दिशानिर्देश: Database, Web Search, Python, आदि का उपयोग कब और कैसे करें?
प्रतिक्रिया संरचना: उत्तर कैसे प्रारूपित होने चाहिए?
एस्केलेशन मानदंड: कब मानव या विशिष्ट agent को सौंपें?
लहजा और शैली: औपचारिक? मित्रवत? तकनीकी? सहानुभूतिशील?

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: बिक्री Lead Enrichment Agent

=== भूमिका और विशेषज्ञता ===
आप Acme Software Inc. के लिए एक बिक्री बुद्धिमत्ता Agent हैं, जो एंटरप्राइज़ SaaS उत्पादों के लिए B2B lead enrichment और योग्यता में विशेषज्ञ हैं।

=== प्राथमिक मिशन ===
आपका लक्ष्य बुनियादी संभावना जानकारी (नाम, ईमेल, कंपनी) को व्यापक lead प्रोफाइल में बदलना है जो account executives को आउटरीच को प्राथमिकता देने में मदद करती है। आप इसे पूरा करते हैं:
- कंपनी विवरण (आकार, उद्योग, राजस्व) पर शोध करके
- निर्णय लेने वालों और संगठन संरचना की पहचान करके
- तकनीकी स्टैक और संभावित फ़िट का विश्लेषण करके
- Lead गुणवत्ता (A/B/C tier) स्कोर करके
- व्यक्तिगत आउटरीच टेम्पलेट तैयार करके

=== उपयोगकर्ता संदर्भ ===
आपके उपयोगकर्ता Sales Development Representatives (SDRs) और Account Executives (AEs) हैं जिन्हें जल्दी से समृद्ध lead डेटा चाहिए। वे गति से सटीकता को महत्व देते हैं। 5-मिनट का शोध कार्य जो उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा देता है, वह गायब जानकारी वाले 30-सेकंड के कार्य से बेहतर है।

=== दायरा और सीमाएँ ===
✅ दायरे में:
- कंपनी शोध (उद्योग, आकार, राजस्व, तकनीकी स्टैक)
- संगठन चार्ट पहचान (CTO, VP Engineering, आदि)
- प्रतिस्पर्धी परिदृश्य विश्लेषण
- Lead स्कोरिंग और योग्यता
- ईमेल टेम्पलेट तैयार करना

❌ दायरे से बाहर:
- प्रत्यक्ष आउटरीच (आप स्वयं ईमेल नहीं भेजते)
- अनुबंध बातचीत या मूल्य निर्धारण चर्चा
- तकनीकी उत्पाद प्रदर्शन
- ग्राहक सहायता समस्याएँ

=== व्यवहारिक नियम ===
- कंपनी डोमेन पर शोध करने से पहले हमेशा सत्यापित करें (प्रतिस्पर्धियों या गैर-लक्ष्यों पर शोध करने से बचें)
- कभी डेटा न बनाएँ। यदि जानकारी नहीं मिलती, तो स्पष्ट रूप से बताएँ: "सत्यापित नहीं कर सका [डेटा बिंदु]। मैनुअल शोध की सिफारिश।"
- डेटा प्रदान करते समय हमेशा स्रोतों का हवाला दें (जैसे, "LinkedIn Company Page के अनुसार..." या "Crunchbase डेटा के आधार पर...")
- कंपनियों या व्यक्तियों के बारे में निजी राय कभी शामिल न करें
- संभावित अनुपालन मुद्दों को हमेशा फ़्लैग करें (जैसे, EU संभावनाओं के लिए GDPR चिंताएँ)

=== टूल उपयोग निर्देश ===
- Web Search Toolkit: प्राथमिक शोध उपकरण
- About पेज, Leadership पेज के लिए कंपनी वेबसाइट खोजें
- हाल की खबरें, फंडिंग घोषणाएँ, नौकरी पोस्टिंग खोजें
- कर्मचारी गिनती और निर्णय लेने वालों के लिए LinkedIn जाँचें

- Salesforce CRM Toolkit:
- जाँचें कि कंपनी CRM में पहले से मौजूद है या नहीं
- कोई सक्रिय डील या हाल की आउटरीच न होने की पुष्टि करें
- Lead रिकॉर्ड में समृद्ध डेटा लॉग करें

- Database Toolkit: आंतरिक "tech_stack_intelligence" तालिका क्वेरी करें
- जाँचें कि संभावना पूरक या प्रतिस्पर्धी उत्पादों का उपयोग करती है या नहीं
- एकीकरण अवसरों की पहचान करें

- Document Manager Toolkit:
- समृद्ध lead प्रोफाइल दस्तावेज़ बनाएँ
- व्यक्तिगत ईमेल टेम्पलेट बनाएँ

=== प्रतिक्रिया संरचना ===
प्रत्येक lead enrichment अनुरोध के लिए, आउटपुट:

**कंपनी अवलोकन**
- नाम, उद्योग, आकार (कर्मचारी), राजस्व (यदि उपलब्ध)
- मुख्यालय स्थान, स्थापना वर्ष
- संक्षिप्त विवरण (1-2 वाक्य)

**पहचाने गए निर्णय लेने वाले**
- नाम, पद, LinkedIn URL
- अनुमानित वरिष्ठता और प्रभाव

**तकनीकी स्टैक बुद्धिमत्ता**
- वर्तमान उपकरण जो वे उपयोग करते हैं (यदि मिला)
- संभावित एकीकरण अवसर
- प्रतिस्पर्धी उत्पाद जो वे मूल्यांकन कर रहे हो सकते हैं

**Lead स्कोर: A / B / C**
- A: एंटरप्राइज़ (500+ कर्मचारी), उच्च बजट, मजबूत फ़िट
- B: मिड-मार्केट (100-500 कर्मचारी), मध्यम फ़िट
- C: SMB (<100 कर्मचारी) या कमजोर उत्पाद-बाज़ार फ़िट

**अनुशंसित अगले चरण**
- सुझाई गई आउटरीच दृष्टिकोण
- शोध के आधार पर प्रमुख बात-बिंदु

**ड्राफ्ट ईमेल टेम्पलेट**
[कंपनी और निर्णय लेने वाले शोध के आधार पर व्यक्तिगत]

=== एस्केलेशन ट्रिगर ===
Account Executive को एस्केलेट करें यदि:
- कंपनी Fortune 500 है (वरिष्ठ AE भागीदारी की आवश्यकता)
- मौजूदा ग्राहक संबंध पाया गया (Customer Success से जाँचें)
- कानूनी/अनुमान फ़्लैग्स (जैसे, प्रतिबंधित देश में कंपनी)
- CRM में कई सक्रिय डील (डुप्लिकेट आउटरीच से बचें)

=== लहजा और शैली ===
पेशेवर और डेटा-संचालित। आप एक शोध सहायक हैं, न कि एक बिक्री व्यक्ति। तथ्यों पर ध्यान दें, हाइप पर नहीं। संक्षिप्त लेकिन व्यापक रहें—SDRs संक्षिप्तता से पूर्णता को महत्व देते हैं।

Personality Prompt करें और न करें

✅ करें	❌ न करें
इस बारे में स्पष्ट रहें कि agent क्या कर सकता है और क्या नहीं	यह मानें कि agent “पता लगा लेगा”
वांछित व्यवहार के 2-3 ठोस उदाहरण शामिल करें	”सहायक बनें” जैसे अस्पष्ट निर्देशों का उपयोग करें
विशिष्ट टूल उपयोग पैटर्न निर्दिष्ट करें	इस पर भरोसा करें कि agent को पता है कि टूल कब उपयोग करने हैं
नंबरित अनुभागों के साथ प्रतिक्रिया प्रारूप परिभाषित करें	Agent को अपनी आउटपुट संरचना चुनने दें
शब्द गणना या लंबाई दिशानिर्देश सेट करें	विस्तृत या असंगत प्रतिक्रिया लंबाई स्वीकार करें
Prompt में शीर्षक और संरचना का उपयोग करें	बिना संगठन के एक लंबा पैराग्राफ लिखें
तैनाती से पहले edge cases के साथ परीक्षण करें	तैनात करें और सबसे अच्छे की आशा करें
History टैब के माध्यम से संस्करण नियंत्रण और मासिक आवर्ती	एक बार सेट करें और कभी अपडेट न करें

💡 प्रो टिप: उपयोग के मामले से Prompt Templates EKB के Agent Templates (उदाहरण के लिए, Budget Planning Assistant, Contract Review AI, और Employee Assistant) उन भूमिकाओं के लिए अनुकूलित पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए व्यक्ति prompts के साथ आते हैं। एक टेम्पलेट से शुरू करें, फिर अपने विशिष्ट व्यापार संदर्भ के लिए व्यक्ति prompt को अनुकूलित करें। यह प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन समय में महत्वपूर्ण बचत करता है।

परीक्षण और समस्या निवारण

सामान्य समस्याएँ और समाधान

समस्या	लक्षण	समाधान
Agent उपकरणों का उपयोग नहीं कर रहा	”मेरे पास पहुँच नहीं है” का उत्तर देता है	जाँचें कि टूल सक्षम है, विवरण स्पष्ट है, और Prompt स्पष्ट रूप से उपयोग को प्रोत्साहित करता है।
Hallucinating डेटा	जानकारी बनाता है	Personality Prompt में agent को निर्देश दें कि जानकारी गायब होने पर “मुझे नहीं पता” कहे।
धीमी प्रतिक्रियाएँ	Queries >10 सेकंड	Context window आकार जाँचें, Knowledge Base अनुकूलित करें, समानांतर निष्पादन का उपयोग करें।
टूल प्रमाणीकरण विफलता	अनधिकृत त्रुटि	Integrations सेटिंग्स में क्रेडेंशियल्स सत्यापित करें, टोकन समाप्ति और scopes जाँचें।

प्रोडक्शन तत्परता चेकलिस्ट

EKB सत्यापन फ्रेमवर्क का उपयोग करके सुनिश्चित करें कि आपका agent तैनाती के लिए तैयार है।

✅ कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन: Prompts संरचित हैं, सही मॉडल चयनित है।
✅ सुरक्षा सत्यापन: न्यूनतम विशेषाधिकार लागू है, उच्च-जोखिम क्रियाओं के लिए अनुमोदन workflows सेट हैं।
✅ परीक्षण सत्यापन: Happy path, edge cases और टूल ट्रिगर Chat में परीक्षित।
✅ दस्तावेज़ीकरण: उपयोगकर्ता मार्गदर्शिकाएँ और समस्या निवारण चरण तैयार।

6. प्रदर्शन अनुकूलन

Agent प्रभावशीलता बनाए रखने के लिए निरंतर सुधार रणनीतियाँ:

System Prompt Engineering: उपयोगकर्ता इंटरैक्शन लॉग के आधार पर लगातार Personality Prompts को परिष्कृत करें।
Knowledge Base अनुकूलन: नियमित रूप से KB दस्तावेज़ों का ऑडिट करें; फ़ाइल आकार और नामकरण सम्मेलनों को अनुकूलित करें।
Context और Token प्रबंधन: Context window उपयोग को प्रबंधित करके प्रतिक्रिया गुणवत्ता और लागत के बीच संतुलन बनाएँ।
टूल उपयोग: अनावश्यक कॉल कम करें; जहाँ संभव हो समानांतर निष्पादन का लाभ उठाएँ।

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सर्वोत्तम प्रथाएँ और सुझाव

1. कार्यान्वयन और ऑर्केस्ट्रेशन की सर्वोत्तम प्रथाएँ

रणनीतिक योजना

उच्च-मूल्य उपयोग के मामलों की पहचान करना

Agent दायरे को परिभाषित करना

Agent डिज़ाइन पैटर्न

Knowledge Base रणनीति

Prompt Engineering (Personality Prompts)

Personality Prompts क्यों महत्वपूर्ण हैं

एक मजबूत Personality Prompt की संरचना

पूर्ण Personality Prompt उदाहरण: IT सहायता Agent

सर्वोत्तम प्रथा: आवर्ती परिष्करण

उन्नत Prompt Engineering तकनीकें

Few-Shot उदाहरण (In-Context Learning)

नकारात्मक बाधाएँ (क्या न करें)

Chain-of-Thought Reasoning

बहु-परिदृश्य हैंडलिंग के लिए Conditional Logic

अपने Personality Prompt का परीक्षण करें

टूल और Toolkit ऑर्केस्ट्रेशन

परीक्षण और आवर्ती कार्यप्रवाह

शासन और अनुपालन

Personality Prompt में क्या जाता है?

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: बिक्री Lead Enrichment Agent

Personality Prompt करें और न करें

परीक्षण और समस्या निवारण

सामान्य समस्याएँ और समाधान

प्रोडक्शन तत्परता चेकलिस्ट

6. प्रदर्शन अनुकूलन

​1. कार्यान्वयन और ऑर्केस्ट्रेशन की सर्वोत्तम प्रथाएँ

​रणनीतिक योजना

​उच्च-मूल्य उपयोग के मामलों की पहचान करना

​Agent दायरे को परिभाषित करना

​Agent डिज़ाइन पैटर्न

​Knowledge Base रणनीति

​Prompt Engineering (Personality Prompts)

​Personality Prompts क्यों महत्वपूर्ण हैं

​एक मजबूत Personality Prompt की संरचना

​पूर्ण Personality Prompt उदाहरण: IT सहायता Agent

​सर्वोत्तम प्रथा: आवर्ती परिष्करण

​उन्नत Prompt Engineering तकनीकें

​Few-Shot उदाहरण (In-Context Learning)

​नकारात्मक बाधाएँ (क्या न करें)

​Chain-of-Thought Reasoning

​बहु-परिदृश्य हैंडलिंग के लिए Conditional Logic

​अपने Personality Prompt का परीक्षण करें

​टूल और Toolkit ऑर्केस्ट्रेशन

​परीक्षण और आवर्ती कार्यप्रवाह

​शासन और अनुपालन

​Personality Prompt में क्या जाता है?

​वास्तविक दुनिया का उदाहरण: बिक्री Lead Enrichment Agent

​Personality Prompt करें और न करें

​परीक्षण और समस्या निवारण

​सामान्य समस्याएँ और समाधान

​प्रोडक्शन तत्परता चेकलिस्ट

​6. प्रदर्शन अनुकूलन

1. कार्यान्वयन और ऑर्केस्ट्रेशन की सर्वोत्तम प्रथाएँ

रणनीतिक योजना

उच्च-मूल्य उपयोग के मामलों की पहचान करना

Agent दायरे को परिभाषित करना

Agent डिज़ाइन पैटर्न

Knowledge Base रणनीति

Prompt Engineering (Personality Prompts)

Personality Prompts क्यों महत्वपूर्ण हैं

एक मजबूत Personality Prompt की संरचना

पूर्ण Personality Prompt उदाहरण: IT सहायता Agent

सर्वोत्तम प्रथा: आवर्ती परिष्करण

उन्नत Prompt Engineering तकनीकें

Few-Shot उदाहरण (In-Context Learning)

नकारात्मक बाधाएँ (क्या न करें)

Chain-of-Thought Reasoning

बहु-परिदृश्य हैंडलिंग के लिए Conditional Logic

अपने Personality Prompt का परीक्षण करें

टूल और Toolkit ऑर्केस्ट्रेशन

परीक्षण और आवर्ती कार्यप्रवाह

शासन और अनुपालन

Personality Prompt में क्या जाता है?

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: बिक्री Lead Enrichment Agent

Personality Prompt करें और न करें

परीक्षण और समस्या निवारण

सामान्य समस्याएँ और समाधान

प्रोडक्शन तत्परता चेकलिस्ट

6. प्रदर्शन अनुकूलन