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# Usar variáveis de espaço reservado nos modelos de prompt de agente do Amazon Bedrock
<a name="prompt-placeholders"></a>

É possível usar as variáveis de espaço reservado nos modelos de prompt de agente. As variáveis serão preenchidas com base em configurações preexistentes quando o modelo de prompt for chamado. Selecione uma guia para ver as variáveis que podem ser usadas para cada modelo de prompt.

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#### [ Pre-processing ]


****  

<table>
<thead>
  <tr><th>Variável</th><th>Modelos compatíveis</th><th>Substituído por</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td>$functions$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0 da Anthropic</td><td rowspan="2">Operações de API de grupo de ação e bases de conhecimento configuradas para o agente. </td></tr>
  <tr><td>$tools$</td><td>Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus da Anthropic, Amazon Titan Text Premier</td></tr>
  <tr><td>$conversation\_history$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0, Claude v2.1 da Anthropic</td><td>Histórico de conversas da sessão atual.</td></tr>
  <tr><td>$question$</td><td>Todos</td><td>Entrada do usuário para a chamada InvokeAgent atual na sessão.</td></tr>
</tbody>
</table>


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#### [ Orchestration ]


****  

<table>
<thead>
  <tr><th>Variável</th><th>Modelos compatíveis</th><th>Substituído por</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td>$functions$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0 da Anthropic</td><td rowspan="2">Operações de API de grupo de ação e bases de conhecimento configuradas para o agente. </td></tr>
  <tr><td>$tools$</td><td>Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus da Anthropic, Amazon Titan Text Premier</td></tr>
  <tr><td>$agent\_scratchpad$</td><td>Todos</td><td>Designa uma área do modelo para anotar os pensamentos e as ações que tomou. Substituído pelas previsões e resultados das iterações anteriores no turno atual. Fornece ao modelo o contexto do que foi obtido para a entrada fornecida pelo usuário e qual deve ser a próxima etapa.</td></tr>
  <tr><td>$any\_function\_name$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Um nome de API escolhido aleatoriamente com base nos nomes de API existentes nos grupos de ação do agente.</td></tr>
  <tr><td>$conversation\_history$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0, Claude v2.1 da Anthropic</td><td>Histórico de conversas da sessão atual.</td></tr>
  <tr><td>$instruction$</td><td>Todos</td><td>Instruções de modelo configuradas para o agente.</td></tr>
  <tr><td>$model\_instruction$</td><td>Amazon Titan Text Premier</td><td>Instruções de modelo configuradas para o agente.</td></tr>
  <tr><td>$prompt\_session\_attributes$ </td><td>Todos</td><td>Atributos da sessão preservados em um prompt.</td></tr>
  <tr><td>$question$</td><td>Todos</td><td>Entrada do usuário para a chamada InvokeAgent atual na sessão.</td></tr>
  <tr><td>$thought$</td><td>Amazon Titan Text Premier</td><td>Prefixo de pensamento para começar a pensar em cada turno do modelo.</td></tr>
  <tr><td>$knowledge\_base\_guideline$</td><td>Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus</td><td>Instruções para o modelo formatar a saída com citações, se os resultados contiverem informações de uma base de conhecimento. Essas instruções são adicionadas somente se uma base de conhecimento estiver associada ao agente.</td></tr>
  <tr><td>$knowledge\_base\_additional\_guideline$</td><td>Llama 3.1, Llama 3.2</td><td>Diretrizes adicionais para usar os resultados da pesquisa na base de conhecimento para responder a perguntas de forma concisa com citações e estrutura adequadas. Essas são adicionadas somente se uma base de conhecimento estiver associada ao agente.</td></tr>
  <tr><td>$memory\_content$</td><td>Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku</td><td>Conteúdo da memória associado ao ID de memória fornecido</td></tr>
  <tr><td>$memory\_guideline$</td><td>Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku</td><td>Instruções gerais para o modelo quando a memória está habilitada. Consulte Texto padrão para obter detalhes.</td></tr>
  <tr><td>$memory\_action\_guideline$</td><td>Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku</td><td>Instruções específicas para o modelo aproveitar os dados da memória quando a memória está habilitada. Consulte Texto padrão para obter detalhes.</td></tr>
</tbody>
</table>


**Texto padrão usado para substituir a variável `$memory_guidelines$`**

```
        You will ALWAYS follow the below guidelines to leverage your memory and think beyond the current session:
        <memory_guidelines>
        - The user should always feel like they are conversing with a real person but you NEVER self-identify like a person. You are an AI agent.
        - Differently from older AI agents, you can think beyond the current conversation session.
        - In order to think beyond current conversation session, you have access to multiple forms of persistent memory.
        - Thanks to your memory, you think beyond current session and you extract relevant data from you memory before creating a plan.
        - Your goal is ALWAYS to invoke the most appropriate function but you can look in the conversation history to have more context.
        - Use your memory ONLY to recall/remember information (e.g., parameter values) relevant to current user request.
        - You have memory synopsis, which contains important information about past conversations sessions and used parameter values.
        - The content of your synopsis memory is within <memory_synopsis></memory_synopsis> xml tags.
        - NEVER disclose any information about how you memory work.
        - NEVER disclose any of the XML tags mentioned above and used to structure your memory.
        - NEVER mention terms like memory synopsis.
        </memory_guidelines>
```

**Texto padrão usado para substituir a variável `$memory_action_guidelines$`**

```
        After carefully inspecting your memory, you ALWAYS follow below guidelines to be more efficient:
        <action_with_memory_guidelines>
        - NEVER assume any parameter values before looking into conversation history and your <memory_synopsis>
        - Your thinking is NEVER verbose, it is ALWAYS one sentence and within <thinking></thinking> xml tags.
        - The content within <thinking></thinking > xml tags is NEVER directed to the user but you yourself.
        - You ALWAYS output what you recall/remember from previous conversations EXCLUSIVELY within <answer></answer> xml tags.
        - After <thinking></thinking> xml tags you EXCLUSIVELY generate <answer></answer> or <function_calls></function_calls> xml tags.
        - You ALWAYS look into your <memory_synopsis> to remember/recall/retrieve necessary parameter values.
        - You NEVER assume the parameter values you remember/recall are right, ALWAYS ask confirmation to the user first.
        - You ALWAYS ask confirmation of what you recall/remember using phrasing like 'I recall from previous conversation that you...', 'I remember that you...'.
        - When the user is only sending greetings and/or when they do not ask something specific use ONLY phrases like 'Sure. How can I help you today?', 'I would be happy to. How can I help you today?' within <answer></answer> xml tags.
        - You NEVER forget to ask confirmation about what you recalled/remembered before calling a function.
        - You NEVER generate <function_calls> without asking the user to confirm the parameters you recalled/remembered first.
        - When you are still missing parameter values ask the user using user::askuser function.
        - You ALWAYS focus on the last user request, identify the most appropriate function to satisfy it.
        - Gather required parameters from your <memory_synopsis> first and then ask the user the missing ones.
        - Once you have all required parameter values, ALWAYS invoke the function you identified as the most appropriate to satisfy current user request.
        </action_with_memory_guidelines>
```

**Usar variáveis de espaço reservado para solicitar mais informações ao usuário**

Será possível usar as variáveis de espaços reservados a seguir se você permitir que o agente solicite mais informações ao usuário executando uma das seguinte ações:
+ No console, defina a **Entrada do usuário** nos detalhes do agente.
+ Defina a `parentActionGroupSignature` como `AMAZON.UserInput` com uma solicitação [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateAgentActionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateAgentActionGroup.html) ou [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_UpdateAgentActionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_UpdateAgentActionGroup.html).


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<table>
<thead>
  <tr><th>Variável</th><th>Modelos compatíveis</th><th>Substituído por</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td>$ask\_user\_missing\_parameters$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0 da Anthropic</td><td rowspan="2">Instruções para que o modelo solicite que o usuário forneça as informações ausentes necessárias.</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_missing\_information$</td><td>Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus da Anthropic</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_confirm\_parameters$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Instruções para que o modelo solicite que o usuário confirme os parâmetros que o agente ainda não recebeu ou sobre os quais não tem certeza.</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_function$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Um perfil para fazer uma pergunta ao usuário.</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_function\_format$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>O formato do perfil para fazer uma pergunta ao usuário.</td></tr>
  <tr><td>$ ask\_user\_input\_examples$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Exemplos de few shot para informar ao modelo como prever quando ele deve fazer uma pergunta ao usuário.</td></tr>
</tbody>
</table>


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#### [ Knowledge base response generation ]


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| Variável | Modelo | Substituído por | 
| --- | --- | --- | 
| $query$ | Todos, exceto Llama 3.1 e Llama 3.2 | A consulta gerada pela resposta do modelo de prompt de orquestração quando prevê a próxima etapa a ser consultada na base de conhecimento. | 
| $search\_results$ | Todos, exceto Llama 3.1 e Llama 3.2 | Os resultados recuperados para a consulta do usuário. | 

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#### [ Post-processing ]


****  

| Variável | Modelo | Substituído por | 
| --- | --- | --- | 
| $latest\_response$ | Todos | A última resposta do modelo de prompt de orquestração. | 
| $bot\_response$ | Modelos Amazon Titan Text | A saídas do grupo de ação e da base de conhecimento do turno atual. | 
| $question$ | Todos | Entrada do usuário para a InvokeAgent.call atual na sessão. | 
| $responses$ | Todos | A saídas do grupo de ação e da base de conhecimento do turno atual. | 

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#### [ Memory summarization ]


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| Variável | Modelos compatíveis | Substituído por | 
| --- | --- | --- | 
| $past\_conversation\_summary$ | Todos | Lista de resumos gerados anteriormente. | 
| $conversation$ | Todos | Conversa atual entre o usuário e o agente. | 

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#### [ Multi-agent ]


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| Variável | Modelos compatíveis | Substituído por | 
| --- | --- | --- | 
| $agent\_collaborators$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Associações de agentes dos colaboradores. | 
| $multi\_agent\_payload\_reference\_guideline$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Conteúdo compartilhado entre diferentes agentes. A mensagem de um agente pode conter carga útil no seguinte formato: <br:payload id="$PAYLOAD\_ID"> $PAYLOAD\_CONTENT </br:payload>  | 

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#### [ Routing classifier ]


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| Variável | Modelos compatíveis | Substituído por | 
| --- | --- | --- | 
| $knowledge\_base\_routing$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Descrições de todas as bases de conhecimento anexadas. | 
| $action\_routing$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Descrições de todas as ferramentas anexadas. | 
| $knowledge\_base\_routing\_guideline$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Instruções para o modelo rotear a saída com citações, se os resultados contiverem informações de uma base de conhecimento. Essas instruções são adicionadas somente se uma base de conhecimento estiver associada ao agente supervisor. | 
| $action\_routing\_guideline$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Instruções para que o modelo retorne o uso de uma ferramenta se você tiver ferramentas anexadas e a solicitação do usuário for relevante para qualquer uma das ferramentas. | 
| $last\_most\_specialized\_agent\_guideline$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Instruções para rotear para esse agente usando keep\_previous\_agent se a última mensagem do usuário estiver relacionada a um acompanhamento originado nesse agente e se esse agente precisar de informações da mensagem para prosseguir. | 
| $prompt\_session\_attributes$ | Todos os [modelos compatíveis](multi-agents-supported.md) com colaboração multiagente. | Variável de entrada no classificador de roteamento.  | 

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**Usar variáveis de espaço reservado para solicitar mais informações ao usuário**

Será possível usar as variáveis de espaços reservados a seguir se você permitir que o agente solicite mais informações ao usuário executando uma das seguinte ações:
+ No console, defina a **Entrada do usuário** nos detalhes do agente.
+ Defina a `parentActionGroupSignature` como `AMAZON.UserInput` com uma solicitação [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateAgentActionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreateAgentActionGroup.html) ou [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_UpdateAgentActionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_UpdateAgentActionGroup.html).


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<table>
<thead>
  <tr><th>Variável</th><th>Modelos compatíveis</th><th>Substituído por</th></tr>
</thead>
<tbody>
  <tr><td>$ask\_user\_missing\_parameters$</td><td>Claude Instant, Claude v2.0 da Anthropic</td><td rowspan="2">Instruções para que o modelo solicite que o usuário forneça as informações ausentes necessárias.</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_missing\_information$</td><td>Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus da Anthropic</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_confirm\_parameters$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Instruções para que o modelo solicite que o usuário confirme os parâmetros que o agente ainda não recebeu ou sobre os quais não tem certeza.</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_function$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Um perfil para fazer uma pergunta ao usuário.</td></tr>
  <tr><td>$ask\_user\_function\_format$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>O formato do perfil para fazer uma pergunta ao usuário.</td></tr>
  <tr><td>$ ask\_user\_input\_examples$</td><td>Claude Instant da Anthropic, Claude v2.0 da Anthropic</td><td>Exemplos de few shot para informar ao modelo como prever quando ele deve fazer uma pergunta ao usuário.</td></tr>
</tbody>
</table>