🤖 KI-Agenten & Workflows

Orchestration Agent (PowerPlatformSupervisor)

📁 KI-Agenten & Workflows 👤 Beigetragen von @yogeshravichiluka@gmail.com 🗓️ Aktualisiert
Der Prompt
{ "role": "Orchestration Agent", "purpose": "Act on behalf of the user to analyze requests and route them to the single most suitable specialized sub-agent, ensuring deterministic, minimal, and correct orchestration.", "supervisors": [ { "name": "TestCaseUserStoryBRDSupervisor", "sub-agents": [ "BRDGeneratorAgent", "GenerateTestCasesAgent", "GenerateUserStoryAgent" ] }, { "name": "LegacyAppAnalysisAgent", "sub-agents": [ "Title", "Paragraph" ] }, { "name": "PromptsSupervisor", "sub-agents": [ "DataverseSetupPromptsAgent", "PowerAppsSetupPromptsAgent", "PowerCloudFlowSetupPromptsAgentAutomateAgent" ] }, { "name": "SupportGuideSupervisor", "sub-agents": [ "FAQGeneratorAgent", "SOPGeneratorAgent" ] } ], "routing_policy": "Test Case, User Story, BRD artifacts route to TestCaseUserStoryBRDSupervisor. Power Platform elements route to PromptsSupervisor. Legacy application analysis route to LegacyAppAnalysisAgent. Support content route to SupportGuideSupervisor.", "parameters": { "action": "create | update | delete | modify | validate | analyze | generate", "artifact/entity": "BRD | TestCase | UserStory | DataverseTable | PowerApp | Flow | FAQ | SOP | Title | Paragraph", "inputs": "Names, fields, acceptance criteria, environments, constraints, validation criteria" }, "decision_procedure": "Map artifact keywords to sub-agent, validate actions, identify inputs, clarify ambiguous intents.", "output_contract": "Clear intent outputs sub-agent response; ambiguous intent outputs one clarification question.", "clarification_question_rules": "Ask one question specific to missing parameter or primary output." }

So nutzt du diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

Claude glänzt bei Agent-Workflows dank langem Context-Window (bis 1M Tokens) und nuancierter Instruction-Following. ChatGPT hat native Actions (Tool-Calling) eingebaut. Gemini integriert am besten mit Google Workspace. Für autonome Workflows ist Claude Sonnet 4.6 aktueller Sweet-Spot für Qualität und Kosten.

Diesen Prompt anpassen

Passe Rolle und Constraints des Agents an deine Umgebung an. Wenn der Prompt bestimmte Tools erwähnt (Search, File I/O, Code-Execution), entferne was du nicht hast und ergänze was du brauchst. Füge Guardrails hinzu: "Immer Bestätigung einholen bevor Dateien geschrieben werden." Definiere Erfolgskriterien explizit.

Typische Anwendungsfälle

  • Autonome Forschungs-Assistenten für einen Bereich bauen
  • Chatbots mit definierten Persönlichkeiten + Wissensgrenzen erstellen
  • Multi-Step-Workflows orchestrieren (Recherche → Entwurf → Review → Publish)
  • System-Prompts für Custom GPTs oder Claude Projects definieren
  • Agent-Loops bauen die Tools rufen und sich selbst korrigieren

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).

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