Anthropic近日在其官方博客发布了一份题为《Writing effective tools for LLM agents—using LLM agents》的详细指南，旨在帮助开发者利用Model Context Protocol（MCP）为大型语言模型（LLM）Agent设计高效工具。该指南提出了“原型-评估-协作”三步迭代流程，并总结了五大设计原则，以确保工具的有效性和可用性。
指南首先强调工具选择需谨慎，开发者应确保工具能精准匹配LLM Agent的需求。同时，建议保持清晰的命名空间，避免不同工具间的名称混淆，以提升开发效率。此外，工具返回的上下文信息需更具意义，开发者应优化数据输出，增强信息量和相关性，同时注重Token效率以降低传输成本。最后，指南提出通过提示工程改进工具说明，使用户能更直观地理解功能和使用方法。
值得注意的是，指南中的许多结论由Claude Code通过分析脚本、重构工具描述后自动生成，确保了科学性。为防止过拟合，Anthropic保留了测试集进行评估，并开源了工具评估的Cookbook。官方还表示，随着未来MCP协议和底层LLM的升级，工具能力将持续演进，为开发者提供更强大的支持。
原创文章，作者：李小白，如若转载，请注明出处：https://www.kejixun.co/article/733831.html
