Anthropic官方博客近期推出一篇深度指南《WritingeffectivetoolsforLLMagents—usingLLMagents》，系统讲解了如何基于ModelContextProtocol（MCP）为LLMAgent构建高效工具。文中提出“原型-评估-协作”三阶段迭代方法，并总结出五大核心设计准则：精心筛选工具功能建立清晰的命名空间结构使工具返回更富语义的上下文信息提高输出内容的Token使用效率借助提示工程优化工具描述质量文章强调，工具本质上是“确定...
anthropic官方博客近期推出一篇深度指南《writin
g effective tools for llm agents—using llm agents》，系统讲解了如何基于model context protocol（mcp）为llm agent构建高效工具。文中提出“原型-评估-协作”三阶段迭代方法，并总结出五大核心设计准则：
- 精心筛选工具功能
- 建立清晰的命名空间结构
- 使工具返回更富语义的上下文信息
- 提高输出内容的Token使用效率
- 借助提示工程优化工具描述质量
文章强调，工具本质上是“确定性系统与非确定性Agent之间的契约”。开发者应摆脱传统API设计惯性，转而针对Agent在上下文长度、推理路径及策略选择上的多样性重新构思接口逻辑。
作者透露，本文中的大部分结论由Claude Code通过反复运行评估脚本、自动重构工具定义与调用模式得出。为防止模型过拟合，团队还保留了独立测试集持续验证效果。目前，Anthropic已开源配套的工具评估Cookbook，并预告未来随着MCP协议演进和底层LLM升级，该方法论可实现工具能力与Agent整体性能的协同提升。
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