Anthropic发布LLM Agent工具指南，提升开发者效率

快速阅读: Anthropic发布指南《为LLM代理编写有效工具》，介绍“原型-评估-协作”流程及五大设计原则，强调工具选择、命名清晰、优化数据和提示工程的重要性，助力开发者设计高效LLM工具。

近日，Anthropic在其官方博客上发布了一份详尽指南，题目为《为LLM代理编写有效工具——使用LLM代理》。该指南旨在协助开发者利用Model Context Protocol (MCP)为LLM代理设计高效工具。文中介绍了“原型-评估-协作”的三步迭代流程，并总结了五大设计原则，以确保工具的有效性和易用性。

首先，指南强调了选择工具时需谨慎。开发者应仔细考虑工具的选择，确保它们能满足LLM代理的需求。其次，建议保持命名空间的清晰，避免不同工具和功能间名称的混淆，便于开发者快速理解和使用。

此外，工具返回的上下文信息需更有意义。指南指出，开发者应优化工具返回的数据，增加其信息量和上下文关联性，从而提高LLM代理的工作效率。同时，也需关注返回信息的Token效率，以减少数据传输成本，加快处理速度。最后，指南提倡通过提示工程提升工具说明的质量，使用户能更清楚地了解工具的功能和使用方法。

文中还提到，许多结论是Claude Code经过多次分析脚本、重构工具描述与模式后自动得出的，保证了分析的科学性和准确性。为避免过拟合，Anthropic还通过保留测试集进行了评估。同时，Anthropic开源了工具评估的Cookbook，并预告随着MCP协议和底层LLM的升级，工具能力也将不断进步。

(以上内容均由Ai生成)