为 AI 代理编写高效工具

摘要

本文探讨如何为AI代理（尤其是基于MCP协议的LLM代理）编写高效的工具。文章指出，工具是确定性系统与非确定性代理之间的新型契约，需要专门为代理而非传统开发者设计。核心方法论包括：快速构建原型并本地测试、通过真实场景生成评估任务并量化工具效能、借助代理自身协作优化工具表现。文章还总结了选择合适工具、使用命名空间、返回有意义上下文、优化token效率、精细化工具描述等关键原则。

内容框架与概述

文章开篇定义了工具的本质：它是确定性计算系统与非确定性AI代理之间的桥梁。与传统函数调用不同，代理在使用工具时可能采取多种策略——直接调用、依赖已有知识回答，甚至先询问澄清问题。这要求开发者转变思维，从为开发者编写API转向为代理设计工具。

文章主体分为"如何编写工具"和"核心设计原则"两大板块。在编写流程上，作者建议先用Claude Code快速搭建原型，通过本地MCP服务器或桌面扩展进行测试，收集用户反馈以理解真实使用场景。随后，通过生成大量基于真实场景的评估任务（而非简单的沙盒测试）来量化工具效能，并借助代理分析结果、识别问题。

在设计原则层面，文章强调工具选择应优先考虑高频使用且难以通过其他方式完成的能力，避免冗余。工具应使用清晰的命名空间划分功能边界，返回结构化的上下文信息帮助代理规划下一步行动，同时控制响应体积以节省token。工具描述需精心设计，包含清晰的用途说明、参数规范、使用示例及常见错误处理指南。

核心概念及解读

Model Context Protocol (MCP)：一种赋能LLM代理使用外部工具的协议标准，允许代理连接数百种工具来解决现实任务，是构建代理工具生态的基础设施。

工具命名空间（Namespacing）：通过前缀或分组明确区分不同功能域的工具，避免代理在相似工具间产生混淆。例如用slack_和email_区分消息渠道相关操作。

上下文返回（Returning Context）：工具不仅返回直接结果，还应包含帮助代理规划后续行动的元信息，如分页提示、相关资源链接或状态更新，使代理能够自主推进任务。

Token效率优化：由于代理处理的上下文长度有限且成本敏感，工具响应应精简冗余信息，移除不必要的字段、压缩大型数据结构，在信息完整性与效率间取得平衡。

工具描述工程（Tool Description Engineering）：类似于提示工程，通过精心编写工具的描述文档、参数说明和使用示例，帮助代理准确理解工具用途并正确调用，是提升工具可用性的关键环节。

原文信息

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