AI 智能体工具设计全解析 | Anthropic 工程实践

本文系统梳理了 Anthropic 工程团队在为 AI 智能体打造工具时的实战心得，围绕 “工具应该如何为智能体而设计” 这一核心命题，阐述了构建高效 MCP 工具的全过程。

文章指出，传统的确定性系统设计思维已不再适用。只有将工具体验紧密围绕智能体的行为模式和非确定性特性来定制，才能真正释放 AI 智能体解决复杂真实任务的潜力。通过优化上下文使用和精准的工具定义，工程团队成功将工具调用精准率提升至 95% 以上，并实现了上下文使用量的显著下降。