Kürzlich hat die offizielle Blogseite von Anthropic einen detaillierten Leitfaden veröffentlicht, mit dem Titel „Writing effective tools for LLM agents—using LLM agents“. Der Leitfaden zielt darauf ab, Entwicklern zu helfen, effiziente Tools für LLM Agents unter Verwendung des Model Context Protocol (MCP) zu entwerfen. Im Text wird ein „Prototyp - Bewertung - Zusammenarbeit“-Prozess mit drei Schritten vorgestellt und fünf Designprinzipien zusammengefasst, um die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit der Tools sicherzustellen.
Zunächst betont der Leitfaden, dass bei der Auswahl von Tools vorsichtig vorgegangen werden sollte. Entwickler sollten sorgfältig über die Wahl der Tools nachdenken, um sicherzustellen, dass sie effektiv den Bedürfnissen des LLM Agents dienen. Zweitens empfiehlt der Leitfaden, einen klaren Namensraum beizubehalten, um sicherzustellen, dass die Namen verschiedener Tools und Funktionen nicht verwechselt werden, damit Entwickler diese schnell verstehen und nutzen können.
Außerdem müssen die Kontextrückgabewerte der Tools sinnvoller sein. Der Leitfaden weist darauf hin, dass Entwickler die Informationen, die von den Tools zurückgegeben werden, optimieren sollten, um sie informativer und kontextbezogener zu machen, wodurch die Effizienz des LLM Agents gesteigert wird. Darüber hinaus sollte auch die Token-Effizienz der Rückgabewerte berücksichtigt werden, um die Kosten für die Datenübertragung zu senken und die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Schließlich schlägt der Leitfaden vor, durch Prompting-Ingenieurwesen die Qualität der Tool-Beschreibungen zu verbessern, sodass Benutzer die Funktionen und Anwendungsweisen der Tools klarer verstehen können.
Im Text wird erwähnt, dass viele Schlussfolgerungen automatisch aus den Analysen von Claude Code stammen, nachdem Skripte mehrmals analysiert und Werkzeugbeschreibungen sowie Muster überarbeitet wurden, was die Wissenschaftlichkeit und Genauigkeit der Analyse sichert. Um Überanpassung zu vermeiden, hat Anthropic auch eine Testmenge beibehalten, um die Bewertung durchzuführen. Darüber hinaus hat Anthropic das Cookbook zur Bewertung von Werkzeugen öffentlich gemacht und angekündigt, dass sich die Fähigkeiten der Werkzeuge mit zukünftigen Updates des MCP-Protokolls und der zugrunde liegenden LLMs weiterentwickeln werden.
Leitfaden: https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents
