当前，不少开发者在设计LLM代理工具时，常遇到工具选型迷茫、命名规则混乱、返回信息缺乏实用性等问题——如何构建真正高效的LLM代理工具，成为行业内亟待解决的共性需求。
针对这一痛点，Anthropic官方博客近日推出《为LLM代理编写有效工具——使用LLM代理》实操指南，基于Model Context Protocol（MCP）协议提出“原型-评估-协作”三步骤迭代流程，以及五大设计准则，为开发者提供从需求到落地的完整框架。
五大设计准则聚焦工具效能提升：指南明确，开发者需从五个维度优化工具设计——首先是工具选型需严谨，需结合LLM代理的实际需求慎重选择工具；其次是保持命名空间清晰，通过规范不同工具与函数的名称避免歧义，让开发者快速理解并使用；第三是优化上下文返回内容，让工具返回的信息更具场景相关性与参考价值，直接提升LLM代理的任务处理效率；第四是关注token使用效率，通过精简返回信息降低数据传输成本与处理时间；最后是用提示词工程优化描述，让工具的功能与使用方法更易被用户理解，减少学习成本。
指南的结论经过科学验证：Anthropic团队通过Claude Code反复分析脚本、重构工具描述与模式，自动推导出设计规律；为避免过拟合，团队用预留测试集进行评估，确保结论准确可靠。
为降低开发者实践门槛，Anthropic已开源工具评估Cookbook；未来随着MCP协议与底层LLM的升级，工具能力将同步进化，适配更复杂场景。
指南链接：https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents
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