【AI大模型】LLM代理工具开发秘籍：从踩坑到高效，收藏这篇提升工具性能40%，建议收藏！！-优快云博客

前言

当你用模型上下文协议（MCP）给 LLM 代理接入工具时，是不是常遇到这些问题？

• 工具写了，但代理不会用；
• 性能难衡量，不知道改哪里；
• 做了很多功能，反而让代理更混乱。

今天，我们想和你聊聊 Anthropic 内部的实战经验——如何从"原型搭建"到"评估优化"，一步步让工具更符合代理的"使用习惯"。这些方法来自我们用 Claude Code 优化内部工具的过程，帮我们把工具的有效率提升了 40%，其中很多案例都是我们踩过的"深坑"，希望能帮你少走弯路。

一、先搞懂：工具不是"API 包装器"，是"代理与世界的桥梁"

在传统软件中，getWeather("NYC") 是确定性的——输入相同，输出一定相同。但 LLM 代理是"非确定性"的：当用户问"今天要带伞吗？“，代理可能调用天气工具，可能用常识回答，甚至可能问"你在哪？”。

工具的本质，是"确定性系统（工具）“与"非确定性代理"之间的契约。好的工具，要让代理"想用、会用、用得有效"。比如我们内部的"日程安排工具”，不是简单包装"创建事件"的 API，而是整合了"查空闲时间"“订会议室”"附上次会议笔记"三个功能 —— LLM 代理用一次调用就能完成任务，比拆成三个工具高效得多。这也是我们常说的：“对代理友好的工具，对人类也往往很直观”。

二、从原型到评估：一套可复制的工具优化流程

1. 快速搭原型：别等"完美"，先试"能用"

我们试过很多次：一开始想把工具做"全面"，结果反而不知道哪里出问题。后来改成"快速原型+本地测试"的模式，效率提升了 50%。

具体步骤：

• 用 Claude Code 生成初版：如果你用 Claude Code 写工具，记得提供工具依赖的软件库、API 或 SDK 文档（比如 MCP SDK 的官方文档）。我们通常会用官方文档中的 llms.txt 文件（比如我们的 API 文档），因为它是扁平结构，更适合 LLM 读取。
• 封装成本地 MCP 服务器：将工具封装在本地 MCP 服务器或桌面端扩展（DXT）中，然后连接到 Claude Code 或 Claude 桌面应用测试。连接方法很简单：用 claude mcp add <name> <command> [args...] 命令添加本地 MCP 服务器到 Claude Code，或通过"设置 > 开发者"添加到 Claude 桌面应用。
• 重点测"代理会不会调用"：比如我们做"通讯录工具"时，一开始写了list_contacts（返回所有联系人），结果代理每次都要翻几百条，后来改成search_contacts（按姓名/部门筛选），调用率直接提升了 60%——这就是"工具要适配代理习惯"的真实案例。

二、做评估：用数据帮你找"优化方向"

没有评估的优化，都是"瞎猜"。我们内部的评估流程，核心是"三个指标"：

• 准确率：代理用工具完成任务的成功率（比如"安排会议"的正确率）；
• 调用效率：完成任务需要调用多少次工具（越少越好）；
• token 消耗：工具返回的内容占多少上下文（越少越好）。

1. 生成真实任务

我们会收集 50-100 个真实任务，这些任务都来自我们内部的工作流，以下是一些优秀任务的示例：

• 安排下周与 Jane 的会议，讨论我们最新的 Acme 公司项目。附上上次项目规划会议的笔记，并预订一个会议室。
• 客户 ID 9182 报告称，他们的一次购买尝试被扣款三次。查找所有相关日志条目，并确定是否有其他客户受到相同问题的影响。
• 客户 Sarah Chen 刚刚提交了取消请求。准备一份挽留报价。确定：（1）她离开的原因，（2）哪类挽留报价最具吸引力，以及（3）在提出报价前应注意的任何风险因素。

以下是一些较弱的任务示例：

• 下周安排与 jane@acme.corp 的会议。
• 在支付日志中搜索 purchase_complete 和 customer_id=9182。
• 查找客户 ID 45892 提交的取消请求。

这些任务的特点是"有明确的验证标准"——比如"查扣款记录"的验证标准是"找到所有相关日志条目，并列出受影响的客户 ID"，这样我们就能用自动化脚本验证代理的响应是否正确。

2. 自动化运行评估

我们用 API 自动化运行评估，流程很简单：

• 为每个任务设置一个循环（交替调用 LLM API 和工具）；
• 让代理输出结构化响应（用于验证）和推理过程（用于分析）；
• 收集数据：比如我们做"日志查询工具"时，发现错误率很高，原因是"参数命名太模糊"（原来叫log，后来改成log_type），改了之后错误率下降了 35%。

3. 分析结果：从"代理的困惑"中找问题

我们会仔细分析代理的推理过程（思维链，CoT），看看它在哪里卡壳。比如我们推出 Claude 的网页搜索工具时，发现 Claude 会不必要地在query参数后附加2025，导致搜索结果偏差。我们通过改进工具描述（明确说明query参数不需要加年份），解决了这个问题，性能提升了 20%。

三、和代理协作：让它帮你改工具

我们试过让 Claude Code 分析评估结果，自动优化工具——比如它会帮我们把"分散的三个工具"整合成"一个综合工具"，或者修改工具描述（比如把"user"改成"user_id"，避免歧义）。

举个例子：我们做"Asana 工具"时，一开始的描述是"用于管理 Asana 项目"，后来 Claude 建议改成"用于搜索 Asana 项目、创建任务、添加评论"，更明确的功能描述让代理的调用率提升了 25%。更神奇的是，Claude 还能帮我们保持工具实现和描述的一致性——比如它会检查工具的输入参数是否和描述中的一致，避免"描述写的是user_id，但实现用的是user"的问题。

四、写高效工具的 5 个原则（来自 Anthropic 的踩坑总结）

1. 工具要"少而精"，别贪多

我们试过给代理加 20 个工具，结果它反而不会用了。后来改成"聚焦高频率任务"（比如"日程安排"“日志查询”“客户 Context 汇总”），效率提升了 40%。原则：与其做 10 个"能用"的工具，不如做 3 个"好用"的

以下是一些示例：

• 与其实现 list_users、list_events 和 create_event 工具，不如考虑实现一个 schedule_event 工具，该工具能查找可用时间并安排事件。
• 与其实现 read_logs 工具，不如考虑实现一个 search_logs 工具，该工具仅返回相关日志行及其周围上下文。
• 与其实现 get_customer_by_id、list_transactions 和 list_notes 工具，不如实现一个 get_customer_context 工具，该工具能一次性汇总客户最近且相关的所有信息。

2. 命名要"明确"，别让代理猜

代理对"命名"很敏感。比如我们做"日志查询工具"时，一开始的参数叫log，结果代理有时候传"日志类型"，有时候传"日志内容"，错误率很高。后来改成log_type（明确是日志类型），错误率下降了 35%。再比如，我们做"用户工具"时，把user改成user_id，避免了"用户"和"用户 ID"的歧义，调用率提升了 20%。

你的 AI 代理可能会访问数十个 MCP 服务器和数百种不同的工具——包括其他开发者提供的工具。当工具功能重叠或目的模糊时，代理可能会混淆该使用哪些工具。

命名空间化（将相关工具归入共同前缀下）有助于区分大量工具；MCP 客户端有时会默认这样做。例如，按服务（如 asana_search、jira_search）和按资源（如 asana_projects_search、asana_users_search）对工具进行命名空间划分，可以帮助代理在合适的时间选择正确的工具。

我们发现，选择前缀式还是后缀式的命名空间化方案，会对我们的工具使用评估产生显著影响。这种影响因 LLM 而异，我们鼓励你根据自己的评估选择合适的命名方案。

代理可能会调用错误的工具、用错误的参数调用正确的工具、调用过少的工具，或错误地处理工具响应。通过选择性地实现那些名称能反映任务自然细分的工具，你既能减少加载到代理上下文中的工具数量和描述数量，又能将部分代理计算负担从代理上下文转移到工具调用本身。这降低了代理整体犯错的风险。

3. 返回的内容要"有意义"，别给垃圾

在设计工具实现时，应谨慎地只向代理返回高信噪比的信息。这意味着工具应优先考虑信息的上下文相关性，而非过度追求灵活性。同时，应摒弃低级别的技术标识符（例如：uuid、256px_image_url、mime_type），因为这些标识符通常难以直接指导代理的下一步行动。相比之下，像 name、image_url 和 file_type 这样的字段，更能直接地帮助代理理解并执行后续操作。

普遍而言，代理更容易成功地处理自然语言的名称、术语或标识符，而不是晦涩难懂的标识符。实践表明，将任意的字母数字 UUID 转换为更具语义且可解释的语言（甚至设计一套全新的 ID 方案），能够显著提高 Claude 在检索任务中的精度，有效减少模型产生幻觉的几率。

此外，在某些场景下，代理可能需要同时与自然语言和技术标识符进行交互，例如，为了触发下游的工具调用。一个具体的例子是：search_user(name='jane') → send_message(id=12345)。为了支持这种需求，可以在工具中引入一个简单的 response_format 枚举参数，允许代理自主选择工具返回的信息粒度，例如 “concise”（简洁）或 “detailed”（详细）的响应。

你可以添加更多格式以获得更大的灵活性，类似于 GraphQL，你可以选择想要接收的确切信息片段。以下是一个用于控制工具响应详细程度的 ResponseFormat 枚举示例：

enum ResponseFormat {
   DETAILED = "detailed",
   CONCISE = "concise"
}

这是一个详细工具响应的示例（206 个 tokens）：

这是一个简洁工具响应的示例（72 个 tokens）：

即使是你的工具响应结构——例如 XML、JSON 或 Markdown——也可能对评估性能产生影响：不存在放之四海而皆准的解决方案。这是因为 LLM 是基于下一个 token 的预测进行训练的，通常对与其训练数据匹配的格式表现更好。最佳的响应结构会因任务和代理而有很大差异。我们鼓励你根据自己的评估选择最佳的响应结构。

4. 优化 token 消耗：别让工具占满上下文

我们遇到过"工具返回 10000 个 token"的情况，结果代理根本处理不了。后来我们加了"分页"“过滤”"截断"功能，比如search_logs工具支持page=1&limit=10（分页）、log_type="error"（过滤）、truncate=true（截断长内容），token 消耗减少了 70%。另外，我们还会优化工具响应的格式——比如用 JSON 格式比 XML 格式更省 token，因为 JSON 更简洁，更符合 LLM 的训练数据格式。

5. 对工具描述做提示工程：像给新人讲工具一样

工具描述是代理了解工具的"窗口"，所以要写得"明确、具体、无歧义"。比如我们做"网页搜索工具"时，一开始的描述是"用于搜索网页"，后来改成"用于搜索 2025 年之前的网页内容，返回标题、链接、摘要，支持query参数（搜索关键词）和limit参数（返回结果数量）"，更明确的描述让代理的搜索准确率提升了 20%。再比如，我们做"SWE-bench Verified"评估时，对工具描述做了精确优化，让 Claude Sonnet 3.5 的性能提升了 15%，达到了最先进水平（错误率下降了 10%，任务完成率提升了 8%）。

五、展望未来：工具要"适配代理的进化"

随着 LLM 的能力提升，工具的设计也会变——比如未来的工具可能会"自动学习代理的习惯"（比如代理经常用search_contacts查"销售部"，工具会默认筛选"销售部"），或者"动态调整响应格式"（比如代理喜欢 JSON，就返回 JSON；喜欢 Markdown，就返回 Markdown）。

但不管怎么变，“以评估为驱动”“以代理为中心"的原则不会变。我们相信，好的工具，不仅要让代理"用得顺手”，也要让人类"用得舒服"——就像我们内部的工具，最后都成了工程师自己常用的工具。

最后

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