今天读了Anthropic的一篇工程博客，讲的是如何为LLM智能体编写高效工具，里面的实操经验太有价值了！分享给大家。
💡 思维方式要彻底改变
以前我们写代码，都是在确定性的世界里——同样的输入永远得到同样的输出。但现在给AI智能体写工具，完全不一样了。
智能体是"非确定性"的，同一个问题可能有N种解决路径。所以我们不能再简单地把现有API包装一下就完事，而是要站在智能体的角度，重新设计工具的交互方式。
🚀 Anthropic团队的三步实战法
1️⃣ 先做个能跑的原型
别想太多，先用Claude Code快速搭个原型出来。包装成MCP服务器，自己先玩玩，看看哪里不顺手。用户的真实反馈比你闭门造车强一百倍。
2️⃣ 用数据说话，不要靠感觉
这一步是关键！设计一堆贴近真实场景的测试任务，让智能体去跑。记住，别搞那种玩具级别的测试，要用真实的数据、真实的复杂度。
然后盯着这些指标：准确率、响应时间、token消耗、错误类型。智能体在哪里卡住了？在哪里绕弯路了？数据会告诉你答案。
3️⃣ 让AI帮你优化AI工具
这个思路绝了！直接把测试结果丢给Claude，让它帮你分析问题、重构代码。Anthropic就是这么干的，效果比人工优化还好。
🎯 五个让工具好用10倍的原则
1. 别什么都做，做对的事
很多人喜欢把所有API都包装成工具，这是大坑！
❌ 错误做法：list_contacts 返回1000个联系人，让智能体一个个找 ✅ 正确做法：search_contacts 直接搜索，智能体省心，你省token
想想看，你找联系人的时候会从头到尾翻通讯录吗？智能体也不想这么干。
2. 给工具起个好名字
当你有几十个工具的时候，命名就很重要了。按服务分类：asana_search、jira_search；按功能分类：asana_projects_search、asana_users_search。
智能体选工具的时候不会犯糊涂，你的代码也更好维护。
3. 返回人话，不要返回机器码
智能体更喜欢处理有意义的信息，而不是一堆UUID和技术参数。
用user_name: "张三"而不是user_id: "a1b2c3d4"。提供response_format参数，让智能体选择要详细信息还是简洁信息。
4. Token就是钱，省着点用
实现分页、过滤、截断功能。Anthropic建议默认限制25,000 tokens。
错误信息也要人性化，别直接抛技术栈追踪，告诉智能体具体怎么改。
5. 工具说明书要写得像人话
这个最重要！把工具描述写得像给新同事介绍工作一样。参数命名要明确：用user_id而不是user，用start_date而不是date。
📊 效果有多好？
Anthropic用这套方法优化内部工具，在测试集上的表现甚至超过了资深工程师手写的版本。这说明什么？说明让AI参与工具开发，真的能产生1+1>2的效果。
🔮 最重要的一个认知
Anthropic团队有个很深刻的洞察：
"对智能体最符合人体工程学的工具，最终也会让人类觉得非常直观。"
这句话点醒了我。我们不是在做技术移植，而是在重新设计人机交互。好的智能体工具，本质上就是好的用户体验设计。
智能体工具开发，表面上是技术问题，实际上是设计问题。理解智能体怎么"思考"，为它量身定制工具，才能真正发挥AI的威力。
📖 原文推荐：Anthropic工程博客《Writing effective tools for LLM agents—using LLM agents》
如果你也在做AI应用开发，强烈建议读读原文，里面还有很多技术细节和代码示例。
