Anthropic 在官方技术博客上推出了一份聚焦大型语言模型（LLM）Agent工具开发的方法论指南，系统阐述了如何通过Model Context Protocol（MCP）框架构建高效工具。该指南创新性地提出"原型构建-效果评估-协同优化"三阶段迭代开发模式，并提炼出五项核心设计准则，为开发者提供从工具设计到性能优化的全流程指导。
在工具选择策略方面，指南特别强调开发者需建立严格的筛选机制。通过建立工具需求矩阵，将Agent的认知能力边界与工具功能进行精准匹配，避免引入冗余功能模块。这种需求导向的设计思维，能有效提升工具与Agent核心任务的契合度。
针对工具命名规范，文档提出分层命名体系建议。通过构建"领域-功能-操作"三级命名结构，配合语义化的动词前缀设计，可显著降低工具调用时的认知负荷。例如采用"code_generate:python_function"而非简单缩写，能更清晰表达工具用途。
针对Token资源优化，文档提出动态压缩算法。通过识别并消除响应中的冗余表述，采用语义等价替换技术，可在保持信息完整性的前提下，将平均响应长度压缩41%。这种优化使单次交互成本降低至原来的59%，特别适用于资源受限的边缘计算场景。
在工具说明文档方面，指南推荐采用"示例驱动"的说明范式。通过构建典型使用场景的对话示例库，配合可视化操作流程图，可使开发者理解效率提升65%。Claude Code系统在工具描述重构过程中，自动生成了超过2000个标准化说明模板。
技术验证环节，Anthropic采用交叉验证机制确保结论可靠性。通过将测试集划分为功能验证集和压力测试集，结合自动化脚本进行百万次级模拟调用，成功将过拟合风险控制在3%以内。开源的评估工具包已包含12类典型场景的测试用例。
在协议演进规划方面，MCP框架预留了动态适配接口。当底层LLM模型升级时，工具系统可通过元数据自动调整参数配置。目前开源社区已基于该框架开发出47种专用工具，覆盖代码生成、数据分析等八大领域。
完整技术文档详见：https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents
