解读：工具工程=评测驱动的“代理可用性设计”

• 对应原文：https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents [65]
• 对应译文：为 AI 代理编写高效工具——与代理一起写

一句话主旨

工具不是 API 的直译，而是面向代理认知的“可用性设计”，评测是驱动改进的核心引擎。[65]

关键洞察

• 代理需要“更少但更好”的工具：工具应贴合高价值工作流，而非穷举功能。[65]
• 工具描述就是行为引导：提示工程作用直接影响调用质量。[65]
• token 预算是硬成本：上下文数量与格式决定效率上限。[65]

工程落地要点

• 先原型 + 评测，再扩展：避免一开始就过度设计工具集合。[65]
• 提供 concise/detailed 响应：让代理自行权衡信息密度与 token 成本。[65]
• 以错误信息引导行为：把错误响应当成“下一步建议”。[65]
• 命名空间与工具合并：减少工具数量与歧义，提升选择准确性。[65]

与本书章节的关系

• 对应第 2 章“工具与合同”：工具是代理与系统的交互契约。[65]
• 对应第 8 章“上下文工程”：响应格式与截断策略是核心工程手段。[65]
• 对应第 10 章“评测与反馈”：评测驱动工具演化。[65]

读后结论

写工具的本质，是用评测不断校准“代理可用性”。最好的工具往往也是对人类直观的工具。[65]