为智能体编写工具
智能体工具开发需兼顾推理习惯与上下文限制，关注高效适配与持续优化。
本文系统介绍如何为智能体（Agent）编写高效、实用的工具，帮助开发者理解与传统软件开发的区别，掌握工具设计、开发、评估与优化的核心原则。
引言
随着大模型智能体的普及，工具（Tool）成为智能体扩展能力、完成复杂任务的关键。与传统 API 或函数不同，面向智能体的工具需兼顾非确定性、上下文限制和自然语言交互等特点。本文将梳理工具的定义、开发流程、评估方法及优化原则，助力开发者打造更适合智能体使用的高质量工具。
工具的定义与作用
首先，需要明确“工具”在智能体系统中的含义。工具是连接确定性系统（如 API、数据库）与非确定性智能体的桥梁。它们不仅暴露底层能力，还需适配智能体的推理、决策和上下文处理方式。例如，天气查询工具不仅要返回天气数据，还要考虑如何让智能体理解和利用这些信息。
工具开发的基本流程
为智能体开发工具通常包括以下几个步骤：
原型设计
先快速搭建工具原型，明确输入输出、依赖接口和预期用途。建议为工具编写简明的文档，便于智能体理解其功能和参数。本地测试与集成
将工具封装在本地 MCP 服务器或桌面扩展中，连接到 Claude Code 或其他智能体开发环境进行交互测试。通过实际调用，发现易用性和交互上的问题。评估与迭代
设计贴近真实场景的评测任务（evaluation tasks），让智能体调用工具解决复杂问题。收集调用日志、响应内容和错误信息，分析工具的易用性和覆盖面。可参考 Anthropic 的 tool evaluation cookbook 进行系统化评估。与智能体协作优化
利用智能体分析评测结果，自动发现工具描述、参数命名、响应结构等方面的改进空间，实现工具的持续优化。
编写高效工具的核心原则
在实际开发中，遵循以下原则能显著提升工具的智能体适配性和使用效果：
1. 明确工具边界与命名空间
避免功能重叠或模糊，建议通过前缀/后缀对工具进行分组（如 asana_search、jira_create），帮助智能体区分不同服务和资源，减少误用。
2. 返回有意义的上下文信息
工具响应应优先提供对智能体决策有帮助的关键信息（如名称、摘要、自然语言描述），避免暴露低层次技术细节（如 UUID、内部 ID）。如需兼容多种用途，可通过 response_format 参数控制详细/简洁输出。
3. 优化响应的 token 效率
对于可能返回大量数据的工具，务必实现分页、过滤或截断机制，并设置合理的默认参数，避免占用智能体有限的上下文窗口。错误响应应清晰、具体，便于智能体调整调用方式。
4. 精细化工具描述与参数设计
工具描述和参数命名要简洁明了，避免歧义。例如，使用 user_id 而非 user，并在描述中明确输入输出格式、约束和典型用法。通过 prompt engineering 持续优化工具文档，有助于提升智能体的调用准确率。
5. 选择高价值、可组合的工具
优先实现能覆盖高频、复杂场景的工具，避免仅机械包装底层 API。可将多步操作封装为单一工具（如 schedule_event 同时查找空闲时间并创建日程），提升智能体解决实际任务的能力。
常见误区与改进建议
误区一：工具数量越多越好
实际上，过多或功能重叠的工具会干扰智能体决策，应精挑细选、分层设计。误区二：直接暴露底层 API
需根据智能体的推理习惯调整接口和响应，避免让智能体处理无关或难以理解的信息。误区三：忽视评估与反馈
工具开发不是一次性工作，应通过系统评估和智能体反馈持续优化。
总结
为智能体编写工具，需要跳出现有软件工程的确定性思维，关注智能体的推理方式、上下文限制和自然语言交互习惯。高效的工具应边界清晰、响应简洁、描述明确，并通过评估与反馈不断优化。只有这样，才能真正释放智能体的潜力，推动 Agentic Web 和下一代智能应用的发展。