AI 智能體的終極工具打造指南：讓 Claude 自我優化

AI 智能體的強大與否，取決於我們給它的工具。本文將揭示如何為 AI 打造高品質工具，並分享一個革命性的方法：利用 Claude 來自動優化其自身的工具，從而顯著提升性能。這是一套從原型、評估到優化的完整實戰指南。

你有想過嗎？一個再聰明的 AI 智能體（Agent），如果沒有稱手的工具，就像一個再厲害的工匠，手上卻只有一把鈍掉的鎚子。它的潛力將大打折扣。AI 智能體的效能，跟我們賦予它的工具有著密不可分的關係。

問題來了，到底該如何打造出讓 AI 真正用得順手、不出錯的工具？這跟我們過去寫程式給其他系統或開發者使用，是完全不同的思維模式。

這篇文章將帶你深入了解 Anthropic 的專家們如何解決這個難題。我們將分享一套從無到有的完整流程：從快速建立工具原型、進行全面評估，到最後——也是最酷的部分——讓 AI 智能體（像是 Claude）親自參與進來，協助我們優化它自己要用的工具。準備好了嗎？讓我們一起來看看如何釋放 AI 智能體的真正潛力。

為什麼為 AI 設計工具，是一門新學問？

在傳統的軟體開發中，我們面對的大多是「確定性系統」（deterministic systems）。你呼叫一個函式 getWeather("NYC")，它就是會去抓取紐約市的天氣，每次的行為都一模一樣，結果完全可以預測。

但是，AI 智能體是「非確定性系統」（non-deterministic systems）。當使用者問「今天該帶傘嗎？」，AI 可能會呼叫天氣工具、可能根據它的一般知識回答，甚至可能反問你地點在哪。有時候，它還可能產生幻覺，或是根本沒搞懂工具的用法。

這意味著，我們不能再用寫 API 給其他工程師的思維來打造 AI 工具。我們正在為一個充滿不確定性的「使用者」設計軟體。我們的終極目標，是提升 AI 智能體能夠有效解決任務的「表面積」，讓它在面對五花八門的現實世界問題時，都能游刃有餘。

有趣的是，經驗告訴我們，那些讓 AI 覺得最「順手」、最符合直覺的工具，對人類來說，通常也出奇地好理解。

高效 AI 工具的開發實戰三部曲

要打造出色的 AI 工具，不是一蹴可幾的事。這是一個需要反覆實驗、評估和改進的循環過程。以下是我們驗證過最有效的三個步驟。

第一步：快速打造與測試原型

一開始，你很難預測 AI 會覺得哪些工具好用，哪些不好用。所以，最好的方法就是「動手做」。別想太多，先快速建立一個工具原型。

如果你正在使用 Claude Code，甚至可以讓它「一氣呵成」地幫你寫出工具的初步版本。這時候，記得提供它所需的 API、函式庫或 SDK 文件（像是 MCP SDK 的文件），這能讓它做得更好。

接著，將你的工具包裝在一個本地的 模型上下文協議（MCP）伺服器 或 桌面擴充功能（DXT） 中。這樣一來，你就可以在 Claude Code 或 Claude 桌面應用程式中直接連接並測試這些工具了。

別忘了，親自下場測試，感受一下工具的「手感」，並收集初期使用者的回饋。這能幫助你建立對使用場景的直覺。

第二步：建立全面且真實的評估流程

原型只是開始，接下來你需要用數據來衡量 Claude 使用你工具的成效。這一步是整個流程的核心。

你需要產生大量、基於真實世界用途的評估任務。我們強烈建議避免那些過於簡化或表面的「沙盒」環境，因為它們無法真正考驗你的工具。一個好的評估任務，可能需要 AI 連續呼叫多個工具，甚至數十次，才能完成。

看看強弱任務的差別：

• 較弱的任務範例：

  • 安排下週與 [email protected] 開會。
  • 搜尋 customer_id=9182 的付款紀錄。

• 更強的任務範例：

  • 安排下週與 Jane 開會討論最新的 Acme Corp 專案。請附上我們上次專案會議的筆記，並預訂一間會議室。
  • 客戶 ID 9182 回報他被重複收費三次。請找出所有相關的日誌紀錄，並判斷是否有其他客戶也受到影響。

每個評估任務都應該配有一個可驗證的結果。你可以透過程式化的方式，使用 LLM API 進行大規模評估。在評估過程中，除了最終的準確率，也應該收集其他指標，例如：任務總耗時、工具呼叫總次數、Token 消耗量以及工具出錯的次數。這些數據能揭示 AI 的工作流程，並找出可以整合或優化的機會。

第三步：與 AI 協作，分析並優化

現在，最神奇的部分來了。AI 智能體本身就是你最得力的合作夥伴，能幫你找出工具的各種問題——從矛盾的工具描述、效率低落的實作方式，到令人困惑的工具結構。

仔細觀察 AI 在哪些地方卡住或感到困惑。閱讀評估過程中 AI 的「思考鏈」（Chain-of-Thought）和反饋，找出那些不順暢的地方。有時候，大量的冗餘工具呼叫可能暗示你的分頁或 Token 限制參數需要調整；而頻繁的參數錯誤，則代表你的工具描述或範例不夠清晰。

你甚至可以更進一步：將評估過程中產生的完整腳本（包含 AI 的思考、工具呼叫和回傳結果）直接複製貼給 Claude Code。Claude 是分析這些腳本的專家，它能一次性地重構大量的工具，確保在引入新變更時，工具的實作和描述仍然保持一致。

這個「與 AI 協作」的迭代過程，正是提升工具性能的秘密武器。

精通 AI 工具設計的五大黃金法則

在歷經無數次的優化循環後，我們歸納出了五個打造高效工具的關鍵原則。

法則一：少即是多，選擇對的工具而非多的工具

工具不是越多越好。一個常見的錯誤是，開發者只是將現有的軟體功能或 API 端點一對一地封裝成工具，卻沒思考過這是否適合 AI。

AI 智能體和傳統軟體有著不同的「可供性」（affordances），也就是它們感知和與工具互動的獨特方式。大型語言模型（LLM）的「上下文」是有限的，但電腦記憶體卻很便宜。試想，如果一個工具一次回傳通訊錄裡的所有聯絡人，AI 就必須逐字逐句地閱讀，這會嚴重浪費它寶貴的上下文空間。一個更自然、更高效的做法是，提供一個 search_contacts（搜尋聯絡人）的工具，而不是 list_contacts（列出所有聯絡人）。

你應該專注於打造少量、針對高影響力工作流程的工具。好的工具能將多個操作步驟整合在一起。

• 例如： 與其提供 list_users、list_events、create_event 三個工具，不如整合一個 schedule_event 工具，讓它自動尋找空檔並安排活動。
• 又如： 與其提供 get_customer_by_id、list_transactions、list_notes，不如打造一個 get_customer_context 工具，一次性彙整客戶所有相關的最新資訊。

法則二：善用「命名空間」，為工具建立清晰邊界

你的 AI 智能體未來可能會接觸到數十個 MCP 伺服器、數百種不同的工具。當工具功能重疊或目的模糊時，AI 很容易感到困惑。

命名空間（Namespacing），也就是將相關工具分組在共同的前綴下，是個非常有效的方法。例如，將工具命名為 asana_search、jira_search，或 asana_projects_search、asana_users_search，可以幫助 AI 在第一時間就選對工具。這不僅減少了載入到 AI 上下文中的工具數量，也將一部分運算負擔從 AI 身上轉移到了工具本身，從而降低了出錯的風險。

法則三：回傳有意義的上下文，而非無用資訊

同樣地，工具的實作應該只回傳「高信號」的資訊。優先考慮與情境相關的內容，而不是技術細節。

AI 處理自然語言的名稱、術語或標識符，遠比處理神秘的 UUID 或技術 ID 來得成功。我們發現，僅僅是將一長串的字母數字 UUID 轉換為有語意、可解釋的文字，就能顯著提高 Claude 在檢索任務中的精準度，並減少幻覺。

在某些情況下，你可以提供彈性。例如，透過一個 response_format 參數，讓 AI 可以選擇接收 concise（簡潔）或 detailed（詳細）的回應。簡潔模式只回傳核心內容，而詳細模式則包含各種 ID，供後續的工具呼叫使用。

法則四：優化 Token 效率，每一滴「上下文」都彌足珍貴

上下文的品質很重要，但數量也同樣重要。由於 AI 的上下文長度有限，我們必須高效地利用每一寸空間。

建議為任何可能回傳大量內容的工具實作分頁（pagination）、範圍選擇（range selection）、篩選（filtering）或截斷（truncation）等機制。如果你選擇截斷回應，請務必提供有用的指示，引導 AI 採用更節省 Token 的策略，例如進行多次小範圍的精準搜尋，而非一次大範圍的模糊搜尋。

此外，當工具呼叫出錯時，請回傳清晰、具體、可操作的改進建議，而不是一堆看不懂的錯誤碼或追蹤日誌。一個好的錯誤訊息，能引導 AI 自我修正。

法則五：提示工程的最後一哩路：精心撰寫工具描述

這是提升工具效能最有效的方法之一：提示工程（Prompt-engineering） 你的工具描述。因為這些描述會被載入到 AI 的上下文中，直接影響它的行為。

撰寫工具描述時，想像一下你正在向一位新來的同事介紹這個工具。你會如何解釋它的用途？那些你可能認為理所當然的背景知識——特定的查詢格式、專業術語的定義、資源之間的關聯——都應該明確地寫出來。

尤其要注意，輸入參數的命名必須毫不含糊。舉例來說，使用 user_id 就比單純用 user 要清晰得多，能有效避免歧義。即使只是對工具描述進行微小的調整，也能帶來巨大的性能提升，大幅降低錯誤率。

展望未來：與 AI 共同進化

要為 AI 智能體打造高效的工具，我們必須調整軟體開發的思維，從可預測的確定性模式，轉向擁抱不確定性的新模式。

透過本文描述的這套反覆運算、以評估為導向的流程，我們發現了讓工具成功的共通模式：有效的工具目標明確、定義清晰、能明智地使用 AI 上下文，並且能讓 AI 直觀地解決真實世界的問題。

未來，AI 與世界互動的機制將會不斷進化。但無論技術如何變遷，這種系統性、數據驅動的工具優化方法，將確保我們所打造的工具能與日益強大的 AI 智能體同步成長。

常見問題解答 (FAQ)

Q1: 在為 AI 打造工具時，開發者最常犯的錯誤是什麼？

A: 最常見的錯誤就是直接將現有的 API 或軟體功能一對一地封裝成工具，而沒有考慮到 AI 智能體的非確定性特性和有限的上下文。這樣做往往會產生讓 AI 難以理解和使用的工具，導致效能低落。正確的做法是為特定的工作流程量身打造工具，甚至將多個步驟整合成單一工具。

Q2: 我真的可以利用一個 AI（如 Claude Code）來幫我打造和修正給另一個 AI 用的工具嗎？

A: 絕對可以，而且這是我們強烈推薦的工作流程。你可以將包含 AI 思考過程、工具呼叫和結果的評估腳本，直接提供給 Claude Code。它非常擅長分析這些互動紀錄，找出問題所在，並自動重構和優化工具的程式碼與描述，這是一個極其高效的優化循環。

Q3: 文中提到的 MCP 伺服器是什麼？它有什麼用途？

A: MCP（Model Context Protocol）伺服器是一個本地伺服器，你可以將自己開發的工具包裝在其中。它的主要用途是讓你能方便地在本地環境中，將你的工具連接到 Claude Code 或 Claude 桌面應用程式進行即時測試和除錯，是開發流程中不可或缺的一環。

Q4: 工具的名稱和描述真的那麼重要嗎？

A: 極其重要。你可以把它們看作是給 AI 的「提示」的一部分。工具的名稱和描述會被載入 AI 的上下文中，直接影響它對工具的理解和使用方式。一個清晰、準確、無歧義的名稱和描述，能大幅降低 AI 的使用錯誤率，是提升工具性能槓桿效益最高的方法之一。

想了解更多技術細節，可以查看 Anthropic 官方發布文章。