What is the Model Context Protocol (MCP) and how does it relate to AI agents?

The Model Context Protocol (MCP) is a framework designed to empower large language model (LLM) agents by providing them with access to potentially hundreds of tools, enabling them to solve complex real-world tasks. It defines a standardized way for agents to interact with external systems and data sources, transforming how AI agents can leverage deterministic software. Rather than agents relying solely on their internal knowledge, MCP allows them to use specialized tools, much like a human uses various applications or references to complete tasks, thus significantly expanding their capabilities and effectiveness across diverse domains.

Why is designing tools specifically for non-deterministic AI agents different from traditional software development?

Traditional software development typically involves creating contracts between deterministic systems, where a given input always yields the same predictable output. AI agents, however, are non-deterministic, meaning their responses can vary even with identical starting conditions. This fundamental difference requires rethinking tool design. Instead of assuming precise, static interactions, tools for AI agents must be robust enough to handle varied agentic reasoning, potential misunderstandings, or even hallucinations. The goal is to make tools 'ergonomic' for agents, facilitating their diverse problem-solving strategies, which often results in surprisingly intuitive tools for human users too.

What are the critical steps in evaluating the performance of AI agent tools?

Evaluating AI agent tools involves a systematic approach starting with generating a diverse set of real-world evaluation tasks. These tasks should be complex enough to stress-test tools, potentially requiring multiple tool calls. Next, the evaluation is run programmatically, typically using agentic loops that simulate how an agent would interact with the tools. Key metrics collected include accuracy, total runtime, number of tool calls, token consumption, and tool errors. Finally, analyzing results involves having agents provide reasoning and feedback, reviewing raw transcripts, and identifying patterns in tool usage or errors to pinpoint areas for improvement in tool descriptions, schemas, or implementations.

How can AI agents like Claude optimize their own tools?

Anthropic demonstrates that AI agents, particularly models like Claude Code, can play a pivotal role in optimizing the very tools they use. This is achieved by feeding the agent transcripts and results from tool evaluations. Claude can then analyze these interactions, identify inefficiencies, inconsistencies, or areas where tool descriptions are unclear, and suggest refactorings. For instance, it can ensure that tool implementations and descriptions remain self-consistent after changes or recommend adjustments to parameters for better token efficiency. This collaborative approach leverages the agent's analytical capabilities to continuously improve the quality and ergonomics of its toolset, leading to enhanced performance.

What are the key principles for writing high-quality tools for AI agents?

Several core principles guide the creation of effective tools for AI agents. Firstly, judiciously choosing which tools to implement (and which to omit) is crucial for agent clarity and efficiency. Secondly, namespacing tools clearly defines their functional boundaries, reducing ambiguity for the agent. Thirdly, tools should return meaningful and concise context to agents, aiding their decision-making. Fourthly, optimizing tool responses for token efficiency is vital for managing costs and processing speed in LLM interactions. Lastly, meticulous prompt-engineering of tool descriptions and specifications ensures agents accurately understand and utilize each tool's purpose and capabilities, minimizing errors and maximizing effectiveness.

এজেন্ট টুলস: Claude অপ্টিমাইজেশন দিয়ে AI কার্যকারিতা বৃদ্ধি

এআই এজেন্ট পারফরম্যান্সে টুলসের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা

এআই-এর দ্রুত পরিবর্তনশীল ল্যান্ডস্কেপে, একটি বুদ্ধিমান এজেন্টের কার্যকারিতা মূলত তার ব্যবহৃত টুলসের গুণমান এবং উপযোগিতার উপর নির্ভরশীল। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলি ক্রমশ আরও সক্ষম হয়ে উঠছে, যা তাদের জটিল, বহু-ধাপের কাজগুলি সম্পন্ন করতে সক্ষম করে তুলছে, এবং বাহ্যিক সিস্টেমগুলির সাথে তাদের যোগাযোগের উপায় – "টুলস"-এর মাধ্যমে – অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। এআই গবেষণা ও উন্নয়নে অগ্রগামী Anthropic, এই টুলসগুলি কীভাবে তৈরি, মূল্যায়ন এবং এমনকি অপ্টিমাইজ করা যায় সে সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ ধারণা দিয়েছে, যা এজেন্টের কর্মক্ষমতা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করে।

এই পদ্ধতির মূলে রয়েছে মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP), যা লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) এজেন্টদেরকে বিপুল সংখ্যক কার্যকারিতায় অ্যাক্সেস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা একটি সিস্টেম। তবে, শুধু টুলস সরবরাহ করাই যথেষ্ট নয়; সেগুলোকে সর্বাধিক কার্যকর হতে হবে। এই নিবন্ধটি এজেনটিক এআই সিস্টেম উন্নত করার জন্য Anthropic-এর প্রমাণিত কৌশলগুলি অনুসন্ধান করে, যেখানে তুলে ধরা হয়েছে যে Claude-এর মতো এআই মডেলগুলি কীভাবে সম্মিলিতভাবে তাদের নিজস্ব টুলসেট পরিমার্জন করতে পারে। প্রাথমিক ধারণা থেকে অপ্টিমাইজড টুলে পৌঁছানোর এই যাত্রায় প্রোটোটাইপিং, কঠোর মূল্যায়ন এবং এজেন্টের সাথে একটি সহযোগী প্রতিক্রিয়া লুপ জড়িত।

এআই এজেন্ট টুলস বোঝা: সফটওয়্যারের জন্য একটি নতুন দৃষ্টান্ত

ঐতিহ্যগতভাবে, সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ডিটারমিনিস্টিক নীতির উপর কাজ করে: একই ইনপুট দেওয়া হলে, একটি ফাংশন সর্বদা একই আউটপুট তৈরি করবে। একটি সাধারণ getWeather("NYC") কল বিবেচনা করুন; এটি ধারাবাহিকভাবে নিউ ইয়র্ক সিটির আবহাওয়া একই পদ্ধতিতে নিয়ে আসে। তবে, Anthropic-এর Claude-এর মতো এআই এজেন্টরা নন-ডিটারমিনিস্টিক সিস্টেম হিসাবে কাজ করে। এর অর্থ হলো তাদের প্রতিক্রিয়াগুলি অভিন্ন প্রাথমিক শর্তেও পরিবর্তিত হতে পারে।

এই মৌলিক পার্থক্য এজেন্টদের জন্য সফটওয়্যার ডিজাইন করার সময় একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের প্রয়োজন। এআই এজেন্টদের জন্য টুলগুলি শুধুমাত্র অন্যান্য ডেভেলপারদের জন্য ফাংশন বা API নয়; এগুলি একটি বুদ্ধিমান, তবে কখনও কখনও অপ্রত্যাশিত, সত্তার জন্য ডিজাইন করা ইন্টারফেস। যখন একজন ব্যবহারকারী জিজ্ঞাসা করেন, "আজ কি আমার ছাতা আনা উচিত?", একজন এজেন্ট একটি আবহাওয়া টুলে কল করতে পারে, সাধারণ জ্ঞান ব্যবহার করতে পারে, অথবা এমনকি অবস্থানের বিষয়ে স্পষ্টীকরণও চাইতে পারে। মাঝে মাঝে, এজেন্টরা হ্যালুসিনেশন করতে পারে অথবা একটি টুল সঠিকভাবে ব্যবহার করতে ব্যর্থ হতে পারে।

অতএব, লক্ষ্য হল "সারফেস এরিয়া" বাড়ানো যেখানে এজেন্টরা কার্যকর হতে পারে। এর অর্থ হলো এমন টুলস তৈরি করা যা শুধুমাত্র শক্তিশালী নয়, এজেন্টদের ব্যবহারের জন্য "আর্গোনোমিক"ও। মজার ব্যাপার হলো, Anthropic-এর অভিজ্ঞতা দেখায় যে, একটি এজেন্টের নন-ডিটারমিনিস্টিক প্রকৃতি মাথায় রেখে ডিজাইন করা টুলস প্রায়শই মানুষের কাছেও আশ্চর্যজনকভাবে স্বজ্ঞাত এবং সহজে বোধগম্য হয়। টুল ডেভেলপমেন্টের এই দৃষ্টিভঙ্গিই Claude Opus বা Claude Sonnet-এর মতো অত্যাধুনিক মডেলগুলির বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচনের চাবিকাঠি।

কার্যকরী এআই টুলস তৈরি: প্রোটোটাইপ থেকে অপ্টিমাইজেশন পর্যন্ত

কার্যকরী এআই এজেন্ট টুলস তৈরির যাত্রা হলো একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া যেখানে তৈরি করা, পরীক্ষা করা এবং পরিমার্জন করা জড়িত। Anthropic একটি হাতে-কলমে পদ্ধতির উপর জোর দেয়, যা দ্রুত প্রোটোটাইপিং দিয়ে শুরু হয় এবং তারপর ব্যাপক মূল্যায়নের দিকে এগিয়ে যায়।

একটি দ্রুত প্রোটোটাইপ তৈরি করা

ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা ছাড়া এজেন্টরা কীভাবে টুলসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করবে তা অনুমান করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। প্রথম ধাপ হলো দ্রুত একটি প্রোটোটাইপ তৈরি করা। যদি ডেভেলপাররা Claude Code-এর মতো একটি এজেন্টকে টুল তৈরির জন্য ব্যবহার করেন, তাহলে যেকোনো অন্তর্নিহিত সফটওয়্যার লাইব্রেরি, API বা SDK-এর (MCP SDK সহ) সুসংগঠিত ডকুমেন্টেশন প্রদান করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। 'llms.txt' ফাইলগুলি, যা প্রায়শই অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন সাইটগুলিতে পাওয়া যায়, LLM-বান্ধব।

এই প্রোটোটাইপগুলি একটি স্থানীয় MCP সার্ভার বা একটি ডেস্কটপ এক্সটেনশন (DXT)-এ মোড়ানো যেতে পারে যাতে Claude Code বা Claude ডেস্কটপ অ্যাপের মধ্যে স্থানীয় পরীক্ষা সহজ হয়। প্রোগ্রাম্যাটিক পরীক্ষার জন্য, টুলগুলি সরাসরি Anthropic API কলেও পাস করা যেতে পারে। এই প্রাথমিক পর্যায়টি ডেভেলপারদেরকে ব্যক্তিগতভাবে টুলগুলি পরীক্ষা করতে, ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করতে এবং টুলগুলি যে প্রত্যাশিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রম্পটগুলি পরিচালনা করার উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছে সে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে উৎসাহিত করে।

একটি ব্যাপক মূল্যায়ন পরিচালনা করা

একবার একটি প্রোটোটাইপ কার্যকরী হলে, পরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হল একটি সুসংবদ্ধ মূল্যায়নের মাধ্যমে এজেন্ট এই টুলগুলি কতটা কার্যকরভাবে ব্যবহার করে তা পরিমাপ করা। এর মধ্যে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে অসংখ্য মূল্যায়ন কাজ তৈরি করা জড়িত।

মূল্যায়ন কাজ তৈরি করা

মূল্যায়ন কাজগুলি প্রকৃত ব্যবহারকারীর প্রশ্ন দ্বারা অনুপ্রাণিত হওয়া উচিত এবং বাস্তবসম্মত ডেটা উত্স ব্যবহার করা উচিত। সরল "স্যান্ডবক্স" পরিবেশ এড়ানো গুরুত্বপূর্ণ যা টুলগুলির জটিলতা পর্যাপ্তভাবে পরীক্ষা করে না। শক্তিশালী মূল্যায়ন কাজগুলির জন্য প্রায়শই এজেন্টদের একটি সমাধান অর্জনের জন্য একাধিক টুল কল করার প্রয়োজন হয়।

কাজের ধরন	শক্তিশালী উদাহরণ	দুর্বল উদাহরণ
মিটিং শিডিউলিং	"আমাদের সর্বশেষ Acme Corp প্রকল্প নিয়ে আলোচনা করার জন্য আগামী সপ্তাহে জেন এর সাথে একটি মিটিং শিডিউল করুন। আমাদের শেষ প্রকল্প পরিকল্পনা মিটিংয়ের নোটগুলি সংযুক্ত করুন এবং একটি কনফারেন্স রুম রিজার্ভ করুন।"	"আগামী সপ্তাহে jane@acme.corp এর সাথে একটি মিটিং শিডিউল করুন।"
গ্রাহক সেবা	"গ্রাহক আইডি 9182 রিপোর্ট করেছে যে একটি একক ক্রয়ের চেষ্টার জন্য তাদের তিনবার চার্জ করা হয়েছে। সমস্ত প্রাসঙ্গিক লগ এন্ট্রি খুঁজুন এবং নির্ধারণ করুন যে অন্য কোন গ্রাহক একই সমস্যা দ্বারা প্রভাবিত হয়েছিল কিনা।"	"'purchase_complete' এবং 'customer_id=9182' এর জন্য পেমেন্ট লগগুলি অনুসন্ধান করুন।"
রিটেনশন বিশ্লেষণ	"গ্রাহক সারা চেন সবেমাত্র একটি বাতিলকরণ অনুরোধ জমা দিয়েছেন। একটি রিটেনশন অফার তৈরি করুন। নির্ধারণ করুন: (1) কেন তারা চলে যাচ্ছে, (2) কোন রিটেনশন অফারটি সবচেয়ে বেশি আকর্ষণীয় হবে, এবং (3) একটি অফার করার আগে আমাদের কোন ঝুঁকির কারণ সম্পর্কে সচেতন হওয়া উচিত।"	"গ্রাহক আইডি 45892 দ্বারা বাতিলকরণ অনুরোধ খুঁজুন।"

প্রতিটি প্রম্পটকে একটি যাচাইযোগ্য প্রতিক্রিয়া বা ফলাফলের সাথে যুক্ত করা উচিত। যাচাইকারীগুলি সাধারণ স্ট্রিং তুলনা থেকে শুরু করে একটি এজেন্টকে প্রতিক্রিয়া বিচার করার জন্য নিযুক্ত করে আরও উন্নত মূল্যায়নের পরিসীমা পর্যন্ত হতে পারে। অতিরিক্ত কঠোর যাচাইকারী এড়ানো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যা সামান্য ফরম্যাটিং পার্থক্যের কারণে বৈধ প্রতিক্রিয়া প্রত্যাখ্যান করতে পারে। ঐচ্ছিকভাবে, ডেভেলপাররা প্রত্যাশিত টুল কলগুলি নির্দিষ্ট করতে পারে, যদিও এটি সতর্কতার সাথে করা উচিত যাতে অতিরিক্ত-নির্দিষ্টকরণ বা নির্দিষ্ট কৌশলগুলির সাথে অতিরিক্ত-ফিটিং এড়ানো যায়, কারণ এজেন্টরা একটি সমাধানের জন্য একাধিক বৈধ পথ খুঁজে পেতে পারে।

প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে মূল্যায়ন চালানো

Anthropic সহজ এজেনটিক লুপগুলির (যেমন, LLM API এবং টুল কলের মধ্যে পর্যায়ক্রমে while লুপ) মধ্যে সরাসরি LLM API কল ব্যবহার করে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে মূল্যায়ন চালানোর পরামর্শ দেয়। প্রতিটি মূল্যায়ন এজেন্টকে একটি একক টাস্ক প্রম্পট এবং টুলস দেওয়া হয়। এই এজেন্টদের জন্য সিস্টেম প্রম্পটে, তাদের টুল কল এবং রেসপন্স ব্লকের আগে স্ট্রাকচার্ড রেসপন্স ব্লক (যাচাইকরণের জন্য), রিজনিং এবং ফিডব্যাক ব্লক আউটপুট করার নির্দেশ দেওয়া উপকারী। এটি চেইন-অফ-থট (CoT) আচরণকে উৎসাহিত করে, যা LLM-এর কার্যকর বুদ্ধিমত্তা বাড়ায়। Claude-এর "ইন্টারলিভড থিংকিং" বৈশিষ্ট্যটি আউট-অফ-দ্য-বক্স অনুরূপ কার্যকারিতা সরবরাহ করে, যা এজেন্টরা কেন নির্দিষ্ট টুল পছন্দ করে সে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

শীর্ষ-স্তরের নির্ভুলতার বাইরে, মোট রানটাইম, টুল কলের সংখ্যা, টোকেন খরচ এবং টুলের ত্রুটির মতো মেট্রিক সংগ্রহ করা অত্যাবশ্যক। টুল কলগুলি ট্র্যাক করা সাধারণ এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো প্রকাশ করতে পারে, যা টুল একত্রীকরণ বা পরিমার্জনের সুযোগের পরামর্শ দেয়।

এআই দিয়ে টুলস অপ্টিমাইজ করা: Claude-এর সহযোগী পদ্ধতি

মূল্যায়ন ফলাফল বিশ্লেষণ একটি গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়। এজেন্টরা নিজেরাই এই প্রক্রিয়ায় অমূল্য অংশীদার হতে পারে, সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে এবং প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। তবে, তাদের প্রতিক্রিয়া সবসময় সুস্পষ্ট হয় না; তারা যা বাদ দেয় তা তারা যা অন্তর্ভুক্ত করে তার মতোই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। ডেভেলপারদের এজেন্টের যুক্তি (CoT) পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরীক্ষা করা উচিত, কাঁচা প্রতিলিপি (টুল কল এবং প্রতিক্রিয়া সহ) পর্যালোচনা করা উচিত এবং টুল কলিং মেট্রিকগুলি বিশ্লেষণ করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, অপ্রয়োজনীয় টুল কলগুলি পেজিনেশন বা টোকেন সীমা সামঞ্জস্য করার প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করতে পারে, যখন অবৈধ প্যারামিটারের কারণে ঘন ঘন ত্রুটিগুলি অস্পষ্ট টুলের বর্ণনা নির্দেশ করতে পারে।

Anthropic থেকে একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ ছিল Claude-এর ওয়েব অনুসন্ধান টুল, যেখানে এটি অপ্রয়োজনীয়ভাবে '2025' ক্যোয়ারীগুলির সাথে যুক্ত করছিল, যা ফলাফলকে পক্ষপাতদুষ্ট করছিল। টুলের বর্ণনা উন্নত করা Claude-কে সঠিক পথে চালিত করার চাবিকাঠি ছিল।

Anthropic-এর পদ্ধতির সবচেয়ে উদ্ভাবনী দিক হল এজেন্টদেরকে তাদের নিজস্ব ফলাফল বিশ্লেষণ করতে এবং তাদের টুল উন্নত করতে দেওয়া। মূল্যায়নের প্রতিলিপিগুলিকে একত্রিত করে এবং সেগুলিকে Claude Code-এ ফিড করে, ডেভেলপাররা জটিল ইন্টারঅ্যাকশন বিশ্লেষণ এবং টুলগুলি রিফ্যাক্টরিং করার ক্ষেত্রে Claude-এর দক্ষতা ব্যবহার করতে পারে। অসংখ্য পরিবর্তন সত্ত্বেও, Claude টুল বাস্তবায়ন এবং বর্ণনার মধ্যে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করতে পারদর্শী। এই শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া লুপের অর্থ হল টুল ডেভেলপমেন্ট সংক্রান্ত Anthropic-এর নিজস্ব অনেক পরামর্শ এই এজেন্ট-সহায়তা অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়ার মাধ্যমেই তৈরি এবং পরিমার্জিত হয়েছে, যা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে এজেনটিক ওয়ার্কফ্লো-এর ক্রমবর্ধমান প্রবণতাকে প্রতিধ্বনিত করে।

উচ্চ-মানের এজেন্ট টুল ডেভেলপমেন্টের মূল নীতিগুলি

ব্যাপক পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং এজেন্ট-চালিত অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, Anthropic এআই এজেন্টদের জন্য উচ্চ-মানের টুল তৈরির কয়েকটি মূল নীতি চিহ্নিত করেছে:

কৌশলগত টুল নির্বাচন: কোন টুলগুলি বাস্তবায়ন করা হবে, এবং গুরুত্বপূর্ণভাবে, কোনটি হবে না, তা বিচক্ষণতার সাথে বেছে নিন। অপ্রয়োজনীয় টুল দিয়ে একজন এজেন্টকে বোঝাই করলে বিভ্রান্তি এবং অদক্ষতা দেখা দিতে পারে।
সুস্পষ্ট নেমস্পেসিং: কার্যকর নেমস্পেসিংয়ের মাধ্যমে প্রতিটি টুলের জন্য সুস্পষ্ট সীমানা এবং কার্যকারিতা সংজ্ঞায়িত করুন। এটি এজেন্টদের প্রতিটি ক্ষমতার সঠিক পরিধি এবং উদ্দেশ্য বুঝতে সহায়তা করে।
অর্থপূর্ণ প্রসঙ্গ ফেরত দেওয়া: টুলগুলি এজেন্টের কাছে সংক্ষিপ্ত এবং প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ ফিরিয়ে দেবে, যা অপ্রয়োজনীয় বা অতিরিক্ত তথ্য ছাড়াই সুচিন্তিত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।
টোকেন দক্ষতার অপ্টিমাইজেশন: টুলের প্রতিক্রিয়াগুলি টোকেন-দক্ষ হতে অপ্টিমাইজ করুন। LLM ইন্টারঅ্যাকশনে, খরচ এবং প্রক্রিয়াকরণের গতি উভয়ের জন্যই প্রতিটি টোকেন গুরুত্বপূর্ণ।
সুনির্দিষ্ট প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং: টুলের বর্ণনা এবং স্পেসিফিকেশনগুলি সূক্ষ্মভাবে প্রম্পট-ইঞ্জিনিয়ারিং করুন। এজেন্টদের টুলগুলি সঠিকভাবে ব্যাখ্যা করতে এবং ব্যবহার করতে স্পষ্ট, দ্ব্যর্থহীন নির্দেশাবলী অত্যাবশ্যক।

এই নীতিগুলি মেনে চলে এবং একটি পুনরাবৃত্তিমূলক, এজেন্ট-সহায়তা ডেভেলপমেন্ট চক্র গ্রহণ করে, ডেভেলপাররা শক্তিশালী, দক্ষ এবং অত্যন্ত কার্যকর টুল তৈরি করতে পারে যা এআই এজেন্টদের কার্যকারিতা এবং ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে, এই বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলি যা অর্জন করতে পারে তার সীমানা ঠেলে দেয়।