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.

Nástroje pro agenty: Zlepšování výkonu AI s optimalizací Claude

title: "Nástroje pro agenty: Zlepšování výkonu AI s optimalizací Claude" slug: "writing-tools-for-agents" date: "2026-03-08" lang: "cs" source: "https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents" category: "Vývojářské nástroje" keywords:

AI agenti
Nástroje LLM
Anthropic Claude
Optimalizace nástrojů
Agentní systémy AI
Protokol kontextu modelu (MCP)
Hodnocení nástrojů
Prompt engineering
Vývojářské nástroje
Výkon AI
Nedeterministické systémy
Vývoj softwaru meta_description: "Zjistěte, jak psát a optimalizovat vysoce kvalitní nástroje pro agenty AI s Anthropic Claude. Naučte se, jak vytvářet prototypy, provádět komplexní hodnocení a spolupracovat s agenty pro zlepšení výkonu AI." image: "/images/articles/writing-tools-for-agents.png" image_alt: "Ilustrace hodnocení a optimalizace nástrojů agentů AI pomocí Claude Code pro zlepšení výkonu." quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
Anthropic schema_type: "NewsArticle" reading_time: 7 faq:
question: "Co je Protokol kontextu modelu (MCP) a jak souvisí s agenty AI?" answer: "Protokol kontextu modelu (MCP) je framework navržený tak, aby posílil agenty velkých jazykových modelů (LLM) tím, že jim poskytne přístup k potenciálně stovkám nástrojů, což jim umožní řešit složité úkoly v reálném světě. Definuje standardizovaný způsob, jakým mohou agenti interagovat s externími systémy a zdroji dat, čímž mění způsob, jakým mohou agenti AI využívat deterministický software. Namísto toho, aby se agenti spoléhali pouze na své interní znalosti, MCP jim umožňuje používat specializované nástroje, podobně jako člověk používá různé aplikace nebo reference k dokončení úkolů, čímž se výrazně rozšiřují jejich schopnosti a efektivita napříč různými doménami."
question: "Proč se návrh nástrojů speciálně pro nedeterministické agenty AI liší od tradičního vývoje softwaru?" answer: "Tradiční vývoj softwaru obvykle zahrnuje vytváření kontraktů mezi deterministickými systémy, kde daný vstup vždy vede ke stejnému předvídatelnému výstupu. Agenti AI jsou však nedeterminističtí, což znamená, že jejich odpovědi se mohou lišit i za identických počátečních podmínek. Tento zásadní rozdíl vyžaduje přehodnocení návrhu nástrojů. Namísto předpokládání přesných, statických interakcí musí být nástroje pro agenty AI dostatečně robustní, aby zvládly různé agentní uvažování, potenciální nedorozumění, nebo dokonce halucinace. Cílem je učinit nástroje 'ergonomickými' pro agenty, což usnadňuje jejich různé strategie řešení problémů, což často vede k překvapivě intuitivním nástrojům i pro lidské uživatele."
question: "Jaké jsou kritické kroky při hodnocení výkonu nástrojů agentů AI?" answer: "Hodnocení nástrojů agentů AI zahrnuje systematický přístup, počínaje generováním rozmanité sady reálných evaluačních úkolů. Tyto úkoly by měly být dostatečně složité, aby prověřily nástroje, potenciálně vyžadující vícenásobné volání nástrojů. Dále se hodnocení spouští programově, typicky pomocí agentních smyček, které simulují, jak by agent interagoval s nástroji. Mezi klíčové shromažďované metriky patří přesnost, celková doba běhu, počet volání nástrojů, spotřeba tokenů a chyby nástrojů. A konečně, analýza výsledků zahrnuje, aby agenti poskytli zdůvodnění a zpětnou vazbu, přezkoumali nezpracované přepisy a identifikovali vzorce v používání nástrojů nebo chybách, aby určili oblasti pro zlepšení v popisech, schématech nebo implementacích nástrojů."
question: "Jak mohou agenti AI, jako je Claude, optimalizovat své vlastní nástroje?" answer: "Anthropic demonstruje, že agenti AI, zejména modely jako Claude Code, mohou hrát klíčovou roli při optimalizaci nástrojů, které sami používají. Toho je dosaženo tím, že se agentovi předloží přepisy a výsledky z hodnocení nástrojů. Claude pak může analyzovat tyto interakce, identifikovat neefektivitu, nekonzistence nebo oblasti, kde jsou popisy nástrojů nejasné, a navrhnout refaktorování. Například může zajistit, aby implementace a popisy nástrojů zůstaly po změnách konzistentní, nebo doporučit úpravy parametrů pro lepší efektivitu tokenů. Tento kolaborativní přístup využívá analytické schopnosti agenta k neustálému zlepšování kvality a ergonomie jeho sady nástrojů, což vede ke zvýšenému výkonu."
question: "Jaké jsou klíčové principy pro psaní vysoce kvalitních nástrojů pro agenty AI?" answer: "Několik klíčových principů řídí vytváření efektivních nástrojů pro agenty AI. Za prvé, uvážlivý výběr nástrojů k implementaci (a těch, které vynechat) je zásadní pro jasnost a efektivitu agenta. Za druhé, jasné pojmenování (namespacing) nástrojů definuje jejich funkční hranice, čímž snižuje nejednoznačnost pro agenta. Za třetí, nástroje by měly agentům vracet smysluplný a stručný kontext, což pomáhá jejich rozhodování. Za čtvrté, optimalizace odpovědí nástrojů pro efektivitu tokenů je životně důležitá pro řízení nákladů a rychlosti zpracování v interakcích LLM. A konečně, pečlivý prompt engineering popisů a specifikací nástrojů zajišťuje, že agenti přesně rozumí a využívají účel a schopnosti každého nástroje, čímž minimalizují chyby a maximalizují efektivitu."

Klíčová role nástrojů ve výkonu AI agentů

V rychle se rozvíjejícím prostředí AI závisí efektivita inteligentního agenta významně na kvalitě a užitečnosti nástrojů, které ovládá. Jak se modely umělé inteligence stávají stále schopnějšími, umožňují jim provádět komplexní, vícestupňové úkoly, a způsob, jakým interagují s externími systémy – prostřednictvím „nástrojů“ – se stává prvořadým. Anthropic, lídr ve výzkumu a vývoji AI, sdílel klíčové poznatky o tom, jak tyto nástroje vytvářet, hodnotit a dokonce optimalizovat, čímž výrazně zvyšuje výkon agenta.

Jádrem tohoto přístupu je Model Context Protocol (MCP), systém navržený tak, aby agentům velkých jazykových modelů (LLM) poskytl přístup k široké škále funkcí. Pouhé poskytnutí nástrojů však nestačí; musí být maximálně efektivní. Tento článek se zabývá osvědčenými technikami Anthropicu pro zlepšování agentních systémů AI, zdůrazňující, jak mohou modely AI jako Claude kolaborativně vylepšovat své vlastní sady nástrojů. Cesta od počátečního konceptu k optimalizovanému nástroji zahrnuje prototypování, důkladné hodnocení a kolaborativní zpětnou vazbu se samotným agentem.

Pochopení nástrojů AI agentů: Nové paradigma pro software

Tradičně se vývoj softwaru řídí deterministickými principy: se stejným vstupem bude funkce vždy produkovat stejný výstup. Vezměte si jednoduché volání getWeather("NYC"); konzistentně získává počasí v New Yorku stejným způsobem. Agenti AI, jako je Anthropic Claude, však fungují jako nedeterministické systémy. To znamená, že jejich odpovědi se mohou lišit i za identických počátečních podmínek.

Tento zásadní rozdíl si vyžaduje změnu paradigmatu při navrhování softwaru pro agenty. Nástroje pro agenty AI nejsou jen funkce nebo API pro jiné vývojáře; jsou to rozhraní navržená pro inteligentní, ale někdy nepředvídatelnou entitu. Když se uživatel zeptá: "Mám si dnes vzít deštník?", agent může zavolat nástroj pro počasí, použít obecné znalosti, nebo dokonce požádat o upřesnění lokality. Občas mohou agenti halucinovat nebo špatně pochopit, jak správně použít nástroj.

Cílem je proto zvětšit „povrchovou plochu“, na které mohou být agenti efektivní. To znamená vytvářet nástroje, které jsou nejen robustní, ale také „ergonomické“ pro agenty k použití. Zajímavé je, že zkušenosti Anthropicu ukazují, že nástroje navržené s ohledem na nedeterministickou povahu agenta se často ukáží jako překvapivě intuitivní a snadno pochopitelné i pro lidské uživatele. Tento pohled na vývoj nástrojů je klíčový pro uvolnění plného potenciálu sofistikovaných modelů jako Claude Opus nebo Claude Sonnet v reálných aplikacích.

Vývoj efektivních AI nástrojů: Od prototypu k optimalizaci

Cesta k vytvoření efektivních nástrojů pro agenty AI je iterativní proces budování, testování a vylepšování. Anthropic klade důraz na praktický přístup, začínající rychlým prototypováním a následným přechodem k komplexnímu hodnocení.

Vytvoření rychlého prototypu

Předvídat, jak agenti budou interagovat s nástroji, může být bez praktických zkušeností náročné. Prvním krokem je rychlé sestavení prototypu. Pokud vývojáři využívají agenta jako Claude Code k vytváření nástrojů, je zásadní poskytnout dobře strukturovanou dokumentaci pro jakékoli základní softwarové knihovny, API nebo SDK (včetně MCP SDK). "Ploché" soubory 'llms.txt', často se nacházející na oficiálních dokumentačních stránkách, jsou obzvláště přátelské k LLM.

Tyto prototypy mohou být zabaleny do lokálního MCP serveru nebo Desktop Extension (DXT) pro usnadnění lokálního testování v rámci Claude Code nebo desktopové aplikace Claude. Pro programové testování lze nástroje také přímo předávat do volání Anthropic API. Tato počáteční fáze povzbuzuje vývojáře k osobnímu testování nástrojů, shromažďování zpětné vazby od uživatelů a budování intuice ohledně očekávaných případů použití a promptů, které mají nástroje zpracovávat.

Spuštění komplexního hodnocení

Jakmile je prototyp funkční, dalším kritickým krokem je měření, jak efektivně agent tyto nástroje používá prostřednictvím systematického hodnocení. To zahrnuje generování velkého množství hodnotících úkolů založených na reálných scénářích.

Generování hodnotících úkolů

Hodnotící úkoly by měly být inspirovány skutečnými uživatelskými dotazy a využívat realistické datové zdroje. Je důležité vyhnout se zjednodušujícím „sandbox“ prostředím, která adekvátně neprověřují složitost nástrojů. Silné hodnotící úkoly často vyžadují, aby agenti provedli více volání nástrojů k dosažení řešení.

Typ úkolu	Silný příklad	Slabý příklad
Plánování schůzky	"Naplánujte schůzku s Jane příští týden, abychom projednali náš nejnovější projekt Acme Corp. Přiložte poznámky z naší poslední schůzky o plánování projektu a rezervujte konferenční místnost."	"Naplánujte schůzku s jane@acme.corp příští týden."
Zákaznická služba	"Zákazník ID 9182 nahlásil, že mu bylo třikrát účtováno za jediný pokus o nákup. Najděte všechny relevantní záznamy v logu a zjistěte, zda se stejný problém dotkl i jiných zákazníků."	"Vyhledejte v logách plateb 'purchase_complete' a 'customer_id=9182'."
Analýza retence	"Zákaznice Sarah Chen právě podala žádost o zrušení. Připravte nabídku retence. Určete: (1) proč odchází, (2) jaká nabídka retence by byla nejatraktivnější a (3) jaká rizika bychom měli vzít v úvahu před podáním nabídky."	"Najděte žádost o zrušení od zákazníka s ID 45892."

Každý prompt by měl být spárován s ověřitelnou odpovědí nebo výsledkem. Ověřovatelé se mohou pohybovat od jednoduchých porovnání řetězců až po pokročilejší hodnocení, při kterých je agent pověřen posouzením odpovědi. Je klíčové vyhnout se příliš přísným ověřovatelům, kteří by mohli odmítnout platné odpovědi kvůli drobným rozdílům ve formátování. Volitelně mohou vývojáři specifikovat očekávaná volání nástrojů, ačkoli by to mělo být prováděno opatrně, aby se předešlo přílišnému specifikování nebo přeoptimalizování pro konkrétní strategie, protože agenti mohou najít více platných cest k řešení.

Programové spouštění hodnocení

Anthropic doporučuje programové spouštění hodnocení pomocí přímých volání LLM API v rámci jednoduchých agentních smyček (např. while smyčky střídající volání LLM API a volání nástrojů). Každému hodnotícímu agentovi je dán jeden úkolový prompt a nástroje. V systémových promptech pro tyto agenty je prospěšné je instruovat, aby vypisovali strukturované bloky odpovědí (pro ověření), zdůvodnění a bloky zpětné vazby před voláním nástrojů a bloky odpovědí. To podporuje chování „chain-of-thought“ (CoT), což zvyšuje efektivní inteligenci LLM. Funkce „interleaved thinking“ (prokládané myšlení) u Claude nabízí podobnou funkcionalitu hned po vybalení, což poskytuje náhled na to, proč agenti volí konkrétní nástroje.

Kromě celkové přesnosti je klíčové shromažďovat metriky jako celková doba běhu, počet volání nástrojů, spotřeba tokenů a chyby nástrojů. Sledování volání nástrojů může odhalit běžné pracovní postupy agentů, což naznačuje příležitosti pro konsolidaci nebo vylepšení nástrojů.

Optimalizace nástrojů s AI: Kolaborativní přístup Claude

Analýza výsledků hodnocení je kritickou fází. Samotní agenti mohou být v tomto procesu neocenitelnými partnery, identifikujícími problémy a poskytujícími zpětnou vazbu. Jejich zpětná vazba však není vždy explicitní; to, co vynechají, může být stejně vypovídající jako to, co zahrnou. Vývojáři by měli pečlivě zkoumat zdůvodnění agentů (CoT), přezkoumávat nezpracované přepisy (včetně volání nástrojů a odpovědí) a analyzovat metriky volání nástrojů. Například redundantní volání nástrojů mohou signalizovat potřebu úpravy stránkování nebo limitů tokenů, zatímco časté chyby kvůli neplatným parametrům by mohly naznačovat nejasné popisy nástrojů.

Významným příkladem z Anthropicu byl nástroj pro webové vyhledávání Claude, kde zbytečně přidával '2025' k dotazům, čímž zkresloval výsledky. Vylepšení popisu nástroje bylo klíčové pro nasměrování Claude správným směrem.

Nejinovativnějším aspektem metodiky Anthropicu je schopnost nechat agenty analyzovat vlastní výsledky a vylepšovat své nástroje. Spojením evaluačních přepisů a jejich předáním do Claude Code mohou vývojáři využít expertízy Claude při analýze komplexních interakcí a refaktorování nástrojů. Claude vyniká v zajištění konzistence mezi implementacemi nástrojů a popisy, a to i napříč mnoha změnami. Tato silná smyčka zpětné vazby znamená, že většina vlastních rad Anthropicu ohledně vývoje nástrojů byla generována a vylepšena právě tímto procesem optimalizace za pomoci agentů, což odráží rostoucí trend agentních pracovních postupů ve vývoji softwaru.

Klíčové principy pro vývoj vysoce kvalitních nástrojů pro agenty

Prostřednictvím rozsáhlého experimentování a optimalizace řízené agenty identifikoval Anthropic několik základních principů pro vytváření vysoce kvalitních nástrojů pro agenty AI:

Strategický výběr nástrojů: Rozumně vybírejte, které nástroje implementovat, a co je kritické, které ne. Přetížení agenta zbytečnými nástroji může vést k zmatku a neefektivitě.
Jasné pojmenování (Namespacing): Definujte jasné hranice a funkcionality pro každý nástroj prostřednictvím efektivního pojmenování. To pomáhá agentům pochopit přesný rozsah a účel každé schopnosti.
Vracení smysluplného kontextu: Nástroje by měly agentovi vracet stručný a relevantní kontext, což umožňuje informované rozhodování bez zbytečně obsáhlých nebo nadbytečných informací.
Optimalizace pro efektivitu tokenů: Optimalizujte odpovědi nástrojů tak, aby byly tokenově efektivní. V interakcích LLM se každý token počítá jak pro náklady, tak pro rychlost zpracování.
Přesné prompt engineering: Pečlivě tvořte popisy a specifikace nástrojů pomocí prompt engineeringu. Jasné, jednoznačné instrukce jsou životně důležité pro to, aby agenti správně interpretovali a využívali účel a schopnosti nástrojů, čímž minimalizují chyby a maximalizují efektivitu.