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.

Agenttityökalut: Tekoälyn suorituskyvyn parantaminen Claude-optimoinnilla

title: "Agenttityökalut: Tekoälyn suorituskyvyn parantaminen Claude-optimoinnilla" slug: "writing-tools-for-agents" date: "2026-03-08" lang: "fi" source: "https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents" category: "Kehittäjän työkalut" keywords:

Tekoälyagentit
LLM-työkalut
Anthropic Claude
Työkalujen optimointi
Agenttipohjaiset tekoälyjärjestelmät
Model Context Protocol (MCP)
Työkalujen arviointi
Kehotepohjainen suunnittelu
Kehittäjän työkalut
Tekoälyn suorituskyky
Ei-deterministiset järjestelmät
Ohjelmistokehitys meta_description: "Opi kirjoittamaan ja optimoimaan korkealaatuisia tekoälyagenttityökaluja Anthropic Claudella. Tutustu prototyyppien rakentamiseen, kattaviin arviointeihin ja agenttiyhteistyöhön tehostetun tekoälyn suorituskyvyn saavuttamiseksi." image: "/images/articles/writing-tools-for-agents.png" image_alt: "Kuvitus tekoälyagenttien työkalujen arvioinnista ja optimoinnista Claude Codea käyttäen parannetun suorituskyvyn saavuttamiseksi." quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
Anthropic schema_type: "NewsArticle" reading_time: 7 faq:
question: "Mikä on Model Context Protocol (MCP) ja miten se liittyy tekoälyagentteihin?" answer: "Model Context Protocol (MCP) on viitekehys, joka on suunniteltu vahvistamaan suurten kielimallien (LLM) agentteja tarjoamalla niille pääsyn mahdollisesti satoihin työkaluihin, mikä mahdollistaa monimutkaisten reaalimaailman tehtävien ratkaisemisen. Se määrittelee standardoidun tavan agenteille olla vuorovaikutuksessa ulkoisten järjestelmien ja tietolähteiden kanssa, muuttaen sitä, miten tekoälyagentit voivat hyödyntää deterministisiä ohjelmistoja. Sen sijaan, että agentit tukeutuisivat pelkästään sisäiseen tietämykseensä, MCP antaa niille mahdollisuuden käyttää erikoistuneita työkaluja, aivan kuten ihminen käyttää erilaisia sovelluksia tai viittauksia tehtävien suorittamiseen, mikä laajentaa merkittävästi niiden kykyjä ja tehokkuutta eri aloilla."
question: "Miksi työkalujen suunnittelu erityisesti ei-deterministisille tekoälyagenteille eroaa perinteisestä ohjelmistokehityksestä?" answer: "Perinteinen ohjelmistokehitys sisältää yleensä sopimusten luomisen determinististen järjestelmien välillä, joissa annettu syöte tuottaa aina saman ennustettavan tuloksen. Tekoälyagentit ovat kuitenkin ei-deterministisiä, mikä tarkoittaa, että niiden vastaukset voivat vaihdella jopa identtisissä lähtötilanteissa. Tämä perustavanlaatuinen ero edellyttää työkalusuunnittelun uudelleenajattelua. Sen sijaan, että oletetaan tarkkoja, staattisia vuorovaikutuksia, tekoälyagenttien työkalujen on oltava riittävän vankkoja käsittelemään vaihtelevia agenttipohjaisia päättelyitä, mahdollisia väärinkäsityksiä tai jopa 'hallusinaatioita'. Tavoitteena on tehdä työkaluista 'ergonomisia' agenteille, helpottaen niiden moninaisia ongelmanratkaisustrategioita, mikä johtaa usein yllättävän intuitiivisiin työkaluihin myös ihmiskäyttäjille."
question: "Mitkä ovat kriittiset vaiheet tekoälyagenttityökalujen suorituskyvyn arvioinnissa?" answer: "Tekoälyagenttityökalujen arviointiin sisältyy systemaattinen lähestymistapa, joka alkaa monipuolisen joukon reaalimaailman arviointitehtävien luomisella. Näiden tehtävien tulee olla riittävän monimutkaisia, jotta työkalujen kestävyyttä voidaan testata, ja ne saattavat vaatia useita työkalukutsuja. Seuraavaksi arviointi suoritetaan ohjelmallisesti, tyypillisesti agenttipohjaisilla silmukoilla, jotka simuloivat, miten agentti olisi vuorovaikutuksessa työkalujen kanssa. Kerättyjä avainmittareita ovat tarkkuus, kokonaisajoaika, työkalukutsujen määrä, merkkien kulutus ja työkaluvirheet. Lopuksi tulosten analysointiin sisältyy se, että agentit antavat perusteluja ja palautetta, raakojen transkriptien tarkastelua ja työkalujen käytön tai virheiden mallien tunnistamista parannuskohteiden löytämiseksi työkalujen kuvauksista, skeemoista tai toteutuksista."
question: "Miten tekoälyagentit, kuten Claude, voivat optimoida omia työkalujaan?" answer: "Anthropic osoittaa, että tekoälyagenteilla, erityisesti Claude Code -kaltaisilla malleilla, voi olla keskeinen rooli niiden käyttämien työkalujen optimoinnissa. Tämä saavutetaan syöttämällä agentille transkriptit ja tulokset työkalujen arvioinneista. Claude voi sitten analysoida näitä vuorovaikutuksia, tunnistaa tehottomuuksia, epäjohdonmukaisuuksia tai alueita, joilla työkalujen kuvaukset ovat epäselviä, ja ehdottaa uudelleenjärjestelyjä. Esimerkiksi se voi varmistaa, että työkalujen toteutukset ja kuvaukset pysyvät johdonmukaisina muutosten jälkeen tai suositella parametrien säätämistä paremman merkkitehokkuuden saavuttamiseksi. Tämä yhteistyöhön perustuva lähestymistapa hyödyntää agentin analyyttisiä kykyjä työkalupakin laadun ja ergonomian jatkuvaan parantamiseen, mikä johtaa parempaan suorituskykyyn."
question: "Mitkä ovat avainperiaatteet korkealaatuisten työkalujen kirjoittamiselle tekoälyagenteille?" answer: "Useat perusperiaatteet ohjaavat tehokkaiden työkalujen luomista tekoälyagenteille. Ensinnäkin, harkittu valinta siitä, mitkä työkalut toteutetaan (ja mitkä jätetään pois), on ratkaisevan tärkeää agentin selkeyden ja tehokkuuden kannalta. Toiseksi, työkalujen selkeä nimitila määrittelee niiden toiminnalliset rajat, mikä vähentää epäselvyyttä agentille. Kolmanneksi, työkalujen tulisi palauttaa merkityksellistä ja ytimekästä kontekstia agenteille, mikä auttaa niiden päätöksenteossa. Neljänneksi, työkalujen vastausten optimointi merkkitehokkuutta varten on elintärkeää kustannusten ja käsittelynopeuden hallitsemiseksi LLM-vuorovaikutuksessa. Lopuksi, työkalujen kuvausten ja spesifikaatioiden huolellinen kehotepohjainen suunnittelu varmistaa, että agentit ymmärtävät ja hyödyntävät tarkasti kunkin työkalun tarkoituksen ja ominaisuudet, minimoiden virheet ja maksimoiden tehokkuuden."

Työkalujen kriittinen rooli tekoälyagenttien suorituskyvyssä

Tekoälyn nopeasti kehittyvässä maisemassa älykkään agentin tehokkuus riippuu merkittävästi sen käyttämien työkalujen laadusta ja hyödyllisyydestä. Kun tekoälymalleista tulee yhä kyvykkäämpiä, mikä mahdollistaa niiden suorittaa monimutkaisia, monivaiheisia tehtäviä, niiden tapa olla vuorovaikutuksessa ulkoisten järjestelmien kanssa – ”työkalujen” kautta – muuttuu ensisijaisen tärkeäksi. Anthropic, johtava tekoälytutkimuksen ja -kehityksen alalla, on jakanut kriittisiä näkemyksiä siitä, miten näitä työkaluja rakennetaan, arvioidaan ja jopa optimoidaan, mikä parantaa dramaattisesti agenttien suorituskykyä.

Tämän lähestymistavan ytimessä on Model Context Protocol (MCP), järjestelmä, joka on suunniteltu vahvistamaan suurten kielimallien (LLM) agentteja tarjoamalla niille pääsyn laajaan toiminnallisuuteen. Pelkkä työkalujen tarjoaminen ei kuitenkaan riitä; niiden on oltava mahdollisimman tehokkaita. Tämä artikkeli syventyy Anthropicin todistettuihin tekniikoihin agenttipohjaisten tekoälyjärjestelmien parantamiseksi, korostaen, miten Claude-kaltaiset tekoälymallit voivat yhteistyössä hioa omia työkalupakkejaan. Matka alkuperäisestä konseptista optimoituun työkaluun sisältää prototyypin kehittämisen, tiukan arvioinnin ja yhteistyöhön perustuvan palautesilmukan itse agentin kanssa.

Tekoälyagenttityökalujen ymmärtäminen: Uusi ohjelmistoparadigma

Perinteisesti ohjelmistokehitys toimii deterministisillä periaatteilla: annetulla samalla syötteellä funktio tuottaa aina saman tulosteen. Harkitse yksinkertaista getWeather("NYC")-kutsua; se hakee johdonmukaisesti New Yorkin sään identtisellä tavalla. Tekoälyagentit, kuten Anthropicin Claude, toimivat kuitenkin ei-deterministisinä järjestelminä. Tämä tarkoittaa, että niiden vastaukset voivat vaihdella jopa identtisissä alkuolosuhteissa.

Tämä perustavanlaatuinen ero edellyttää paradigman muutosta ohjelmistojen suunnittelussa agenteille. Tekoälyagenttien työkalut eivät ole vain funktioita tai rajapintoja muille kehittäjille; ne ovat rajapintoja, jotka on suunniteltu älykkäälle, mutta joskus arvaamattomalle, entiteetille. Kun käyttäjä kysyy: "Pitäisikö minun ottaa sateenvarjo tänään?", agentti voi kutsua säätökalua, käyttää yleistä tietoa tai jopa pyytää selvennystä sijainnista. Joskus agentit voivat hallusinoida tai olla ymmärtämättä, miten työkalua käytetään oikein.

Siksi tavoitteena on lisätä "pinta-alaa", jolla agentit voivat olla tehokkaita. Tämä tarkoittaa sellaisten työkalujen luomista, jotka eivät ole vain vankkoja vaan myös "ergonomisia" agenteille käyttää. Mielenkiintoista on, että Anthropicin kokemus osoittaa, että agentin ei-deterministinen luonne huomioiden suunnitellut työkalut osoittautuvat usein yllättävän intuitiivisiksi ja helppokäyttöisiksi myös ihmisille. Tämä näkökulma työkalujen kehittämiseen on avain Claude Opuksen tai Claude Sonnetin kaltaisten hienostuneiden mallien koko potentiaalin vapauttamiseen todellisen maailman sovelluksissa.

Tehokkaiden tekoälytyökalujen kehittäminen: Prototyypistä optimointiin

Tehokkaiden tekoälyagenttityökalujen luomisen matka on iteratiivinen rakentamisen, testaamisen ja hienosäädön prosessi. Anthropic korostaa käytännönläheistä lähestymistapaa, aloittaen nopeasta prototyypin kehityksestä ja siirtyen sitten kattavaan arviointiin.

Nopean prototyypin rakentaminen

Sen ennakoiminen, miten agentit ovat vuorovaikutuksessa työkalujen kanssa, voi olla haastavaa ilman käytännön kokemusta. Ensimmäinen vaihe sisältää nopean prototyypin pystyttämisen. Jos kehittäjät hyödyntävät Claude Code-kaltaista agenttia työkalujen luomiseen, kaikkien taustalla olevien ohjelmistokirjastojen, rajapintojen tai SDK:iden (mukaan lukien MCP SDK) hyvin jäsennelty dokumentaatio on ratkaisevan tärkeää. Tasaiset 'llms.txt'-tiedostot, jotka löytyvät usein virallisilta dokumentaatiosivustoilta, ovat erityisen LLM-ystävällisiä.

Nämä prototyypit voidaan kääriä paikalliseen MCP-palvelimeen tai Desktop Extension (DXT) -laajennukseen paikallisen testauksen helpottamiseksi Claude Codessa tai Claude Desktop -sovelluksessa. Ohjelmallista testausta varten työkalut voidaan myös välittää suoraan Anthropic API -kutsuille. Tämä alkuvaihe kannustaa kehittäjiä testaamaan työkaluja henkilökohtaisesti, keräämään käyttäjäpalautetta ja rakentamaan intuitiota työkalujen tarkoittamiin käyttötapauksiin ja kehotteisiin.

Kattavan arvioinnin suorittaminen

Kun prototyyppi on toimiva, seuraava kriittinen vaihe on mitata, kuinka tehokkaasti agentti käyttää näitä työkaluja systemaattisen arvioinnin avulla. Tämä sisältää lukuisien arviointitehtävien luomisen, jotka perustuvat todellisiin skenaarioihin.

Arviointitehtävien luominen

Arviointitehtävien tulisi olla inspiroituneita todellisista käyttäjäkyselyistä ja hyödyntää realistisia tietolähteitä. On tärkeää välttää yksinkertaisia "hiekkalaatikkoympäristöjä", jotka eivät riittävästi testaa työkalujen monimutkaisuutta. Vahvat arviointitehtävät edellyttävät usein agenttien tekevän useita työkalukutsuja ratkaisun saavuttamiseksi.

Tehtävätyyppi	Vahva esimerkki	Heikko esimerkki
Kokouksen ajoitus	"Ajoita kokous Janen kanssa ensi viikolla keskustellaksemme viimeisimmästä Acme Corp -projektistamme. Liitä viimeisimmän projektisuunnittelukokouksen muistiinpanot ja varaa neuvotteluhuone."	"Ajoita kokous jane@acme.corp:n kanssa ensi viikolla."
Asiakaspalvelu	"Asiakas ID 9182 ilmoitti, että heitä laskutettiin kolme kertaa yhdestä osto-yrityksestä. Etsi kaikki asiaankuuluvat lokimerkinnät ja selvitä, vaikuttiko sama ongelma muihin asiakkaisiin."	"Etsi maksulokeista 'purchase_complete' ja 'customer_id=9182'."
Asiakaspysyvyysanalyysi	"Asiakas Sarah Chen on juuri lähettänyt peruutuksen. Valmistele asiakaspysyvyystarjous. Selvitä: (1) miksi he lähtevät, (2) mikä pysyvyystarjous olisi houkuttelevin ja (3) mitkä riskitekijät meidän tulisi tiedostaa ennen tarjouksen tekemistä."	"Etsi peruutushakemus asiakastunnuksella 45892."

Jokainen kehote tulisi yhdistää todennettavissa olevaan vastaukseen tai lopputulokseen. Vahvistimet voivat vaihdella yksinkertaisista merkkijonovertailuista edistyneempiin arviointeihin, joissa agentti arvioi vastausta. On ratkaisevan tärkeää välttää liian tiukkoja vahvistimia, jotka saattavat hylätä kelvolliset vastaukset pienten muotoiluerojen vuoksi. Valinnaisesti kehittäjät voivat määrittää odotetut työkalukutsut, mutta tämä tulisi tehdä varoen, jotta vältetään ylispesifiointi tai ylisovittaminen tiettyihin strategioihin, koska agentit voivat löytää useita kelvollisia reittejä ratkaisuun.

Arvioinnin suorittaminen ohjelmallisesti

Anthropic suosittelee arviointien suorittamista ohjelmallisesti käyttäen suoria LLM-sovellusliittymäkutsuja yksinkertaisissa agenttipohjaisissa silmukoissa (esim. while-silmukat, jotka vuorottelevat LLM-sovellusliittymän ja työkalukutsujen välillä). Jokaiselle arviointiagentille annetaan yksi tehtäväkehote ja työkalut. Näiden agenttien järjestelmäkehotteissa on hyödyllistä ohjeistaa niitä tulostamaan jäsenneltyjä vastauslohkoja (tarkistusta varten), päättelyä ja palautelohkoja ennen työkalukutsua ja vastauslohkoja. Tämä kannustaa ajatusketju- (CoT) -käyttäytymiseen, mikä lisää LLM:n tehokasta älykkyyttä. Clauden "lomittainen ajattelu" -ominaisuus tarjoaa samanlaisen toiminnallisuuden suoraan, antaen näkemyksiä siitä, miksi agentit tekevät tiettyjä työkaluvaihtoehtoja.

Huipputarkkuuden lisäksi on elintärkeää kerätä mittareita, kuten kokonaisajoaika, työkalukutsujen määrä, merkkien kulutus ja työkaluvirheet. Työkalukutsujen seuranta voi paljastaa yleisiä agenttityönkulkuja, mikä antaa vihjeitä mahdollisuuksista työkalujen yhdistämiseen tai hienosäätöön.

Työkalujen optimointi tekoälyllä: Clauden yhteistyöhön perustuva lähestymistapa

Arviointitulosten analysointi on kriittinen vaihe. Agentit itse voivat olla korvaamattomia kumppaneita tässä prosessissa, havaitessaan ongelmia ja antaessaan palautetta. Heidän palautteensa ei kuitenkaan ole aina eksplisiittistä; se, mitä he jättävät pois, voi olla yhtä paljastavaa kuin se, mitä he sisällyttävät. Kehittäjien tulisi tarkastella agentin päättelyä (CoT), käydä läpi raakoja transkriptejä (mukaan lukien työkalukutsut ja vastaukset) ja analysoida työkalukutsujen mittareita. Esimerkiksi redundantit työkalukutsut voivat viitata tarpeeseen säätää sivutusta tai merkkien rajoituksia, kun taas toistuvat virheet johtuen virheellisistä parametreista voivat viitata epäselviin työkalujen kuvauksiin.

Merkittävä esimerkki Anthropicilta koski Clauden verkkohakutyökalua, johon se tarpeettomasti lisäsi '2025' kyselyihin, vääristäen tuloksia. Työkalun kuvauksen parantaminen oli avainasemassa Clauden ohjaamiseksi oikeaan suuntaan.

Anthropicin metodologian innovatiivisin piirre on kyky antaa agenttien analysoida omia tuloksiaan ja parantaa työkalujaan. Yhdistämällä arviointitranskriptit ja syöttämällä ne Claude Codeen, kehittäjät voivat hyödyntää Clauden asiantuntemusta monimutkaisten vuorovaikutusten analysoinnissa ja työkalujen uudelleenjärjestelyssä. Claude on erinomainen varmistamaan johdonmukaisuuden työkalujen toteutusten ja kuvausten välillä, jopa lukuisten muutosten yli. Tämä tehokas palautesilmukka tarkoittaa, että suuri osa Anthropicin omista ohjeista työkalujen kehittämiseen on luotu ja hiottu juuri tämän agenttia avustavan optimointiprosessin kautta, mikä heijastaa ohjelmistokehityksen alalla kasvavaa agenttipohjaisten työnkulkujen trendiä.

Keskeiset periaatteet korkealaatuisten agenttityökalujen kehittämiseen

Laajan kokeilun ja agenttivetoisen optimoinnin kautta Anthropic on tunnistanut useita perusperiaatteita korkealaatuisten työkalujen luomiseksi tekoälyagenteille:

Strateginen työkalun valinta: Valitse viisaasti, mitkä työkalut toteutetaan, ja mikä tärkeintä, mitkä jätetään toteuttamatta. Tarpeettomien työkalujen ylikuormitus voi johtaa sekaannukseen ja tehottomuuteen.
Selkeä nimitila: Määrittele selkeät rajat ja toiminnot jokaiselle työkalulle tehokkaan nimitilan avulla. Tämä auttaa agentteja ymmärtämään kunkin ominaisuuden tarkan laajuuden ja tarkoituksen.
Merkityksellinen kontekstin palautus: Työkalujen tulee palauttaa ytimekäs ja relevantti konteksti agentille, mikä mahdollistaa tietoon perustuvan päätöksenteon ilman monisanaista tai tarpeetonta tietoa.
Merkkitehokkuuden optimointi: Optimoi työkalujen vastaukset merkkitehokkaiksi. LLM-vuorovaikutuksessa jokainen merkki on tärkeä sekä kustannusten että käsittelynopeuden kannalta.
Tarkka kehotepohjainen suunnittelu: Suunnittele huolellisesti työkalujen kuvaukset ja määritykset kehotteiden avulla. Selkeät, yksiselitteiset ohjeet ovat elintärkeitä, jotta agentit tulkitsevat ja käyttävät työkaluja oikein.

Noudattamalla näitä periaatteita ja omaksumalla iteratiivisen, agenttia avustavan kehityssyklin kehittäjät voivat rakentaa vankkoja, tehokkaita ja erittäin vaikuttavia työkaluja, jotka parantavat merkittävästi tekoälyagenttien suorituskykyä ja kykyjä, vieden eteenpäin sitä, mitä nämä älykkäät järjestelmät voivat saavuttaa.