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.

Alati za agente: Poboljšanje performansi AI-ja optimizacijom Claudea

title: "Alati za agente: Poboljšanje performansi AI-ja optimizacijom Claudea" slug: "writing-tools-for-agents" date: "2026-03-08" lang: "hr" source: "https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents" category: "Alati za razvojne programere" keywords:

AI agenti
LLM alati
Anthropic Claude
Optimizacija alata
Agentni AI sustavi
Model Context Protocol (MCP)
Evaluacija alata
Prompt inženjering
Alati za razvojne programere
AI performanse
Nedeterministički sustavi
Razvoj softvera meta_description: "Otkrijte kako pisati i optimizirati visokokvalitetne alate za AI agente uz Anthropic Claude. Naučite kako izraditi prototipe, provoditi sveobuhvatne evaluacije i surađivati s agentima za poboljšane AI performanse." image: "/images/articles/writing-tools-for-agents.png" image_alt: "Ilustracija evaluacije i optimizacije alata za AI agente pomoću Claude Codea za poboljšane performanse." quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
Anthropic schema_type: "NewsArticle" reading_time: 7 faq:
question: "Što je Model Context Protocol (MCP) i kako se odnosi na AI agente?" answer: "Model Context Protocol (MCP) je okvir dizajniran za osnaživanje agenata velikih jezičnih modela (LLM) pružajući im pristup potencijalno stotinama alata, omogućujući im rješavanje složenih zadataka iz stvarnog svijeta. On definira standardizirani način za agente da komuniciraju s vanjskim sustavima i izvorima podataka, transformirajući način na koji AI agenti mogu koristiti deterministički softver. Umjesto da se agenti oslanjaju isključivo na svoje interno znanje, MCP im omogućuje korištenje specijaliziranih alata, slično kao što čovjek koristi razne aplikacije ili reference za izvršavanje zadataka, čime se značajno proširuju njihove mogućnosti i učinkovitost u različitim domenama."
question: "Zašto se dizajniranje alata specifično za nedeterminističke AI agente razlikuje od tradicionalnog razvoja softvera?" answer: "Tradicionalni razvoj softvera obično uključuje stvaranje ugovora između determinističkih sustava, gdje dati ulaz uvijek daje isti predvidljivi izlaz. AI agenti su, međutim, nedeterministički, što znači da se njihovi odgovori mogu razlikovati čak i pod identičnim početnim uvjetima. Ova temeljna razlika zahtijeva preispitivanje dizajna alata. Umjesto pretpostavke preciznih, statičnih interakcija, alati za AI agente moraju biti dovoljno robusni da se nose s raznolikim agentnim rasuđivanjem, potencijalnim nesporazumima ili čak halucinacijama. Cilj je učiniti alate 'ergonomskim' za agente, olakšavajući njihove raznolike strategije rješavanja problema, što često rezultira iznenađujuće intuitivnim alatima i za ljudske korisnike."
question: "Koji su ključni koraci u procjeni performansi alata za AI agente?" answer: "Procjena alata za AI agente uključuje sustavan pristup koji počinje generiranjem raznolikog skupa zadataka za evaluaciju iz stvarnog svijeta. Ovi zadaci trebaju biti dovoljno složeni da testiraju alate pod opterećenjem, potencijalno zahtijevajući više poziva alata. Zatim se evaluacija pokreće programski, obično koristeći agentne petlje koje simuliraju kako bi agent komunicirao s alatima. Ključne prikupljene metrike uključuju točnost, ukupno vrijeme izvođenja, broj poziva alata, potrošnju tokena i pogreške alata. Konačno, analiza rezultata uključuje da agenti daju obrazloženje i povratne informacije, pregled sirovih transkripata i identificiranje obrazaca u korištenju alata ili pogreškama kako bi se utvrdila područja za poboljšanje u opisima alata, shemama ili implementacijama."
question: "Kako AI agenti poput Claudea mogu optimizirati vlastite alate?" answer: "Anthropic pokazuje da AI agenti, posebno modeli poput Claude Codea, mogu igrati ključnu ulogu u optimizaciji samih alata koje koriste. To se postiže davanjem agentu transkripata i rezultata iz evaluacije alata. Claude tada može analizirati te interakcije, identificirati neučinkovitosti, nedosljednosti ili područja gdje su opisi alata nejasni, te predložiti refaktorizaciju. Na primjer, može osigurati da implementacije i opisi alata ostanu dosljedni nakon promjena ili preporučiti prilagodbe parametara za bolju učinkovitost tokena. Ovaj kolaborativni pristup koristi analitičke sposobnosti agenta za kontinuirano poboljšanje kvalitete i ergonomije njegovog skupa alata, što dovodi do poboljšanih performansi."
question: "Koja su ključna načela za pisanje visokokvalitetnih alata za AI agente?" answer: "Nekoliko je ključnih načela koja vode stvaranju učinkovitih alata za AI agente. Prvo, razborito odabiranje alata za implementaciju (i onih koje treba izostaviti) ključno je za jasnoću i učinkovitost agenta. Drugo, jasno imenovanje (namespacing) alata precizno definira njihove funkcionalne granice, smanjujući dvosmislenost za agenta. Treće, alati bi trebali vraćati smislen i sažet kontekst agentima, pomažući im u donošenju odluka. Četvrto, optimizacija odgovora alata za učinkovitost tokena ključna je za upravljanje troškovima i brzinom obrade u LLM interakcijama. Konačno, precizni 'prompt-engineering' opisa i specifikacija alata osigurava da agenti točno razumiju i koriste svrhu i mogućnosti svakog alata, minimizirajući pogreške i maksimizirajući učinkovitost."

Ključna uloga alata u performansama AI agenata

Ubrzano se razvijajući AI pejzaž, učinkovitost inteligentnog agenta uvelike ovisi o kvaliteti i korisnosti alata kojima se služi. Kako modeli umjetne inteligencije postaju sve sposobniji, omogućujući im obavljanje složenih, višestupanjskih zadataka, način na koji komuniciraju s vanjskim sustavima – putem "alata" – postaje presudan. Anthropic, lider u istraživanju i razvoju AI-ja, podijelio je ključne uvide o tome kako izgraditi, procijeniti, pa čak i optimizirati te alate, dramatično poboljšavajući performanse agenta.

U srcu ovog pristupa leži Model Context Protocol (MCP), sustav dizajniran za osnaživanje agenata velikih jezičnih modela (LLM) s pristupom širokom spektru funkcionalnosti. Međutim, samo pružanje alata nije dovoljno; oni moraju biti maksimalno učinkoviti. Ovaj članak detaljno opisuje Anthropicove dokazane tehnike za poboljšanje agentnih AI sustava, naglašavajući kako AI modeli poput Claudea mogu suradnički usavršavati vlastite skupove alata. Put od početnog koncepta do optimiziranog alata uključuje prototipiranje, rigoroznu evaluaciju i povratnu petlju suradnje sa samim agentom.

Razumijevanje alata za AI agente: Nova paradigma za softver

Tradicionalno, razvoj softvera djeluje na determinističkim principima: uz isti ulaz, funkcija će uvijek proizvesti isti izlaz. Razmotrite jednostavan poziv getWeather("NYC"); on dosljedno dohvaća vrijeme u New Yorku na identičan način. Međutim, AI agenti, poput Anthropicovog Claudea, djeluju kao nedeterministički sustavi. To znači da se njihovi odgovori mogu razlikovati čak i pod identičnim početnim uvjetima.

Ova temeljna razlika zahtijeva promjenu paradigme pri dizajniranju softvera za agente. Alati za AI agente nisu samo funkcije ili API-ji za druge programere; oni su sučelja dizajnirana za inteligentan, ali ponekad nepredvidiv entitet. Kada korisnik pita: "Trebam li danas ponijeti kišobran?", agent bi mogao pozvati alat za vremensku prognozu, koristiti opće znanje ili čak zatražiti pojašnjenje lokacije. Povremeno, agenti mogu halucinirati ili ne razumjeti kako pravilno koristiti alat.

Stoga je cilj povećati 'površinu' na kojoj agenti mogu biti učinkoviti. To znači stvaranje alata koji nisu samo robusni, već i 'ergonomski' za agente. Zanimljivo, Anthropicovo iskustvo pokazuje da se alati dizajnirani s nedeterminističkom prirodom agenta na umu često pokažu iznenađujuće intuitivnima i lakima za razumijevanje i ljudima. Ova perspektiva razvoja alata ključna je za otključavanje punog potencijala sofisticiranih modela poput Claude Opus ili Claude Sonnet u primjenama u stvarnom svijetu.

Razvijanje učinkovitih AI alata: Od prototipa do optimizacije

Put stvaranja učinkovitih alata za AI agente iterativan je proces izgradnje, testiranja i usavršavanja. Anthropic naglašava praktičan pristup, počevši od brzog prototipiranja, a zatim prelazi na sveobuhvatnu evaluaciju.

Izgradnja brzog prototipa

Predviđanje kako će agenti komunicirati s alatima može biti izazovno bez praktičnog iskustva. Prvi korak uključuje brzo postavljanje prototipa. Ako programeri koriste agenta poput Claude Code za stvaranje alata, ključno je pružiti dobro strukturiranu dokumentaciju za sve temeljne softverske biblioteke, API-je ili SDK-ove (uključujući MCP SDK). Ravne 'llms.txt' datoteke, koje se često nalaze na službenim dokumentacijskim stranicama, posebno su prilagođene LLM-u.

Ovi prototipovi mogu se omotati u lokalni MCP poslužitelj ili Desktop Extension (DXT) kako bi se olakšalo lokalno testiranje unutar Claude Codea ili aplikacije Claude Desktop. Za programsko testiranje, alati se također mogu izravno proslijediti u Anthropic API pozive. Ova početna faza potiče programere da osobno testiraju alate, prikupljaju povratne informacije korisnika i grade intuiciju oko očekivanih slučajeva upotrebe i upita koje alati trebaju obraditi.

Provođenje sveobuhvatne evaluacije

Nakon što prototip postane funkcionalan, sljedeći kritični korak je mjerenje koliko učinkovito agent koristi te alate putem sustavne evaluacije. To uključuje generiranje mnoštva evaluacijskih zadataka temeljenih na scenarijima iz stvarnog svijeta.

Generiranje evaluacijskih zadataka

Evaluacijski zadaci trebali bi biti inspirirani stvarnim korisničkim upitima i koristiti realistične izvore podataka. Važno je izbjegavati pojednostavljena "sandbox" okruženja koja ne testiraju adekvatno složenost alata pod opterećenjem. Snažni evaluacijski zadaci često zahtijevaju od agenata da izvrše više poziva alata kako bi postigli rješenje.

Vrsta zadatka	Snažan primjer	Slab primjer
Zakazivanje sastanka	'Zakažite sastanak s Jane sljedeći tjedan kako bismo razgovarali o našem najnovijem projektu Acme Corp. Priložite bilješke s našeg posljednjeg sastanka o planiranju projekta i rezervirajte konferencijsku dvoranu.'	'Zakažite sastanak s jane@acme.corp sljedeći tjedan.'
Korisnička podrška	'Korisnik ID 9182 prijavio je da mu je naplaćeno tri puta za jedan pokušaj kupnje. Pronađite sve relevantne zapise i utvrdite jesu li drugi korisnici pogođeni istim problemom.'	'Pretražite evidenciju plaćanja za 'purchase_complete' i 'customer_id=9182'.'
Analiza zadržavanja	'Kupac Sarah Chen upravo je podnijela zahtjev za otkazivanje. Pripremite ponudu za zadržavanje. Odredite: (1) zašto odlaze, (2) koja bi ponuda za zadržavanje bila najprivlačnija i (3) sve faktore rizika kojih bismo trebali biti svjesni prije davanja ponude.'	'Pronađite zahtjev za otkazivanje od strane korisnika ID 45892.'

Svaki prompt treba biti uparen s provjerljivim odgovorom ili ishodom. Provjeritelji mogu varirati od jednostavnih usporedbi nizova do naprednijih evaluacija koje angažiraju agenta za procjenu odgovora. Ključno je izbjegavati pretjerano stroge provjeritelje koji bi mogli odbiti valjane odgovore zbog manjih razlika u formatiranju. Opcionalno, programeri mogu specificirati očekivane pozive alata, iako to treba učiniti pažljivo kako bi se izbjeglo pretjerano specificiranje ili prekomjerno prilagođavanje određenim strategijama, budući da agenti mogu pronaći više valjanih putova do rješenja.

Programsko provođenje evaluacije

Anthropic preporučuje programsko provođenje evaluacija pomoću izravnih LLM API poziva unutar jednostavnih agentnih petlji (npr. while petlje koje se izmjenjuju između LLM API-ja i poziva alata). Svaki evaluacijski agent dobiva jedan zadatak (prompt) i alate. U sistemskim promptovima za ove agente korisno je uputiti ih da ispisuju strukturirane blokove odgovora (za provjeru), obrazloženje i blokove povratnih informacija prije poziva alata i blokova odgovora. To potiče ponašanje 'lanca razmišljanja' (Chain-of-Thought – CoT), povećavajući učinkovitu inteligenciju LLM-a. Claudeova značajka 'isprepletenog razmišljanja' nudi sličnu funkcionalnost odmah, pružajući uvide u to zašto agenti donose specifične izbore alata.

Osim vrhunske točnosti, ključno je prikupljanje metrika poput ukupnog vremena izvođenja, broja poziva alata, potrošnje tokena i pogrešaka alata. Praćenje poziva alata može otkriti uobičajene radne tokove agenata, sugerirajući prilike za konsolidaciju ili usavršavanje alata.

Optimiziranje alata uz pomoć AI-ja: Claudeov kolaborativni pristup

Analiza rezultata evaluacije ključna je faza. Sami agenti mogu biti neprocjenjivi partneri u tom procesu, prepoznajući probleme i pružajući povratne informacije. Međutim, njihove povratne informacije nisu uvijek eksplicitne; ono što izostave može biti jednako indikativno kao i ono što uključe. Programeri bi trebali detaljno pregledati rasuđivanje agenta (CoT), pregledati sirove transkripte (uključujući pozive alata i odgovore) i analizirati metrike pozivanja alata. Na primjer, redundantni pozivi alata mogli bi signalizirati potrebu za prilagodbom paginacije ili ograničenja tokena, dok česte pogreške zbog nevažećih parametara mogu ukazivati na nejasne opise alata.

Značajan primjer iz Anthropicovog iskustva uključivao je Claudeov alat za pretraživanje weba, gdje je nepotrebno dodavao '2025' upitima, što je iskrivljavalo rezultate. Poboljšanje opisa alata bilo je ključno za usmjeravanje Claudea u pravom smjeru.

Najinovativniji aspekt Anthropicove metodologije je sposobnost dopuštanja agentima da analiziraju vlastite rezultate i poboljšavaju svoje alate. Spajanjem transkripata evaluacije i njihovim unošenjem u Claude Code, programeri mogu iskoristiti Claudeovu stručnost u analizi složenih interakcija i refaktoriranju alata. Claude je izvrstan u osiguravanju dosljednosti između implementacija alata i opisa, čak i kroz brojne promjene. Ova snažna povratna petlja znači da su mnogi Anthropicovi vlastiti savjeti o razvoju alata generirani i usavršeni kroz sam proces optimizacije uz pomoć agenata, što odražava rastući trend agentnih radnih tokova u razvoju softvera.

Ključna načela za razvoj visokokvalitetnih alata za AI agente

Kroz opsežna eksperimentiranja i optimizaciju vođenu agentima, Anthropic je identificirao nekoliko temeljnih načela za izradu visokokvalitetnih alata za AI agente:

Strateški odabir alata: Mudro birajte koje alate ćete implementirati, i što je kritično, koje nećete. Preopterećenje agenta nepotrebnim alatima može dovesti do zbunjenosti i neučinkovitosti.
Jasno imenovanje (Namespacing): Definirajte jasne granice i funkcionalnosti za svaki alat putem učinkovitog imenovanja. To pomaže agentima da razumiju precizan opseg i svrhu svake sposobnosti.
Povrat smislenog konteksta: Alati bi trebali agentu vraćati sažet i relevantan kontekst, omogućujući informirano donošenje odluka bez opširnih ili suvišnih informacija.
Optimizacija učinkovitosti tokena: Optimizirajte odgovore alata da budu učinkoviti u pogledu tokena. U LLM interakcijama, svaki token je važan i za trošak i za brzinu obrade.
Precizan Prompt Inženjering: Pedantno 'prompt-engineerirajte' opise i specifikacije alata. Jasne, nedvosmislene upute ključne su za agente da ispravno tumače i koriste alate.

Pridržavajući se ovih načela i prihvaćajući iterativni razvojni ciklus uz pomoć agenata, programeri mogu izgraditi robusne, učinkovite i vrlo djelotvorne alate koji značajno poboljšavaju performanse i mogućnosti AI agenata, pomičući granice onoga što ti inteligentni sustavi mogu postići.