Инструменты для агентов: повышение производительности ИИ с помощью оптимизации Claude

title: "Инструменты для агентов: повышение производительности ИИ с помощью оптимизации Claude" slug: "writing-tools-for-agents" date: "2026-03-08" lang: "ru" source: "https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents" category: "Инструменты для разработчиков" keywords:

• ИИ-агенты
• Инструменты LLM
• Anthropic Claude
• Оптимизация инструментов
• Агентные ИИ-системы
• Протокол контекста модели (MCP)
• Оценка инструментов
• Промпт-инжиниринг
• Инструменты разработчика
• Производительность ИИ
• Недетерминированные системы
• Разработка программного обеспечения meta_description: "Узнайте, как создавать и оптимизировать высококачественные инструменты для ИИ-агентов с помощью Anthropic Claude. Освойте создание прототипов, комплексные оценки и сотрудничество с агентами для повышения производительности ИИ." image: "/images/articles/writing-tools-for-agents.png" image_alt: "Иллюстрация оценки и оптимизации инструментов ИИ-агентов с использованием Claude Code для повышения производительности." quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
• Anthropic schema_type: "NewsArticle" reading_time: 7 faq:
• question: "Что такое Протокол контекста модели (MCP) и как он связан с ИИ-агентами?" answer: "Протокол контекста модели (MCP) — это фреймворк, разработанный для расширения возможностей агентов больших языковых моделей (LLM) путем предоставления им доступа к сотням инструментов, что позволяет им решать сложные реальные задачи. Он определяет стандартизированный способ взаимодействия агентов с внешними системами и источниками данных, изменяя то, как ИИ-агенты могут использовать детерминированное программное обеспечение. Вместо того чтобы агенты полагались исключительно на свои внутренние знания, MCP позволяет им использовать специализированные инструменты, подобно тому, как человек использует различные приложения или справочники для выполнения задач, тем самым значительно расширяя их возможности и эффективность в различных областях."
• question: "Почему разработка инструментов специально для недетерминированных ИИ-агентов отличается от традиционной разработки программного обеспечения?" answer: "Традиционная разработка программного обеспечения обычно включает создание контрактов между детерминированными системами, где заданный ввод всегда дает один и тот же предсказуемый результат. Однако ИИ-агенты недетерминированы, что означает, что их ответы могут варьироваться даже при идентичных начальных условиях. Это фундаментальное различие требует переосмысления дизайна инструментов. Вместо того чтобы предполагать точные, статические взаимодействия, инструменты для ИИ-агентов должны быть достаточно надежными, чтобы справляться с разнообразными рассуждениями агентов, потенциальными недопониманиями или даже галлюцинациями. Цель состоит в том, чтобы сделать инструменты «эргономичными» для агентов, облегчая их разнообразные стратегии решения проблем, что часто приводит к удивительно интуитивным инструментам и для пользователей-людей."
• question: "Каковы критически важные шаги в оценке производительности инструментов ИИ-агентов?" answer: "Оценка инструментов ИИ-агентов включает системный подход, начинающийся с генерации разнообразного набора реальных оценочных задач. Эти задачи должны быть достаточно сложными, чтобы проверить инструменты на прочность, потенциально требуя нескольких вызовов инструмента. Далее, оценка запускается программно, обычно с использованием агентных циклов, которые имитируют взаимодействие агента с инструментами. Ключевые собираемые метрики включают точность, общее время выполнения, количество вызовов инструмента, потребление токенов и ошибки инструмента. Наконец, анализ результатов включает получение рассуждений и обратной связи от агентов, просмотр необработанных стенограмм и выявление закономерностей в использовании или ошибках инструмента для определения областей улучшения в описаниях, схемах или реализациях инструментов."
• question: "Как ИИ-агенты, такие как Claude, могут оптимизировать свои собственные инструменты?" answer: "Anthropic демонстрирует, что ИИ-агенты, в частности модели вроде Claude Code, могут играть ключевую роль в оптимизации тех самых инструментов, которые они используют. Это достигается путем предоставления агенту стенограмм и результатов оценки инструментов. Claude затем может анализировать эти взаимодействия, выявлять неэффективность, несоответствия или области, где описания инструментов неясны, и предлагать рефакторинги. Например, он может гарантировать, что реализации и описания инструментов остаются самосогласованными после изменений, или рекомендовать корректировки параметров для повышения эффективности токенов. Этот совместный подход использует аналитические возможности агента для постоянного улучшения качества и эргономики его набора инструментов, что приводит к повышению производительности."
• question: "Каковы ключевые принципы создания высококачественных инструментов для ИИ-агентов?" answer: "Создание эффективных инструментов для ИИ-агентов руководствуется несколькими основными принципами. Во-первых, разумный выбор того, какие инструменты реализовать (а какие исключить), имеет решающее значение для ясности и эффективности агента. Во-вторых, четкое разделение инструментов по пространствам имен (namespacing) определяет их функциональные границы, уменьшая двусмысленность для агента. В-третьих, инструменты должны возвращать агентам значимый и краткий контекст, помогая им в принятии решений. В-четвертых, оптимизация ответов инструментов для эффективности токенов жизненно важна для управления затратами и скоростью обработки во взаимодействиях LLM. Наконец, тщательный промпт-инжиниринг описаний и спецификаций инструментов гарантирует, что агенты точно понимают и используют назначение и возможности каждого инструмента, минимизируя ошибки и максимизируя эффективность."

## Решающая роль инструментов в производительности ИИ-агентов

В быстро развивающейся сфере ИИ эффективность интеллектуального агента в значительной степени зависит от качества и полезности инструментов, которыми он владеет. По мере того как модели искусственного интеллекта становятся все более способными, позволяя им выполнять сложные многоступенчатые задачи, способ их взаимодействия с внешними системами – посредством «инструментов» – приобретает первостепенное значение. Anthropic, лидер в исследованиях и разработке ИИ, поделился важными сведениями о том, как создавать, оценивать и даже оптимизировать эти инструменты, значительно повышая производительность агентов.

В основе этого подхода лежит Протокол контекста модели (MCP) – система, разработанная для расширения возможностей агентов больших языковых моделей (LLM) путем предоставления им доступа к широкому спектру функций. Однако простого предоставления инструментов недостаточно; они должны быть максимально эффективными. Эта статья углубляется в проверенные методы Anthropic по улучшению агентных ИИ-систем, подчеркивая, как ИИ-модели, такие как Claude, могут совместно совершенствовать свои собственные наборы инструментов. Путь от первоначальной концепции до оптимизированного инструмента включает прототипирование, строгую оценку и совместную обратную связь с самим агентом.

## Понимание инструментов ИИ-агентов: новая парадигма программного обеспечения

Традиционно разработка программного обеспечения основывается на детерминированных принципах: при одном и том же вводе функция всегда будет выдавать один и тот же результат. Рассмотрим простой вызов `getWeather("NYC")`; он последовательно получает погоду в Нью-Йорке идентичным образом. Однако ИИ-агенты, такие как Claude от Anthropic, функционируют как *недетерминированные* системы. Это означает, что их ответы могут варьироваться даже при идентичных начальных условиях.

Это фундаментальное различие требует смены парадигмы при разработке программного обеспечения для агентов. Инструменты для ИИ-агентов – это не просто функции или API для других разработчиков; это интерфейсы, разработанные для интеллектуальной, но иногда непредсказуемой сущности. Когда пользователь спрашивает: «Стоит ли мне взять зонт сегодня?», агент может вызвать инструмент погоды, использовать общие знания или даже запросить уточнение местоположения. Иногда агенты могут галлюцинировать или неправильно понимать, как правильно использовать инструмент.

Поэтому цель состоит в том, чтобы увеличить «площадь поверхности», на которой агенты могут быть эффективными. Это означает создание инструментов, которые не только надежны, но и «эргономичны» для использования агентами. Интересно, что опыт Anthropic показывает, что инструменты, разработанные с учетом недетерминированной природы агента, часто оказываются удивительно интуитивными и легкими для понимания людьми. Такой подход к разработке инструментов является ключом к раскрытию полного потенциала сложных моделей, таких как [Claude Opus](/ru/claude-opus-4-6) или [Claude Sonnet](/ru/claude-sonnet-4-6), в реальных приложениях.

## Разработка эффективных инструментов ИИ: от прототипа к оптимизации

Путь создания эффективных инструментов для ИИ-агентов — это итеративный процесс построения, тестирования и совершенствования. Anthropic подчеркивает практический подход, начиная с быстрого прототипирования, а затем переходя к всесторонней оценке.

### Создание быстрого прототипа

Предсказать, как агенты будут взаимодействовать с инструментами, может быть сложно без практического опыта. Первый шаг включает быстрое создание прототипа. Если разработчики используют агента, такого как [Claude Code](https://www.anthropic.com/claude-code), для создания инструментов, крайне важно предоставить хорошо структурированную документацию для любых базовых библиотек программного обеспечения, API или SDK (включая MCP SDK). Плоские файлы 'llms.txt', часто встречающиеся на официальных сайтах документации, особенно удобны для LLM.

Эти прототипы можно обернуть в локальный сервер MCP или расширение для рабочего стола (DXT), чтобы облегчить локальное тестирование в Claude Code или приложении Claude Desktop. Для программного тестирования инструменты также могут быть напрямую переданы в вызовы Anthropic API. Эта начальная фаза побуждает разработчиков лично тестировать инструменты, собирать отзывы пользователей и развивать интуицию относительно ожидаемых вариантов использования и промптов, которые инструменты предназначены обрабатывать.

### Проведение комплексной оценки

Как только прототип становится функциональным, следующим критическим шагом является измерение эффективности использования агентом этих инструментов посредством систематической оценки. Это включает генерацию множества оценочных задач, основанных на реальных сценариях.

#### Генерация оценочных задач

Оценочные задачи должны быть вдохновлены реальными запросами пользователей и использовать реалистичные источники данных. Важно избегать упрощенных «песочниц», которые не позволяют адекватно протестировать сложность инструментов. Сложные оценочные задачи часто требуют от агентов выполнения нескольких вызовов инструментов для достижения решения.

| Тип задачи | Удачный пример | Неудачный пример |
| :-------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Планирование встреч** | "Запланируйте встречу с Джейн на следующей неделе для обсуждения нашего последнего проекта Acme Corp. Прикрепите заметки с нашего последнего совещания по планированию проекта и зарезервируйте конференц-зал." | "Запланируйте встречу с jane@acme.corp на следующей неделе." |
| **Обслуживание клиентов** | "Клиент с ID 9182 сообщил, что с него трижды сняли плату за одну попытку покупки. Найдите все соответствующие записи в журналах и определите, пострадали ли другие клиенты от той же проблемы." | "Искать в журналах платежей 'purchase_complete' и 'customer_id=9182'." |
| **Анализ удержания** | "Клиентка Сара Чен только что подала запрос на отмену. Подготовьте предложение по удержанию. Определите: (1) почему они уходят, (2) какое предложение по удержанию будет наиболее убедительным, и (3) какие факторы риска мы должны учитывать, прежде чем делать предложение." | "Найдите запрос на отмену от клиента с ID 45892." |

Каждый промпт должен сопровождаться проверяемым ответом или результатом. Верификаторы могут варьироваться от простого сравнения строк до более сложных оценок, привлекающих агента для суждения о ответе. Крайне важно избегать чрезмерно строгих верификаторов, которые могут отклонять допустимые ответы из-за незначительных различий в форматировании. При желании разработчики могут указать ожидаемые вызовы инструментов, хотя это следует делать осторожно, чтобы избежать чрезмерной детализации или переобучения под конкретные стратегии, поскольку агенты могут найти несколько допустимых путей к решению.

#### Программное выполнение оценки

Anthropic рекомендует программно выполнять оценки, используя прямые вызовы API LLM в простых агентных циклах (например, циклы `while`, чередующие вызовы API LLM и инструментов). Каждому агенту оценки предоставляется один промпт задачи и инструменты. В системных промптах для этих агентов полезно инструктировать их выводить структурированные блоки ответов (для проверки), рассуждений и обратной связи *перед* блоками вызова инструмента и ответа. Это способствует поведению «цепочки рассуждений» (CoT), повышая эффективный интеллект LLM. Функция «чередующегося мышления» Claude предлагает аналогичную функциональность из коробки, предоставляя понимание того, почему агенты делают определенный выбор инструментов.

Помимо точности верхнего уровня, жизненно важен сбор таких метрик, как общее время выполнения, количество вызовов инструмента, потребление токенов и ошибки инструмента. Отслеживание вызовов инструмента может выявить общие рабочие процессы агента, предлагая возможности для консолидации или доработки инструментов.

## Оптимизация инструментов с помощью ИИ: совместный подход Claude

Анализ результатов оценки является критически важным этапом. Сами агенты могут быть бесценными партнерами в этом процессе, выявляя проблемы и предоставляя обратную связь. Однако их обратная связь не всегда является явной; то, что они *опускают*, может быть столь же показательным, как и то, что они *включают*. Разработчикам следует тщательно изучать рассуждения агентов (CoT), просматривать необработанные стенограммы (включая вызовы инструментов и ответы) и анализировать метрики вызова инструментов. Например, избыточные вызовы инструментов могут указывать на необходимость корректировки пагинации или ограничений токенов, в то время как частые ошибки из-за неверных параметров могут свидетельствовать о неясных описаниях инструментов.

Заметный пример от Anthropic касался инструмента веб-поиска Claude, который ненужным образом добавлял '2025' к запросам, искажая результаты. Улучшение описания инструмента стало ключом к направлению Claude в правильное русло.

Наиболее инновационным аспектом методологии Anthropic является способность позволять агентам анализировать свои *собственные* результаты и улучшать свои инструменты. Объединяя стенограммы оценки и передавая их в Claude Code, разработчики могут использовать опыт Claude в анализе сложных взаимодействий и рефакторинге инструментов. Claude превосходно справляется с обеспечением согласованности между реализациями и описаниями инструментов, даже при многочисленных изменениях. Этот мощный цикл обратной связи означает, что большая часть собственных рекомендаций Anthropic по разработке инструментов была сгенерирована и усовершенствована именно благодаря этому процессу оптимизации с помощью агентов, что перекликается с растущей тенденцией к [агентным рабочим процессам](/ru/github-agentic-workflows) в разработке программного обеспечения.

## Ключевые принципы разработки высококачественных инструментов для агентов

Благодаря обширным экспериментам и оптимизации, управляемой агентами, Anthropic определила несколько основных принципов для создания высококачественных инструментов для ИИ-агентов:

1.  **Стратегический выбор инструментов:** Разумно выбирайте, какие инструменты реализовать, и, что критически важно, какие не реализовывать. Перегрузка агента ненужными инструментами может привести к путанице и неэффективности.
2.  **Четкое разделение по пространствам имен (Namespacing):** Определяйте четкие границы и функциональные возможности для каждого инструмента посредством эффективного разделения по пространствам имен. Это помогает агентам понимать точный охват и назначение каждой возможности.
3.  **Возврат значимого контекста:** Инструменты должны возвращать агенту краткий и релевантный контекст, позволяя принимать обоснованные решения без излишней или посторонней информации.
4.  **Оптимизация эффективности токенов:** Оптимизируйте ответы инструментов для эффективного использования токенов. Во взаимодействиях LLM каждый токен имеет значение как для стоимости, так и для скорости обработки.
5.  **Точный промпт-инжиниринг:** Тщательно проектируйте (prompt-engineer) описания и спецификации инструментов. Четкие, недвусмысленные инструкции жизненно важны для того, чтобы агенты правильно интерпретировали и использовали инструменты.

Придерживаясь этих принципов и используя итеративный цикл разработки с помощью агентов, разработчики могут создавать надежные, эффективные и высокопроизводительные инструменты, которые значительно повышают производительность и возможности ИИ-агентов, расширяя границы того, что эти интеллектуальные системы могут достичь.