8.2 工具定义与设计

8.2.1 优秀工具定义的特征

一个优秀的工具定义应该：

• 清晰明确：模型能准确理解工具的用途

• 参数完整：所有必要参数都有定义

• 易于使用：参数设计简洁合理

• 文档充分：描述和示例足够详细

8.2.2 工具定义结构

{
  "name": "search_products",
  "description": "在产品数据库中搜索商品",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string",
        "description": "搜索关键词"
      },
      "category": {
        "type": "string",
        "enum": ["electronics", "clothing", "books"],
        "description": "产品类别"
      },
      "price_max": {
        "type": "number",
        "description": "最高价格限制"
      },
      "sort_by": {
        "type": "string",
        "enum": ["price", "rating", "newest"],
        "default": "rating",
        "description": "排序方式"
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

8.2.3 设计原则

原则一：单一职责

每个工具只做一件事，避免功能过于复杂：

❌ 不好：process_order(action, ...)  # 可创建、更新、取消
✓ 好：create_order(...)、update_order(...)、cancel_order(...)

原则二：参数设计清晰

参数应该直观、类型明确：

❌ 不好：date="20260301"  # 字符串，格式不清
✓ 好：date="2026-03-01"  # ISO 格式，有说明

原则三：提供足够的描述

描述应该帮助模型理解何时以及如何使用：

{
  "name": "calculate_shipping",
  "description": "计算订单的运费。当用户询问运费或下单时需要计算运费时调用。需要提供收货地址和商品重量。"
}

原则四：合理使用枚举

受限的参数使用枚举限制：

{
  "priority": {
    "type": "string",
    "enum": ["low", "medium", "high"],
    "description": "任务优先级"
  }
}

8.2.4 常见工具类型

类型	示例	特点
查询类	搜索、获取信息	只读，无副作用
操作类	创建、更新、删除	有副作用，需确认
计算类	数学运算、转换	确定性输出
通信类	发送邮件、消息	外部影响

8.2.5 工具数量的权衡

工具数量影响效果和成本：

• 太少：能力受限

• 太多：模型选择困难、Token 开销大

建议：

• 核心场景所需工具优先

• 动态加载相关工具

• 按场景分组管理

8.2.6 工具分组策略

将工具按功能分组，动态加载：

根据对话场景选择加载哪个工具组。

8.2.7 工具文档最佳实践

描述模板

[用途]。当[触发条件]时调用。[返回内容概述]。

示例：

获取用户的订单历史。当用户询问过去的订单或购买记录时调用。返回订单列表，包含订单号、日期、金额和状态。

参数说明

每个参数都应有清晰的描述，必要时给出示例：

{
  "phone": {
    "type": "string",
    "description": "用户手机号码，格式如 13812345678"
  }
}

8.2.8 工具测试

工具定义需要测试：

1. 理解测试：模型是否能正确理解何时调用

2. 参数测试：参数提取是否准确

3. 边界测试：模糊情况如何处理

4. 拒绝测试：无关请求是否不会调用

8.2.9 上下文感知的工具设计

来自 Anthropic 工程团队的高级工具设计技巧，专注于优化上下文使用效率。

命名空间（Namespacing）

当智能体需要访问数十个 MCP 服务器和数百个工具时，工具功能重叠或用途模糊会导致选择困难。

命名空间策略：

• 按服务分组：asana_search、jira_search、github_search

• 按资源分组：asana_projects_search、asana_users_search

✓ 好：github.createPullRequest、slack.sendMessage
❌ 不好：create_pr、send_msg

响应格式优化

工具返回信息应优先考虑上下文相关性，避免低级技术标识符：

❌ 避免：uuid、256px_image_url、mime_type
✓ 推荐：name、image_url、file_type

灵活的响应格式

通过添加 response_format 参数，让智能体控制返回详细程度：

{
  "response_format": {
    "type": "string",
    "enum": ["concise", "detailed"],
    "description": "concise 返回精简信息；detailed 包含完整 ID 和元数据"
  }
}

模式	Token 消耗	适用场景
concise	低（~⅓）	最终展示、无后续操作
detailed	高	需要 ID 进行后续工具调用

工具使用示例（Tool Use Examples）

JSON Schema 能定义结构有效性，但无法表达使用模式。通过提供示例，展示：

• 格式约定：日期用 YYYY-MM-DD，ID 用 USR-XXXXX

• 可选参数相关性：关键任务填写所有字段，简单任务只需核心字段

• 嵌套结构用法

{
  "name": "create_ticket",
  "input_schema": {...},
  "input_examples": [
    {"title": "紧急：登录页面 500 错误", "priority": "critical", "labels": ["bug"]},
    {"title": "添加暗色模式支持", "labels": ["feature-request"]},
    {"title": "更新文档"}
  ]
}