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工具是AI代理与世界交互的媒介。精心设计的工具能区分出高效运作的代理与那些产生幻觉、静默失败或消耗十倍不必要令牌的代理。本技能涵盖从模式设计到错误处理的完整工具构建流程，包括JSON Schema最佳实践、真正助力大语言模型的描述撰写、数据验证，以及正逐渐成为AI工具通用标准的MCP新兴规范。核心洞见：工具描述的重要性远超工具实现本身。
Agent Tool Builder - AI 工具设计专家
技能概述
Agent Tool Builder 专注于帮助开发者设计让 LLM 精确理解和调用的 AI 工具接口，涵盖 Schema 设计、描述编写、错误处理和 MCP 协议最佳实践。
适用场景
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AI Agent 工具开发 当你需要为 Claude、GPT-4 或其他 LLM 创建可调用工具时，本技能提供从 JSON Schema 定义到错误处理的完整设计方案，确保工具被正确调用。
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工具调用问题调试 当你的 Agent 出现幻觉、调用错误工具或 silent failure 时，本技能帮助诊断根本原因——通常是工具描述或 Schema 设计问题，而非实现代码问题。
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MCP 协议集成 当你需要将现有工具转换为 MCP（Model Context Protocol）标准格式，或从零设计符合 MCP 规范的新工具时，提供协议指导和 Schema 生成建议。
核心功能
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工具 Schema 设计 生成清晰、无歧义的 JSON Schema 定义，包括参数类型、枚举值、必填字段和默认值设置。核心原则：Schema 约束越明确，LLM 调用越准确。
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工具描述优化 编写能够帮助 LLM 理解工具用途、参数含义和返回格式的描述文案。关键洞察：LLLM 从不看你代码，它只看 Schema 和描述。
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错误处理设计 设计能够帮助 LLM 从错误中恢复的错误响应格式，包括错误类型、可修复建议和重试指导，避免 Agent 进入死循环。
常见问题
为什么 LLM 总是调用错我的工具？
通常问题不在实现代码，而在工具描述和 Schema 设计。检查：描述是否明确了工具的边界？参数说明是否包含示例？枚举值是否完整？本技能可以帮你诊断并修复这些问题。
MCP 协议是什么？我需要用它吗？
MCP（Model Context Protocol）是正在成为 AI 工具标准协议的开放规范。它统一了工具定义格式，使工具可以在不同 Agent 框架间复用。如果你的工具需要跨平台使用，建议采用 MCP 标准。
工具描述应该写多长？
描述需要足够详细让 LLM 理解，但不要冗长。建议结构：工具目的 + 使用场景 + 重要约束 + 返回格式说明。参数描述应包含类型、单位、取值范围和示例。