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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。
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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
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。
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。
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
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。
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。
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。