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推荐看看，Anthropic 新文章《如何为 Agent 构建工具》

Agent 与传统确定性软件不同，工具的设计要兼顾非确定性行为，不能简单照搬API或函数式开发思路。

建议先快速原型开发并本地测试工具，随后通过与Agent协作生成大量贴近真实场景的评测任务，结合自动化评测和Agent的推理反馈，持续迭代优化。

原则层面：

提出应优先实现高影响力、能覆盖关键工作流的工具，避免无效的“包API”式工具；

通过命名空间（如前缀/后缀）清晰划分工具边界，减少代理混淆；工具返回内容要聚焦高信号上下文，优先自然语言和可读标识符，必要时支持详细/简洁等多种响应格式以兼顾上下游需求；

对于可能产生大量输出的工具，建议分页、过滤、截断并优化默认参数，避免token浪费；错误提示要具体明确，帮助代理自我修正。

工具描述和参数设计要像给新同事写文档一样详尽，消除歧义，输入输出严格定义，持续通过评测微调描述以提升代理调用效果。

详情anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents

听完 Mercor 员工的播客，解答了我之前一个很大的疑惑：为什么一家做招聘的公司，绝大部分的收入却是数据标注业务？
其实道理很简单，数据标注是一个新兴的职业增量，mercor 在做招聘的时候天然地就发现做数据标注人群的增长最快，逐渐就把数据标注人员的招聘做成了一门数据标注平台的生意。
这也是创业公司最合理的发展路径，不是靠臆想预估一个大市场，而是在水里游泳时感知哪里的水最鲜活，从而快速抓住最大的变量。

朋友们，你们起得都很早啊