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

刚才发了一个图文，给 Seedream 4.0 提示词加上 “IMG_2094.CR2”，会提高图像生成质量，我试了一下是有效的，大概解释一下原因：#ai创造营##ai画图#

CR2、ARW、RW2 这种格式都是相机拍摄的 RAW 格式分支，其中 CR2 是佳能特有的 RAW 格式，还有 CR3。

这些文件名称经常被图片上传到网站时候的各种描述、alt 文本、贴子正文里，然后在被爬取训练数据的时候写到图像对应的标签里面去。

文本编码器在预训练时就学到了“CR2/ARW/RW2=相机RAW=高画质/高动态范围/真实光学特征”的强关联；把这样的标记塞进提示词，会把生成分布推向摄影真实感这一簇，从而提升微细节和光影质感。

像 “.CR2” 这类在词表中较稀有但语义非常“聚焦”的 token，会成为嵌入空间里的强方向向量，能明显改变注意力分配与条件分布，比如把模型从“插画/绘画”拉向“数码相机 RAW 照片”。

所以理论上我们可以看到，其他类似
IMG_####.CR2 / DSC0####.ARW / P1######.RW2 / _DSF####.RAF / DNG ####，这种格式应该都会起作用。

而且打标细致的话，你可以更换后面的后缀来使得生成的图片具有各种品牌相机的成像效果。