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MCP-Werkzeuge entwerfen, die LLMs tatsächlich richtig verwenden — Begleitvideos

Der Artikel untersucht den Unterschied zwischen einem MCP-Werkzeug, das im Inspector lediglich erkannt wird, und einem Werkzeug, das ein Modell im richtigen Moment tatsächlich auswählt: Namen, Beschreibungen, Parameterstrukturen, Fehlermeldungen, Rückgabewerte und das Zusammenspiel mit anderen Werkzeugen. Diese beiden Anthropic-Sitzungen behandeln dieses Thema am unmittelbarsten — präsentiert von den Menschen, die Claudes eigene Werkzeuge entwerfen.

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18:58
Effektivere KI-Agenten entwickeln

Anthropic

Anthropic-Entwickler zeigen, was sie tatsächlich änderten, als ihre Multi-Agenten-Systeme Werkzeuge falsch verwendeten: Endpunkte zusammenführen, Namen statt IDs zurückgeben und MCP sowie Agent Skills nutzen, statt immer mehr Werkzeuge in den System-Prompt zu packen. Das entspricht Punkt für Punkt der Checkliste des Artikels zu Werkzeugbeschreibungen und Rückgabeformaten.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Werkzeuge so gestalten, dass Agenten die richtige Aktion mit den richtigen Parametern auswählen.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Sie sollten den Unterschied zwischen Werkzeugschema, Werkzeugbeschreibung und Agentenanweisung kennen.

Hinweis von AI Expert: Die Beispiele sind Anthropic-spezifisch, die Gestaltungsregel ist jedoch stabil: Mehrdeutigkeit reduzieren, nützliche Identifikatoren zurückgeben und die Werkzeugwahl anhand realer Aufgaben testen. Prüfen Sie die aktuellen Empfehlungen zu Agent Skills und MCP, bevor Sie ein produktspezifisches Muster übernehmen.

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Hannah Moran und Jeremy Hadfield aus dem Applied-AI-Team zeigen an einem realen Pokémon-Spielagenten, wie Werkzeugaufrufe und Agenten-Prompts formuliert werden: Wann gehört ein Verhalten in den System-Prompt, wann in die Werkzeugbeschreibung, und welche Vorbedingungen eines Werkzeugs muss das Modell kennen? Das ist besonders nützlich, nachdem Sie Ihren ersten MCP-Server gebaut haben und Claude ihn anders als erwartet aufruft.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Entscheiden können, welches Verhalten in den System-Prompt, die Werkzeugbeschreibung oder die Vorbedingungen des Werkzeugs gehört.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Sie sollten mindestens einen werkzeugnutzenden Agenten entwickelt oder untersucht haben.

Hinweis von AI Expert: Das Demo-Spiel ist die Lernoberfläche, nicht der eigentliche Zweck. Übertragbar ist der Entwurf des Vertrags zwischen Prompt und Werkzeug. Validieren Sie jeden produktiven Prompt mit Eval-Fällen für falsche Werkzeugwahl und fehlende Parameter.

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