Vidéos complémentaires

Concevoir des outils MCP que les LLM utilisent réellement correctement — vidéos complémentaires

L’article examine la différence entre un outil MCP qui s’affiche correctement dans l’inspecteur et un outil qu’un modèle choisit réellement au bon moment — noms, descriptions, forme des paramètres, messages d’erreur, valeurs renvoyées et combinaison avec d’autres outils. Ces deux sessions d’Anthropic sont les explications vidéo les plus directes sur le sujet, données par les personnes qui conçoivent les propres outils de Claude.

Choix principal

18:58

Créer des agents d'IA plus efficaces

Anthropic

Les ingénieurs d’Anthropic expliquent les changements réellement apportés lorsque leurs systèmes multi-agents utilisaient mal les outils — regroupement de plusieurs endpoints, renvoi de noms plutôt que d’identifiants, recours à MCP et aux Agent Skills plutôt qu’accumulation d’outils dans le prompt système. Cela correspond point par point à la liste de contrôle de l’article pour les descriptions d’outils et la conception des valeurs renvoyées.

Ce que vous en retirerez: Améliorer la conception des outils afin que les agents sélectionnent l'action correcte avec les bons paramètres.

À voir ou à connaître au préalable: Connaître la différence entre un schéma d'outil, une description d'outil et une instruction d'agent.

Note d’AI Expert: Les exemples sont propres à Anthropic, mais la leçon de conception est stable : réduire l’ambiguïté entre les outils, renvoyer des identifiants utiles et tester le choix des outils sur de véritables tâches. Consultez les recommandations à jour sur les Agent Skills et MCP avant de reprendre un schéma propre à un produit.

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À voir également

29:27

Rédiger des prompts pour les agents | Code w/ Claude

Anthropic

Hannah Moran et Jeremy Hadfield, de l’équipe Applied AI, montrent comment formuler les appels d’outils et les prompts d’agents à partir d’un agent qui joue à Pokémon — quand placer un comportement dans le prompt système plutôt que dans la description de l’outil, et ce que le modèle doit savoir des préconditions de chaque outil. La vidéo devient immédiatement utile après la création de votre premier serveur MCP, lorsque Claude commence à l’appeler de façon inattendue.

Ce que vous en retirerez: Décider quel comportement appartient au prompt système, à la description de l'outil ou aux préconditions de l'outil.

À voir ou à connaître au préalable: Avoir construit ou inspecté au moins un agent utilisant des outils.

Note d’AI Expert: Considérez le jeu de démonstration comme un support pédagogique, pas comme le sujet principal. La leçon transférable porte sur la conception du contrat entre prompt et outil ; validez tout prompt de production avec des cas d’évaluation qui couvrent le choix du mauvais outil et l’absence de paramètres.

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