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記事では、インスペクターに表示されるだけのMCPツールと、モデルが適切なタイミングで実際に選択できるツールとの違いを扱います。名前、説明、パラメーターの形、エラーメッセージ、ツールの戻り値、ほかのツールとの組み合わせ方が重要です。この2本のAnthropicのセッションは、Claude自身のツールを設計する人々が、その領域をカメラの前で最も直接的に解説したものです。
18:58Anthropic
Anthropicのエンジニアが、マルチエージェントシステムによるツールの誤用に対して実際に行った変更を解説します。エンドポイントの統合、IDではなく名前を返す設計、システムプロンプトへツールを詰め込むのではなくMCPやAgent Skillsを活用する方法を扱います。記事にあるツールの説明と戻り値の形に関するチェックリストに、項目ごとに対応しています。
このセクションから得られるもの: エージェントが適切なパラメーターで正しいアクションを選べるよう、ツール設計を改善できます。
視聴または事前に知っておくべきもの: ツールスキーマ、ツールの説明、エージェントへの指示の違いを理解していること。
AI Expertの注記: 事例はAnthropic固有ですが、設計上の教訓は普遍的です。ツール間の曖昧さを減らし、有用な識別子を返し、実際のタスクでツール選択をテストしてください。製品固有のパターンをコピーする前に、現行のAgent SkillsとMCPの指針を再確認してください。
29:27Anthropic
Applied AIのHannah MoranとJeremy Hadfieldが、ポケモンをプレイする実際のエージェントを使い、ツール呼び出しとエージェント用プロンプトの表現方法を解説します。振る舞いをシステムプロンプトとツールの説明のどちらに置くべきか、各ツールの事前条件としてモデルが何を知る必要があるかを扱います。最初のMCPサーバーを作った後、Claudeが予想外の方法で呼び出すことに気づいた時点で、すぐに役立つ内容です。
このセクションから得られるもの: どの振る舞いをシステムプロンプト、ツールの説明、ツールの事前条件のどこに置くべきかを判断できます。
視聴または事前に知っておくべきもの: ツールを使用するエージェントを少なくとも1つ構築または調査した経験。
AI Expertの注記: デモゲームは学習の題材であり、主題そのものではありません。応用できる教訓は、プロンプトとツールの契約設計です。本番用プロンプトは、誤ったツールの選択やパラメーター不足の失敗を含む評価ケースで検証してください。
