Anthropic представила решения трёх ключевых проблем AI-агентов Обложка: Skyread

Anthropic представила решения трёх ключевых проблем AI-агентов

Новости
Главное:

  • Anthropic представили три новых инструмента для AI-агентов в Claude Developer Platform: Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling и Tool Use Examples.
  • Новые механизмы позволяют существенно уменьшить контекстную нагрузку, повысить точность работы и снизить расход токенов при вызове инструментов.
  • Эти функции решают основные проблемы работы с большими библиотеками инструментов, управлением сложными сценариями и корректным форматом вызовов.

Компания Anthropic выпустила обновление для платформы Claude Developer, направленное на повышение эффективности AI-агентов при работе с многочисленными инструментами и API. Представленные три бета-функции – Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling и Tool Use Examples – решают сразу несколько ключевых проблем, с которыми сталкиваются современные языковые модели в сложных проектных задачах.

Первая проблема связана с разрастанием описаний инструментов в MCP-серверах, что приводит к чрезмерному потреблению контекста и снижению производительности. В ответ Anthropic предложили Tool Search Tool – механизм, позволяющий динамически искать и подгружать только релевантные инструменты по запросу, а не загружать сразу все определения. Это позволяет снизить объем токенов на описания в контексте с 72 тысяч до примерно 8,7 тысяч, что существенно экономит ресурсы и повышает точность выбора инструментов.

Вторая инновация – Programmatic Tool Calling – даёт возможность запускать код с вызовами инструментов во встроенной песочнице, что позволяет обрабатывать промежуточные данные внутри скрипта, не засоряя контекст промежуточными результатами. Таким образом уменьшается количество вызовов модели («раундтрипов»), а также затраты токенов – примерно на 37% по сложным задачам. Кроме того, повышается точность обработки сложных сценариев и агрегирования данных.

Последняя новинка, Tool Use Examples, компенсирует недостатки автоматического понимания структуры и конвенций API на основе JSON-схем. В определениях инструментов теперь можно добавлять живые примеры вызовов с реальными данными, что способствует грамотной генерации корректных параметров и снижает число ошибок с 72% до 90%. Этот подход особенно полезен при работе с комплексными вложенными структурами и схожими по назначению инструментами.

Суммарно, представленное обновление решает главные сложности, препятствующие эффективному использованию AI-агентов в реальных продуктах:

  • оптимизирует загрузку библиотек инструментов;
  • упрощает управление многошаговыми рабочими процессами;
  • повышает корректность вызовов и качество результата.

Фичи доступны в бета-версии платформы Claude Developer при добавлении специального заголовка и соответствующем конфигурировании инструментов.

Таким образом, Anthropic продемонстрировали системное решение проблем контекстного переполнения, неэффективного диалога с инструментами и частых ошибок при формировании вызовов. Эти нововведения важны для разработчиков AI-приложений, стремящихся добиться максимальной продуктивности и точности работы своих интеллектуальных агентов.

Tagged