Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
16.9K subscribers
879 photos
14 videos
21 files
728 links
админ - @workakkk

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python книги📚

@datascienceiot - ml книги📚

№ 5037635661
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
📕 Свежий гайд от Anthropic: Writing effective tools for agents — with agents

Anthropic описывает, как правильно создавать инструменты (tools) для AI-агентов: так, чтобы они были максимально полезными, эффективными и надёжными. Особый акцент сделан на том, как использовать самих агентов для прототипирования, тестирования и оптимизации инструментов.

Как писать эффективные инструменты для агентов
- Делай быстрые прототипы и сразу проверяй, как агент с ними работает.
- Тестируй на реальных сценариях, а не на абстрактных примерах.
- Анализируй логи и поведение агента, чтобы находить ошибки и непонятные места.
- Избегай дублирования: один инструмент должен выполнять одну чёткую задачу.
- Используй понятные имена и структуры (`machinelearning_create_task`, `mla_list_users`).
- Возвращай только нужные данные, не перегружай ответ лишним. Добавляй фильтрацию и пагинацию.
- Пиши описания так, чтобы их понял даже человек, который не в теме: чётко, без двусмысленностей, с примерами входа и выхода.

Что это дает:

- Улучшает способность AI-агентов решать реальные задачи.
- Минимизирует ошибки: неверное использование инструментов, лишние токены, избыточные вызовы.
- Повышает надёжность и предсказуемость поведения агентов.
- Упрощает масштабирование — добавление новых инструментов и задач.

🟠 Полный гайд: https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents

@ai_machinelearning_big_data

#Anthropic #claude #aiagents #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍2