Et si la définition des outils d'agents d'IA gaspillait trop de contexte ? Voici un nouveau tutoriel pour Anthropic ! Le nouveau tutoriel d'Anthropic porte sur les agents et s'intitule : « Exécuter du code avec MCP : Créer des agents plus efficaces ». Le problème fondamental est simple, mais c'est un problème auquel tout le monde est fréquemment confronté : 1. Les différents outils définis par chacun occuperont la fenêtre de contexte lors de l'exécution du modèle volumineux (par exemple, une invite système comme celle-ci : les outils que vous pouvez utiliser incluent l'environnement d'exécution Python, la calculatrice, la lecture de données, etc., et les définitions de ces outils peuvent être très longues). 2. Les résultats intermédiaires des appels d'outils sont répétés plusieurs fois dans le contexte, ce qui gaspille des jetons. La solution d'Anthropic est simple : encapsuler tout cela dans le serveur MCP, permettant à l'Agent d'écrire du code pour appeler le serveur MCP (Agent AS JIT, c'est l'idée principale). J'ai compilé les informations dans des fiches récapitulatives pour tout le monde, vous pouvez donc y jeter un coup d'œil. Le texte original se trouve ici :
