La capacità di un agente AI di agire correttamente dipende non solo dalla qualità del modello linguistico sottostante, ma in misura sorprendentemente grande da come sono progettati e descritti gli strumenti (tool) che ha a disposizione per eseguire azioni.
Descrizioni chiare, non ambigue
Uno strumento con una descrizione vaga o ambigua — "gestisce i dati del cliente" invece di "aggiorna l'indirizzo email di un cliente esistente dato il suo ID" — porta il modello a interpretazioni sbagliate su quando e come usarlo. Descrizioni precise, con esempi chiari di quando lo strumento va e non va usato, riducono drasticamente gli errori.
Ambito ristretto invece di strumenti generici
Uno strumento con un compito molto specifico è più prevedibile di uno generico che tenta di fare troppe cose diverse. Suddividere le capacità in strumenti mirati, ciascuno con una responsabilità chiara, rende più facile per il modello scegliere quello giusto per ogni situazione.
Parametri obbligatori e valori di default sensati
Definire chiaramente quali parametri sono obbligatori e quali opzionali, con valori di default ragionevoli quando appropriato, riduce le occasioni in cui il modello deve indovinare un dato mancante. Uno strumento ben progettato guida il modello verso l'uso corretto, invece di lasciare troppo spazio all'interpretazione.