为了提高模型对工具的可发现性，请关注三个主要方面：清晰的文档、标准化的接口和有组织的工具注册表。可发现性确保模型能够有效地识别和使用适合特定任务的工具。这要求以与模型处理信息的方式相符的方式构建工具，并通过元数据和逻辑分组明确其能力。
首先，为每个工具提供详细且一致的文档。这包括工具用途、输入/输出格式以及示例使用场景的描述。例如，如果一个工具旨在获取天气数据，则需要记录它接受的确切参数（例如，经度/纬度、日期范围）以及响应的结构（例如，包含温度、湿度的 JSON）。使用标准化的工具函数和参数命名约定——比如 get_weather(location, date)——以帮助模型识别模式。此外，包含错误处理详情（例如，工具如何响应无效输入），以便模型可以预测边缘情况。文档模糊或不完整的工具更难被模型正确使用。
其次，实现一个中心化的工具注册表或目录。这充当一个可搜索的目录，工具按功能、输入类型或领域进行分类。例如，将工具归类到“地理空间分析”、“图像处理”或“金融数据 API”等标签下。每个条目应包含元数据，如工具用途、所需权限以及与其他工具的兼容性。为了使其可操作，请以机器可读格式（如 JSON 或 YAML）构建注册表，模型可以解析这些格式。例如，工具的条目可能包含 name: "image_resizer"、description: "Resizes images to specified dimensions" 和 tags: ["image", "preprocessing"] 等字段。这使得模型能够根据任务要求筛选工具，提高选择相关选项的准确性。
最后，启用反馈循环以随着时间的推移完善可发现性。跟踪工具的使用频率、哪些组合被一起选择以及模型在何处难以找到合适的选项。例如，如果某个数据可视化工具经常被忽略，分析其元数据是否缺乏清晰度或是否被错误分类。利用这些数据更新文档、调整工具分组或简化复杂接口。您还可以实施用户驱动的标签或排名系统——例如允许开发者对工具的可用性进行评分——以突出高质量的选项。定期审计和更新工具生态系统，确保其与不断演进的模型需求和实际使用模式保持一致。