Почему промпты идут после вызова инструментов в MCP

Узнайте, почему в рабочих процессах MCP промпты размещаются после вызова инструментов для лучшего принятия решений на основе контекста, обработки ошибок и гибких ИИ-систем. Изучите лучшие практики для упорядочивания промптов и инструментов в реализациях Model Context Protocol.

Авторы: НейроАгент

20.11.2025, 09:51

Почему в рабочем процессе MCP промпт инструмента предоставляется после вызова инструмента?

Я работаю с инструментами сервера MCP и столкнулся с вопросом о порядке следования промптов и вызовов инструментов. В моем рабочем процессе я использую инструмент (например, split_task_raw) для разложения задачи на части. После выполнения инструмента я получаю промпт, который инструктирует следующий инструмент. Однако логически параметры для следующего инструмента уже известны как результат предыдущего инструмента. Это raises вопрос о том, почему промпт для следующего инструмента не может быть встроен в выходные данные предыдущего инструмента, а не ожидаться после вызова.

Ключевые вопросы:

Почему в паттерне MCP промпт для следующего шага размещается после вызова инструмента, а не является частью выходных данных предыдущего инструмента?
Было бы лучше (или эффективнее) включать промпт следующего шага в выходные данные предыдущего инструмента, чтобы цепочка была более непрерывной и не было дополнительного шага промпта?
Существуют ли рекомендуемые “лучшие практики” для того, когда выдавать промпты, а когда вызывать инструменты в рабочих процессах MCP?

Любые инсайты, примеры или ссылки будут очень признательны.

В рабочих процессах MCP промпты предоставляются после вызова инструмента для поддержания четкого разделения ответственности, обеспечения надежной обработки ошибок и предоставления ИИ-системе фактического вывода инструмента для принятия более осознанных решений с учетом контекста. Этот шаблон проектирования позволяет модели рассуждать о результатах каждого вызова инструмента перед определением следующего подходящего действия, а не делать предположения о том, что будет содержать вывод.

Содержание

Обзор архитектуры MCP
Почему промпты предоставляются после вызова инструмента
Альтернативные подходы и их ограничения
Лучшие практики для порядка промптов и инструментов
Практические примеры и шаблоны реализации
Заключение

Обзор архитектуры MCP

Протокол контекста модели (MCP) устанавливает четкую архитектуру, в которой инструменты, ресурсы и промпты служат различным целям. Согласно документации Composio, “инструменты контролируются моделью, в то время как Ресурсы и Промпты контролируются пользователем”. Это фундамональное различие определяет проектирование рабочего процесса.

Рабочие процессы MCP следуют стандартной последовательности:

Ввод: Пользователь предоставляет высокоуровневую цель или запрос
Рассуждение: ИИ определяет подходящие действия на основе контекста
Вызов инструмента: Клиент отправляет запрос call_tool() соответствующему серверу
Выполнение: Сервер выполняет инструмент и возвращает результаты
Интеграция контекста: Результаты передаются в следующий промпт модели как дополнительный контекст
Следующий шаг: Модель определяет последующие действия на основе полного контекста

Эта линейная, детерминированная поведение обеспечивает предсказуемые рабочие процессы и поддерживает состояние в течение нескольких диалоговых поворотов, как отмечено в обсуждении Microsoft Community Hub.

Почему промпты предоставляются после вызова инструмента

1. Принятие решений с учетом контекста

Основная причина, по которой промпты следуют за вызовом инструмента, заключается в том, что ИИ-система требует фактического вывода инструмента для принятия информированных решений о следующих шагах. Как объясняется в анализе MarkTechPost, “клиент затем передает этот результат в следующий промпт модели, что делает его дополнительным контекстом”. Это позволяет модели:

Проверять, соответствует ли вывод инструмента ожиданиям
Обрабатывать крайние случаи или неожиданные результаты
Адаптировать рабочий процесс на основе реальных данных, а не предположений
Предоставлять более точные последующие вызовы инструментов

2. Разделение ответственности

MCP поддерживает четкое разделение между различными компонентами:

Инструменты: Выполняют конкретные действия и возвращают структурированные данные
Промпты: Предоставляют инструкции и контекст для принятия решений
Ресурсы: Статические данные, к которым могут обращаться инструменты

Это разделение предотвращает тесную связанность между инструментами и логикой, следующей за их выполнением. Как отмечено в центре разработчиков Upsun, три основных типа взаимодействия MCP работают вместе для создания более богатого ИИ-опыта, выходящего за рамки простого вызова инструментов.

3. Обработка ошибок и восстановление

Когда промпты следуют за вызовом инструмента, система имеет возможность:

Проверять вывод инструмента перед продолжением
Элегантно обрабатывать ошибки
Запрашивать альтернативные подходы при необходимости
Предоставлять значимую обратную связь пользователям

Это особенно важно в сложных рабочих процессах, где выводы инструментов могут не всегда соответствовать ожидаемым форматам или содержать ожидаемые данные.

4. Гибкость и адаптивность

Подход с пост-вызовными промптами позволяет рабочему процессу адаптироваться на основе:

Фактического содержания и структуры результатов инструментов
Условий выполнения, которые не могли быть предсказаны на этапе проектирования
Предпочтений пользователя или ограничений, возникающих в процессе выполнения

Эта гибкость критически важна для обработки реальных сценариев, где идеальная предсказуемость недостижима.

Альтернативные подходы и их ограничения

1. Встраивание промптов в вывод инструмента

Хотя встраивание промптов следующих шагов в вывод инструмента может показаться более эффективным, этот подход имеет значительные ограничения:

Хрупкость: Анализ MarkTechPost прямо указывает, что рабочий процесс MCP “заменяет хрупкие ad-hoc парсинг”. Встраивание промптов в выводы инструментов reintroduces эту хрупкость.

Проектирование, основанное на предположениях: Этот подход предполагает, что вывод инструмента всегда будет содержать ожидаемую информацию в ожидаемом формате, что редко выполняется в реальных приложениях.

Тесная связанность: Инструменты должны были бы знать о последующих шагах рабочего процесса, нарушая принцип единой ответственности и делая систему сложнее в поддержке и расширении.

2. Предопределенные последовательности промптов

Хотя промпты в MCP “позволяют серверам определять переиспользуемые шаблоны промптов и рабочие процессы”, они обычно представляют собой высокоуровневые шаблоны, а не пошловые инструкции, встроенные в выводы инструментов. Гибкость MCP исходит из его способности рассуждать о контексте динамически, а не следовать жестко заданным путям.

Лучшие практики для порядка промптов и инструментов

1. Следуйте стандартному рабочему процессу MCP

Придерживайтесь установленного шаблона MCP:

Сначала выполняются инструменты, возвращая структурированные результаты
Результаты интегрируются в контекст модели
Модель определяет следующие действия на основе полного контекста
Промпты предоставляют высокоуровневое руководство, а не пошловые инструкции

Как отмечено в руководстве dailydoseofds.com, инструменты, промпты и ресурсы образуют три основные возможности фреймворка MCP, каждая из которых служит различным целям.

2. Проектируйте инструменты для единой ответственности

Каждый инструмент должен:

Хорошо выполнять одну конкретную функцию
Возвращать предсказуемый, структурированный вывод
Не содержать логики рабочего процесса
По возможности обрабатывать крайние случаи внутри себя

Это соответствует принципу “Единой ответственности”, упомянутому в посте Microsoft Community Hub.

3. Используйте промпты для высокоуровневого руководства

Промпты должны:

Определять переиспользуемые шаблоны и рабочие процессы
Предоставлять контекст о целях и ограничениях
Направлять модель, а не диктовать точные шаги
Быть адаптируемыми к различным сценариям

Документация Протокола контекста модели подчеркивает, что промпты “позволяют серверам определять переиспользуемые шаблоны промптов и рабочие процессы, которые клиенты могут легко предоставлять пользователям и большим языковым моделям.”

4. Используйте ресурсы для статического контекста

Для информации, которая не меняется часто:

Используйте ресурсы MCP вместо инструментов
Кэшируйте и ссылайтесь на статические данные
Сокращайте ненужные вызовы инструментов

5. Реализуйте надежную обработку ошибок

Планируйте для:

Сбоев выполнения инструментов
Неожиданных форматов вывода
Отсутствия требуемых данных
Корректировок или уточнений со стороны пользователя

Практические примеры и шаблоны реализации

1. Рабочий процесс ответов на вопросы о документах

Согласно руководству Analytics Vidhya, промпт “Ответы на вопросы о документах” может содержать инструкцию: “Сначала найдите в документах релевантную информацию с помощью инструмента search_docs”. Рабочий процесс будет:

Вызов инструмента: Инструмент search_docs выполняется с параметрами запроса
Обработка результатов: Инструмент возвращает результаты поиска и метаданные
Интеграция контекста: Результаты передаются в контекст модели
Следующий шаг: Модель определяет, следует ли выполнять дополнительные поиски, анализировать результаты или генерировать ответ

Почему это работает: Модель может видеть фактические результаты поиска перед принятием решения о необходимости дальнейшего поиска или о наличии достаточной информации для продолжения.

2. Шаблон декомпозиции задач

В вашем примере split_task_raw рабочий процесс должен быть:

Вызов инструмента: split_task_raw выполняется с исходной задачей
Анализ результатов: Модель получает подзадачи и их взаимосвязи
Интеграция контекста: Подзадачи интегрируются в рабочую память
Следующий шаг: Модель определяет, какую подзадачу решать следующей или требуется ли дополнительная декомпозиция

Почему это работает: Модель может оценить фактическое качество декомпозиции и соответствующим образом скорректировать рабочий процесс, а не предполагать, что декомпозиция была идеальной.

3. Рабочий процесс поддержки клиентов

Как упоминается в предварительном опросе, MCP обеспечивает комплексные рабочие процессы поддержки клиентов с “структурированными промптами для предоставления дружелюбного ответа клиенту”. Шаблон выглядит так:

Вызов инструмента: Различные инструменты собирают информацию о клиенте, детали заказа, записи из базы знаний
Интеграция результатов: Все результаты компилируются и анализируются
Рассуждение: Модель определяет лучшую стратегию ответа на основе полного контекста
Генерация ответа: Соответствующий промпт направляет генерацию окончательного ответа

Почему это работает: Агент поддержки имеет полную картину перед определением лучшего подхода к разрешению проблемы клиента.

Заключение

Шаблон рабочего процесса MCP, при котором промпты предоставляются после вызова инструмента, сознательно разработан для создания более надежных, гибких и осведомленных о контексте ИИ-систем. Хотя это может показаться менее эффективным, чем встраивание инструкций следующих шагов в выводы инструментов, этот подход предоставляет несколько критических преимуществ:

Более высокая осведомленность о контексте: ИИ-система принимает решения на основе реальных результатов, а не предположений
Улучшенная обработка ошибок: Система может адаптироваться к неожиданным выводам и крайним случаям
Чистая архитектура: Поддерживает разделение ответственности между инструментами, промптами и ресурсами
Большая гибкость: Рабочие процессы могут динамически адаптироваться к реальным условиям

Для оптимального проектирования рабочего процесса MCP:

Следуйте установленному шаблону: вызов инструмента → интеграция контекста → рассуждение → следующие шаги
Проектируйте инструменты для единой ответственности и предсказуемого вывода
Используйте промпты для высокоуровневого руководства, а не пошловых инструкций
Планируйте надежную обработку ошибок и управление крайними случаями
Используйте разделение между инструментами, ресурсами и промптами

Этот подход, хотя и требует более явных шагов, в конечном итоге создает более надежные и поддерживаемые ИИ-системы, способные обрабатывать сложность реальных сценариев.

Источники

Авторы

НейроАгент

Автор

Проверено модерацией

НейроОтветы

Модерация