用途：设计 Agent UI 背后的工具表面（tool surface）。资料强调元数据决定发现与选择，界面再漂亮，模型不调用就等于没有。
命名：使用动作导向的动词_名词、小写、下划线分隔，如 search_listings、render_listings_widget、complete_checkout；避免 listings、handler、doStuff、get_data。名称是模型最强的信号，并用 search_、get_、render_、create_、update_* 等一致前缀帮助模型推理工具家族。
描述：把描述当作提示词写给模型，需覆盖四件事——具体做什么（含返回形态）、何时调用（用户情境）、依赖什么（前置调用）、何时不该调用（近似误用场景）。依赖声明在解耦模式中很关键，缺少“先调用 roll_dice”之类说明，模型会自行编造参数。
输入模式：每个参数都要有描述，优先枚举而非自由字符串，为数字设 min/max、字符串设 maxLength、数组设 maxItems；必填即必填，可选参数给合理默认值；保持工具表面小，15 个参数的工具容易调用出错。
输出：返回 structuredContent 时应声明 outputSchema，作为对模型、视图与测试的契约。三种结果通道：structuredContent 供视图渲染、模型可检视；content 为简短自然语言摘要，供模型与纯文本宿主读取；_meta 仅客户端可见，用于渲染提示、会话令牌等模型不应推理的内容。content 不可省，否则纯文本宿主与后续追问会失效；structuredContent 要精简，避免回传整份数据集浪费上下文。
可见性：默认 ["model","app"] 供双方调用；["app"] 仅视图可见，适用于分页、轮询、购物车变更、分块传输；["model"] 仅模型可调用，用于 UI 不应发起的敏感操作。app-only 是保持对话上下文干净的主要手段。可见性属于上下文卫生而非访问控制，服务端仍须自行鉴权。ChatGPT 旧等价物是 _meta["openai/widgetAccessible"]；M365 Copilot 支持 openai/visibility 但不支持 widgetAccessible，建议用 _meta.ui.visibility。
安全注解：可设 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint，成本低且部分宿主会使用，但不要依赖 destructiveHint 产生确认提示，不可逆操作要在自有 UI 内建确认。调用状态文本 _meta["openai/toolInvocation/invoking"]、["openai/toolInvocation/invoked"] 仅 ChatGPT 支持，M365 Copilot 不支持，应在组件内提供真实状态。
发现与数量：发现取决于名称、描述中的用户触发情境、参数描述区分度、服务/应用描述的总括语境；应写五种真实用户说法测试选择是否正确，选错是元数据缺陷而非模型失败。约 10 个命名良好的工具内选择可靠，超过约 20 个明显下降；优先一个带枚举参数的工具而非五个近似工具，机械辅助工具用 visibility ["app"] 隐藏；超出单一领域时拆分服务。
反模式：每个工具都带 resourceUri 会导致组件每次调用重挂载丢状态；只有 structuredContent 破坏纯文本宿主与追问；面向人写的描述无法让模型判断；无约束字符串参数带来畸形调用与注入面；返回整份数据集烧上下文；渲染处理器里放业务逻辑不可测试；依赖 destructiveHint 做确认被主要宿主忽略。
限制：上述部分 _meta 字段与可见性行为因宿主而异；资料未提供具体价格、平台支持清单或版本要求。