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工具检索（Tool RAG）(TR)
当智能体可以访问成百上千个工具或 MCP 服务器时，将每个 schema 都加载进提示词既昂贵又会损害选择准确性。工具检索会对工具定义建立索引，并在模型做出选择之前，针对每个查询只检索语义相关的工具（嵌入检索、主动发现和重排序）。RAG-MCP 报告称，工具选择准确率从约 13% 提升到 43%，同时将提示词的 token 数量削减了一半以上。
复杂度: medium工具使用
30秒速览
- 是什么
- 以嵌入方式索引工具定义，按查询只检索语义相关的 schema，再重排序后交由模型选择。
- 何时使用
- 智能体可访问成百上千个工具，加载全部 schema 既浪费 token，又会降低选择准确率。
- 注意
- 检索失败（嵌入匹配不佳或排序有误）会悄悄漏掉正确的工具，导致智能体退而选择次优方案。
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工具检索（Tool RAG）: 概览
当智能体可以访问成百上千个工具或 MCP 服务器时，将每个 schema 都加载进提示词既昂贵又会损害选择准确性。工具检索会对工具定义建立索引，并在模型做出选择之前，针对每个查询只检索语义相关的工具（嵌入检索、主动发现和重排序）。RAG-MCP 报告称，工具选择准确率从约 13% 提升到 43%，同时将提示词的 token 数量削减了一半以上。
- Vector index over tool and MCP server definitions
- Per-query semantic retrieval of relevant tools only
- Reranking to shortlist the top-k candidate tools
- Active, on-demand discovery instead of preloading all schemas
- Large prompt-token reduction versus loading every schema
- Higher tool-selection accuracy at scale (thousands of tools)
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参考资料
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