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• 所属 MOC: Tool Calling Engineering MOC
• 相关: Tool Description, Function Schema

Tool Selection

一句话定义

Tool Selection 是 LLM 根据用户意图和工具描述选择合适工具的过程。它不是”模型随便选”，而是受工具数量、描述质量和上下文影响的决策过程。

核心原理

影响选择的因素

因素	影响	优化方式
工具数量	候选增加可能增加混淆与上下文成本	按实际评测选择候选，不设通用 20 个上限
描述质量	越清晰准确率越高	写好 description
职责边界	越清晰越不容易选错	避免工具功能重叠
上下文	越相关选择越准	提供足够上下文

动态工具加载

读取服务端可信身份与角色
→ 从注册表获得当前授权范围内的候选工具
→ 根据任务相关性筛选或检索候选
→ 去重并按模型接口导出 schema
→ 模型选择后，在执行入口重新做权限与参数检查

任务上下文可用于排序，不能把模型传来的 user_role=admin 当授权。动态加载是发现与上下文预算机制，不是安全边界；检索漏掉必要工具也会降低完成率。

工具分组

tool_groups = {
    "search": ["search_knowledge", "search_web", "search_database"],
    "data": ["query_database", "create_chart", "export_data"],
    "communication": ["send_email", "create_ticket", "notify_user"],
    "admin": ["delete_record", "update_config", "manage_user"],
}

常见坑

1. 候选无关或重叠: 按工具选择、参数正确率和任务完成率评测，而不是只数工具个数
2. 职责重叠: 两个工具功能类似，LLM 不知道选哪个
3. 不做动态加载: 所有场景都加载所有工具
4. 不测试选择准确率: 不知道 LLM 选对了没有

参考资料

• Tool Description
• Tool Use in Agents