20260625:很多新内容

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title: "迭代能力扩展 — Iterative Capability Extension"
created: 2026-06-19
updated: 2026-06-19
type: concept
tags: [tool-discovery, iterative, toolchain, mcp-zero, multi-turn]
sources:
- https://arxiv.org/abs/2506.01056
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# 迭代能力扩展Iterative Capability Extension
## 定义
Iterative Capability Extension 是 MCP-Zero 的多轮工具发现机制Agent 在任务执行过程中**逐步发现和集成工具**,动态构建跨域 toolchain而非一次性预加载全部工具。
## 工作流
```
Task: "Debug my code: src/train.py"
├── 第 1 轮:识别需要读文件 → Request: filesystem.read_file
│ └→ 获取代码内容
├── 第 2 轮:识别需要编辑 → Request: filesystem.edit_file
│ └→ 修改代码
├── 第 3 轮:识别需要执行 → Request: terminal.run_cmd
│ └→ 验证修复
└── 完成
```
每轮仅加载当前需要的工具,而非预先加载 filesystem + code_editor + terminal 的全部 schema。
## 与传统方案的对比
| | 一次性注入 | 检索增强(单轮) | 迭代扩展 |
|---|---|---|---|
| 工具数量 | 全部在 context | 首轮检索 | 按需逐轮 |
| 跨域 | 昂贵(全部预加载) | 受限(基于初始查询) | 天然支持 |
| 容错 | 无 | 检索失败=任务失败 | 可优化请求重试 |
## 容错与自纠正
如果返回的工具不足或不合适Agent 可以:
1. **优化请求**:重新描述需要什么
2. **重新检索**:触发新一轮匹配
3. **降级**:当确认无合适工具时,退回模型参数知识
## 理论依据
迭代扩展对应信息增益的累积:
```
I_total = Σ I(T*_i; r_i | s_{t_i})
```
每轮请求 r_i 针对当前子任务状态 s_{t_i} 最大化信息增益——而非一次性从初始查询推断全部需求。
## 参考
- [[active-tool-discovery|主动工具发现]]
- [[active-tool-request|Active Tool Request]]
- [[hierarchical-semantic-routing|层次语义路由]]
- [[fei-mcp-zero-2025|MCP-Zero 论文]]