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