1.8 KiB
1.8 KiB
title, created, updated, type, tags, sources
| title | created | updated | type | tags | sources | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Search and Load — 精选工具加载 | 2026-06-19 | 2026-06-19 | concept |
|
|
Search and Load 架构
定义
Search and Load 是 Dynamic ReAct 五架构实验中的最优方案——两阶段（search→load），两次额外 LLM 调用，LLM 精选后通常加载不到 5 个工具。相比全量注入，工具加载减少 50%。
工作流
用户查询
│
▼
LLM 构造原子化搜索查询（可多个）
│ 例: ["retrieve Twitter mentions and DMs", "create Google Sheets spreadsheet"]
▼
search_tools(queries, k1=20, k2=5)
├── 每 query 检索 k1=20 候选
├── 跨 query 去重
└── 每应用上限 k2=5
│
▼
LLM 分析候选列表 → 精选 < 5 个工具
│
▼
load_tools([精选ID列表]) → 工具绑定到 LLM
│
▼
ReAct Agent 执行（仅加载精选工具）
为什么比前三架构好
| 架构 | 问题 |
|---|---|
| Direct Semantic Search | 噪声严重，跨域失效，需要大 k |
| Meta-Tool Query Construction | 仍需大 k，无精选步骤 |
| Application-Aware | 额外 search_apps 调用收益有限 |
Search and Load 的差异化：
- 多查询合并：一次调用覆盖多领域
- 去重+上限：k1=20→k2=5 压缩候选
- 精选加载：LLM 从候选中选择，而非全加载
与 MCP-Zero 的对比
| | Search and Load | active-tool-discovery | |---|---|---| | 触发 | LLM 构造搜索查询 | LLM 生成结构化 tool request | | 匹配 | 向量语义搜索 | 层次路由（server→tool） | | 加载 | LLM 手动精选 | 自动 top-k 注入 |