ai-agent-book/chapter4/README.md

第 4 章 · 工具

工具是 Agent 的双手：MCP 协议，感知/执行/协作三类工具，以及工具规模化后的主动发现

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如何阅读实验

正文 skeleton 只保留工具安全门、事件循环和主动发现的控制关系；实现和真实门禁在以下项目：

• Starter：从 execution-tools 的 python cli.py demo 离线调用开始，先找 schema 校验、风险分类和结果验证；
• Builder：阅读 async-agent 的 AgentRuntime._dispatcher、_handle_interrupt 与并行工具任务，再看 active-tool-discovery 的检索/追加 schema 路径；
• Maintainer：检查权限策略、沙盒清理、取消确认、原始 provider 回执和 EXPERIMENT_LEDGER.md。

首次可跳过 MCP transport、Web UI 和 provider 适配器；先运行再按上述入口读核心循环。

配套项目

编号	项目	类型	一句话说明
4-1	perception-tools	✅	感知工具 MCP：网络搜索、多模态理解、文件系统、公共数据源（DuckDuckGo/Open-Meteo/Yahoo/OpenStreetMap），大多无需 API Key
4-2	multimodal-agent	✅	对比原生多模态、提取为文本、工具化分析三种策略在保真度、成本和灵活性上的权衡
4-3	execution-tools	✅	执行工具 MCP：20 次正式调用已通过 13/15 门禁，含 GitHub PR、Xvfb 桌面 Computer Use 与 KVM Android 实机操作；仅真实日历/邮件授权仍阻塞
4-4	collaboration-tools	✅	协作工具 MCP：浏览器自动化、HITL、Email/Telegram/Slack/Discord 通知、定时器，支持管理员审批
4-5	active-tool-discovery	✅	Qwen3-4B 真实对照中两组均 3/3 完成、准确率均 100%（未证明准确率提升）；主动发现的 schema 暴露和实测用时显著更低，但轨迹仍含无关调用与过早结束
—	active-tool-selection	✅	让 Agent 根据任务需求主动选择最合适的工具组合，而非被动接受预定义工具集

此外，chapter4/docker-compose.yml 与 chapter4/DOCKER_DEPLOYMENT.md 提供了将上述 MCP 工具服务器容器化部署的参考方案。

正式实验验收

真实运行、原始收据、哈希、逐项门禁与外部凭据阻塞项统一记录在 EXPERIMENT_LEDGER.md。代码“可独立运行”不等于本机当前凭据已满足论文实验：4-1 至 4-5 的可执行核心均已通过真实运行，但授权私有数据、外部通知或真实邮箱门禁仍按证据诚实标为 blocked；不会用 mock 结果代替。

项目类型说明

图标	类型	含义
✅	可独立运行	本仓库自带完整代码，配置好 API Key 即可运行
📖	复现指南	依赖需自行 git clone 的外部仓库（训练框架、评测基准等）
🚧	设计文档	仅包含架构与实现方案，可运行代码仍在完善中