> codeAgent 系列 第 4 篇，每天一个真实技术点，全部附源码。
> 仓库：https://github.com/Harvil1/codeAgent

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## 一个被严重低估的成本大头

聊 Agent 成本，大家先想到历史消息。但还有一块常被忽略：**工具的 schema**。

模型不会"天生"知道怎么调你的工具——每个工具的名称、描述、参数 JSON Schema，都要放在每次请求的 tools 字段里发过去。30 个工具轻松吃掉两三千 token，而且**每一轮都重发、每一轮都计费**，还让模型在一堆不相关的工具里分心。

## 解法：餐厅套餐

我的做法在 `toolsets.py`，文件开头就把比方打好了：

```python
"""（文件头注释）
像餐厅菜单：不把全部菜一次端上桌，而是按场景配成几套"套餐"（工具集），
每次只上一套。
为什么不全部端上来？因为每份工具说明书（schema）都要随每次请求发给
LLM、都花 token，可见性必须有人为控制。位于工具体系的可见性层，
被 model_tools.get_tool_definitions 调用。
"""

# 核心工具集：agent 默认装备，全部对 LLM 可见（浏览器不进 core，
# 需要时走 MCP 接外部服务——"能力放边缘"的设计原则）
_CORE_TOOLS = [
    # —— 文件与命令 ——
    "terminal",        # 跑 shell 命令
    "read_file",       # 读文件
    ...
]
```

套餐登记表是一个普通字典，一眼看懂：

```python
# 所有"套餐"的登记表：名字 → {描述, 包含哪些工具, 还捎带哪些别的套餐}
TOOLSETS: Dict[str, dict] = {
    "core": {
        "description": "核心工具集 - agent 默认装备",
        "tools": _CORE_TOOLS,
        "includes": [],
    },
    "minimal": {
        "description": "最小工具集（适合子代理）",
        "tools": ["terminal", "read_file"],
    },
    "bg": {
        "description": "后台任务管理",
        "tools": ["bg_start", "bg_status", "bg_result", "bg_list", "bg_stop"],
    },
    "team": {
        "description": "Team 多 agent 协作",
        "tools": ["team_send", "team_inbox", "team_members", ...],
    },
    ...
}
```

三个值得抄的细节：

**1. 子代理给 minimal**。派出去干活的分身只带 terminal + read_file——它不需要全副武装，少给工具既省钱又防越权。

**2. MCP 是"动态菜单"**：

```python
    # MCP = 接外部工具服务器的协议。这个套餐是"动态菜单"：
    # 固定清单为空，实际工具在连接服务器后现场登记（名字带 mcp__ 前缀，
    # 服务器断线时对应工具自动隐身）
    "mcp": {
        "description": "MCP 外部服务器工具（动态发现，通过 check_fn 门控）",
        "tools": [],
    },
```

外部工具服务器连上时现场登记、断线自动隐身——工具清单跟着现实状态走，不是写死的。

**3. 侦察兵有专用只读套餐**。Explore 子代理（只看不改的分身）的套餐里全是 read_file / search_files / web_fetch 这类只读工具，**从可见性层面就杜绝了它改东西的可能**——比"提醒它别改"可靠一百倍。

## 效果量级

工具从 30 个砍到 10 个，schema 开销立减约三分之二；更重要的是小工具集显著降低模型"选错工具"的概率——省钱和提准是一枚硬币的两面。

## 小结

1. 工具 schema 是每轮重发的隐性成本，几十个工具就是几千 token
2. 套餐化：默认 core、子代理 minimal、场景包 bg/team、MCP 动态登记
3. 可见性裁剪 = 成本优化 + 权限收窄 + 准确率提升，一石三鸟

下一篇：**并行工具调用回喂的坑——Anthropic 凭什么把我拒了 400**（附消息转换源码）。

---

仓库在这，注释全中文，欢迎 Star ⭐：https://github.com/Harvil1/codeAgent

**标签**：`Agent` `Function Calling` `成本优化` `Python`

codeAgent 系列 第 4 篇，每天一个真实技术点，全部附源码。 仓库：https://github.com/Harvil1/codeAgent

每次请求都在为“说明书“付费：工具套餐化

给 Agent 挂几十个工具？每份工具说明书（schema）都随每次请求发给模型、都按 token 计费，还稀释注意力。本文附我开源项目 codeAgent 的真实源码 toolsets.py：像餐厅套餐一样管理工具——core 全家桶、minimal 给子代理、bg/team 按场景、MCP 是连接后现场登记的动态菜单，Explore 侦察兵只有只读工具。模型看得见的工具少了，账单和幻觉一起降。

后端

人工智能

开发工具

工具schema常被忽视却吃掉大量token，每次请求重发还让模型分心。通过套餐化分组（默认core、子代理minimal、动态MCP、只读探索），工具从30砍到10，开销减三分之二，同时降低选错工具概率，实现成本、权限、准确率三重优化。附完整源码。

代码解释

服务器

Python

Agent

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