文章讨论了 AI 代理工具链中上下文膨胀的问题，过多的工具信息会压倒语言模型并增加 token 成本。文章指出，像 Google Calendar 的 events.list 这样的工具暴露了许多属性，其中大部分对于简单查询来说是不相关的。作者认为这种“模式噪音”会混淆模型并浪费计算资源，主张采用更有效的方法来管理工具的相关性。 AI
影响 解决了 AI 代理工具使用效率低下问题，可能降低 token 成本并提高模型性能。
排序理由 文章讨论了 AI 代理和工具集成的一个技术问题，而不是新的模型发布或重大的行业事件。
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<p>Are you manually toggling MCP tools on and off? Typing <em>“use the XYZ tool”</em> to skip irrelevant tools? You’re fighting a losing battle against context bloat — and paying for every wasted token.</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*Q2Uaif…