AI 为什么需要工具
大语言模型本质上只能做一件事:根据输入文本,生成输出文本。 它不能读文件、不能执行命令、不能搜索代码。要让 AI 真正”动手”,需要一个桥梁——这就是 Tool(工具)。 工具是 AI 的双手。AI 说”我想读这个文件”,工具系统替它真正去读;AI 说”我想执行这条命令”,工具系统替它真正去跑。Tool 类型:35 个字段的统一接口
所有工具都实现src/Tool.ts:368 的 Tool<Input, Output, Progress> 类型。这不是一个 class,而是一个包含 35+ 字段的结构化类型(structural typing),任何满足该接口的对象就是一个工具:
核心四要素
注册与发现
安全与权限
输出与渲染
上下文与 Prompt
工具注册:getTools() 的分层组装
src/tools.ts 的 getAllBaseTools()(第 195 行)是工具注册的核心:
getTools()(第 274 行)在 getAllBaseTools() 基础上应用权限过滤:
isEnabled() 的结果可能随运行时状态变化。
buildTool() 工厂函数
大多数工具通过 buildTool() 创建(src/Tool.ts:789),它是一个类型安全的构造器:
satisfies ToolDef 确保编译时类型检查,lazySchema 延迟 Zod schema 解析(避免循环依赖)。
工具调用的完整链路
从 AI 发出tool_use 到结果回传,经过以下步骤:
工具结果的预算控制
每个工具通过maxResultSizeChars 声明输出上限:
- BashTool:
30_000(命令输出) - SkillTool:
100_000(技能执行结果) - FileReadTool:
Infinity(文件内容不走持久化,避免 Read→file→Read 循环)
applyToolResultBudget()(src/utils/toolResultStorage.ts)持久化到磁盘,AI 只收到预览 + 文件路径。
MCP 工具的扩展
MCP Server 提供的工具通过mcpInfo 字段标记来源:
inputJSONSchema 直接使用 JSON Schema(而非 Zod),因为 schema 来自远程协议。它们通过 filterToolsByDenyRules() 支持 mcp__server 前缀的 blanket deny 规则。
50+ 内置工具全景
文件操作
Read / Write / Edit / Glob / Grep / NotebookEdit
命令执行
Bash / PowerShell
对话管理
Agent / SendMessage / AskUserQuestion
任务追踪
TaskCreate / TaskUpdate / TaskList / TaskGet / TaskOutput / TaskStop
Web 能力
WebFetch / WebSearch / WebBrowser
规划与版本
EnterPlanMode / ExitPlanMode / Worktree / TodoWrite / ToolSearch
工具的可视化渲染
工具不仅能”做事”,还能”展示”。每个工具通过 React 组件定义 UI 渲染:- FileEdit →
renderToolResultMessage展示语法高亮的 diff 视图 - Bash → 实时显示命令输出(通过
onProgress回调),带进度指示 - Grep → 高亮匹配结果,显示文件路径和行号链接
- Agent → 显示子 Agent 的进度条和状态
- SkillTool → 渲染技能执行进度
isSearchOrReadCommand() 允许工具声明自己是搜索/读取操作,触发 UI 的折叠显示模式(避免大量搜索结果占满屏幕)。
getActivityDescription() 为 spinner 提供活动描述(如 “Reading src/foo.ts”、“Running bun test”),替代默认的工具名显示。