Skip to main content

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:368Tool<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.tsgetAllBaseTools()(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:
关键设计:工具列表在每次 API 调用时组装(而非全局缓存),因为 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:
  • BashTool30_000(命令输出)
  • SkillTool100_000(技能执行结果)
  • FileReadToolInfinity(文件内容不走持久化,避免 Read→file→Read 循环)
超出上限的结果被 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:
MCP 工具的 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:
  • FileEditrenderToolResultMessage 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。