ИТ Главная страница Согласно новостям от 30 мая, технологическое издание marktechpost опубликовало вчера (29 мая) сообщение о том, что Nous Research присоединилась к Tool Search для Hermes Agent (агента Гермеса) с открытым исходным кодом.Устраните проблему, связанную с заполнением контекста инструментами MCP (Model Context Protocol) путем загрузки по требованию.
Согласно отчету, опубликованному Anthropic в ноябре 2025 года, развертывание Hermes, содержащее 5 серверов MCP и 34 инструмента, показало, что средний размер запроса за раунд составлял 45 000 токенов, из которых около 22 000 токенов (около 50%) были только в инструментальном режиме.
В статье, опубликованной в апреле этого года, Anthropic отметил, что в типичной среде многосерверного развертывания внимание к инструментам (Tool Attention) является ключом к измерению потребления «налога на инструменты MCP». До оптимизации определение инструмента может потреблять 134 000 токенов, а количество токенов, потребляемых за раунд, составляет от 15 000 до 60 000.
Этот «налог на инструмент MCP» приводит к двум проблемам:
-
Стоимость: промах в кэше, возникающий в начале сеанса, может стоить от 0,07 до 0,10 доллара каждый раз.
-
Снижение точности. Паралич принятия решений возникает, когда модель видит одновременно сотни нерелевантных вариантов инструментов.
Для решения вышеуказанных проблем агент Hermes представляет функцию поиска инструментов, которая представляет собой дополнительный уровень постепенного раскрытия. Эта модель не загружает все архитектуры инструментов заранее, а загружает необходимый контент один за другим по требованию.
После включения поиска инструментов инструменты и плагины MCP в видимом наборе инструментов модели заменяются тремя инструментами-мостиками:
tool_search(query, limit?) — search the deferred-tool catalog tool_describe(name) — load the full schema for one tool tool_call(name, arguments) — invoke a deferred tool
Среди нихtool_search отвечает за поиск,tool_describe отвечает за загрузку полного режима, аtool_call отвечает за вызов реального инструмента. Модель сначала ищет инструменты, затем просматривает параметры и, наконец, называет цель.
Типичный интерактивный процесс выглядит следующим образом:
Model: tool_search("create a github issue")
→ { matches: [{ name: "mcp_github_create_issue", ... }] }
Model: tool_describe("mcp_github_create_issue")
→ { parameters: { type: "object", properties: { ... } } }
Model: tool_call("mcp_github_create_issue", { title: "...", body: "..." })
→ { ok: true, issue_number: 42 }
Включение этого инструмента может эффективно повысить точность. Внутренняя оценка MCP компании Anthropic показывает, что после включения поиска инструментов точность Claude Opus 4 увеличилась с 49% до 74%. Claude Opus 4.5 также увеличился с 79,5% до 88,1%. После того, как количество палевых инструментов сократилось, вероятность неправильного выбора снизилась.
Уровень поиска использует BM25 (классический алгоритм текстового поиска) для сопоставления названий инструментов, описаний и имен параметров. Если BM25 не возвращает положительный результат, система вернется к буквальному сопоставлению подстрок имен инструментов, чтобы избежать проблем с нулевым результатом, когда все имена инструментов содержат одни и те же слова.
Ссылка на конфигурацию:
Добавьте следующее в hermes.yaml В файле:
tools: tool_search: enabled: auto # auto (default), on, or off threshold_pct: 10 # % of context at which auto mode kicks in search_default_limit: 5 max_search_limit: 20
IT Home добавляет реферальный адрес
Отказ от ответственности: внешние ссылки перехода (включая, помимо прочего, гиперссылки, QR-коды, пароли и т. д.), содержащиеся в статье, используются для передачи дополнительной информации и экономии времени выбора. Результаты предназначены только для справки. Это утверждение содержится во всех статьях IT House.
