Az AI ügynökök fejlődése egyre inkább arra irányul, hogy modellek zökkenőmentesen működjenek együtt több száz vagy akár több ezer különböző eszközzel. Legyen szó fejlesztői környezeti asszisztensekről, amelyek git műveleteket, fájlkezelést, csomagkezelőket, tesztelési keretrendszereket és telepítési folyamatokat integrálnak, vagy olyan operációs koordinátorokról, amelyek egyszerre kapcsolódnak Slackhez, GitHubhoz, Google Drive-hoz, Jira-hoz és több MCP szerverhez, a jövő az eszközök dinamikus és hatékony használatáról szól. A hagyományos megközelítések azonban hamar elérik korlátjaikat, hiszen a korai eszközdefiníciók és eredmények gyakran túlzottan leterhelik a modell kontextusablakát, ami csökkenti az AI teljesítményét és pontosságát. Dinamikus eszközfelfedezés a Tool Search Tool segítségével A hagyományos módszer során az összes eszköz definícióját és eredményét egyszerre betöltik a modell kontextusába,…