工具调用协议：模型如何决定调用哪个工具
Agent 会做事，不是因为模型“有手”。
它能做事，是因为 OpenClaw 把工具能力以 schema 和协议的形式交给模型，再把模型的工具调用请求送到真实执行层。
先说结论：工具调用是一次协议协作
一次工具调用大致是：
OpenClaw 选择可用工具
↓
把工具说明和 schema 放进模型上下文
↓
模型决定是否调用工具
↓
模型生成 tool name + arguments
↓
OpenClaw 校验参数和权限
↓
执行工具
↓
把 tool result 返回给模型
↓
模型继续推理或给最终答案
模型只提出调用意图；OpenClaw 才真正执行。
工具 schema 的作用
工具 schema 告诉模型：
工具叫什么
解决什么问题
需要哪些参数
参数类型是什么
哪些字段必填
返回什么结果
如果 schema 含糊，模型就容易填错参数。
如果工具太多，模型就容易选错工具。
可用工具不是全部工具
每次 run 的工具集合会经过过滤：
agent policy
profile / session setting
sandbox mode
plugin enabled state
MCP availability
client-provided tools
permission boundary
所以“系统安装了某个工具”不等于“这个 run 里模型能看到它”。
Tool Search：大工具目录的解决思路
当工具很多时，直接把所有 schema 发给模型会很贵。
OpenClaw 的 Tool Search 提供另一种形态：
模型先 search 工具
再 describe 目标工具
最后 call 选中的工具
这样模型不需要一开始看到所有完整 schema。适合大型 MCP、插件、客户端工具目录。
工具调用失败怎么办
工具失败可能来自：
参数错误
权限不足
approval 未通过
sandbox 看不到文件
网络超时
外部服务失败
工具返回太大
模型重复调用
OpenClaw 要把失败结果返回给模型，让模型有机会修正；但权限和安全错误不应该被模型“说服”绕过。
一个真实场景
用户说：
打开后台，导出昨天的数据，然后总结异常。
模型可能选择：
browser.open
browser.click
browser.snapshot
file.read
spreadsheet analyze
message.send
每一步都不是自然语言幻想，而是具体 tool call、参数、执行结果和后续推理组成的链。
常见误解
误解一：模型可以直接执行工具
不可以。模型只生成调用请求，OpenClaw 执行并返回结果。
误解二：工具越多越好
不一定。工具太多会增加上下文成本和误选概率。
误解三：工具失败就是模型失败
不一定。可能是权限、sandbox、外部服务或参数 schema 问题。
最后总结
工具调用让模型从“会说”变成“能做”，但它本质是协议协作。
一句话总结：
模型选择工具，OpenClaw 校验和执行，结果再回到模型继续推理。
本节作业
- 选一个工具，写出它需要的 name、description、parameters。
- 解释“已安装工具”和“本次 run 可用工具”的区别。
- 思考大型 MCP 目录为什么需要 Tool Search。
- 找一次工具失败，判断失败来源在哪一层。
下一节预告
下一节讲模型降级、重试和错误处理策略。
参考资料
- OpenClaw Docs：Tools overview
- OpenClaw Docs：Tool Search
- OpenClaw Docs：Tool plugins
- OpenClaw Docs：Tools invoke API
- OpenClaw Docs：Exec approvals
正文到此结束
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