AI Agent的运行时工具开发：是未来集成的关键吗？ 在AI Agent领域，“工具”“函数”“技能”常被混用，它们如同Agent的“手”和“脚”，是连接AI与外部系统的核心接口。当前，MCP（Model Control Protocol）试图将这种集成比作数字时代的“USB-C接口”，实现即插即用的标准化。然而，AI Agent真正的潜力，取决于其对外部世界和各类系统的控制与整合能力。 随着Agent可调用工具数量的增加，工具的搜索与排序变得愈发关键。传统做法依赖预先定义的工具库，但这种方式正面临挑战。尤其在科研等复杂场景中，工具数量有限、分布零散、格式不一，且跨项目差异巨大，难以人工整理出完整可用的工具集。因此，构建一个预先完备的工具库几乎不可能。 为此，最新研究提出“运行时工具演化”（Test-Time Tool Evolution）机制，实现AI Agent在推理过程中动态生成、验证并优化可执行工具。该方法在实验中实现了62%的准确率，标志着AI具备了按需编写、调试和复用工具的能力，朝着“AI自主构建集成”迈出关键一步。 尽管如此，开发者仍更倾向于将AI视为高级代码补全工具，强调上下文理解与任务规划能力。AI Agent虽整合了这些要素，但其自主行为带来的不稳定性，以及自动生成代码可能引发的安全风险，仍令人担忧。因此，Docker容器与沙箱环境仍是当前主流的代码执行隔离手段。 总体而言，研究趋势正从静态、预设工具库，转向动态、按需生成的工具体系。理想的AI Agent应能在任务触发时，自动创建、测试并拆解出可复用的原子化工具。这一转变不仅提升灵活性与适应性，也为AI在科研、工程等复杂领域实现真正自主协作铺平道路。