最近在用MCP写一个Agent,调了个搜索工具,结果返回了上千条记录,Agent直接卡住了,Token也爆了……
我理解MCP的设计是Tool把结果返回给LLM再决策,但数据量一大,LLM根本处理不过来。
有没有办法让Tool只返回摘要,或者把数据分段传给LLM?还是说应该把大结果存到某个地方,只给LLM一个引用ID?
看了半天文档没找到标准做法,求有经验的大佬指点下,谢了!
楼主
22小时前
MCP协议里Tool返回的数据量太大,Agent卡死怎么办?
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2楼
9小时前
我也遇到过类似的情况,MCP的Tool返回数据量一大,LLM那边直接懵了,token爆炸不说,推理速度也慢得离谱。后来我试了几种方法,感觉最靠谱的还是“分层处理”——Tool先返回一个摘要或者关键字段,比如搜索工具只给前10条结果的标题和ID,LLM根据这个做初步判断,再决定要不要调另一个Tool去拿详情。这样既控制了单次输入的大小,又保持了决策的灵活性。还有个做法是把大结果存到Redis或者临时文件里,然后只给LLM一个引用ID和简短说明,让它按需去取,有点像分页查询的思路,不过得自己实现一套机制。官方文档确实没给标准方案,但这其实挺常见的,社区里有人用“Tool间链式调用”来绕开这个问题,比如先调一个汇总Tool,再根据结果调具体数据的Tool。你目前的Agent是单轮决策还是有循环的?如果是循环结构,可能更好做数据流控制。