[Feature Request] 工具按需加载（Tool on-demand loading）：降低多插件 profile 每轮 tool schema 注入成本

[Oliverscx]

背景与场景

DSH 是 cordis 插件架构（everything is a plugin）。在多插件 profile 下（excel-chat、email、pilot、cite、pdf、deepread、knowledge-base 等同时启用），每次模型请求的 system prompt 会全量注入所有已启用插件的工具 schema，即便本轮根本用不到其中大部分工具。工具 schema（如 Excel 组 28 个工具、邮件组 12 个工具这种长 schema）成为每轮输入 token 的最大开销之一；多插件 + 长会话场景下，token 成本与 KV cache 压力都很明显。

现状机制（读源码确认）

• dsh-system-prompt：各插件通过 systemPrompt.tools(provider) 注册工具，assemble 时全部收集注入；仅支持 toolOrder 排序，无过滤、无分级、无懒加载。
• dsh-host-plugin-inventory：对 Loader 树是只读投影，明确不能启停/增删插件；插件启停只能改配置后重启 Loader 树。

因此目前"减少工具注入"只有两条路：禁用整个插件（需重启），或放弃（全量注入）。工具级/组级按需加载的能力是缺失的。

建议方案（按落地成本从低到高）

1. 工具组（tool groups）声明与过滤：配置中把工具声明为组（如 excel / email / browser / cite / pdf…），未启用的组不注入 schema；组开关改配置即可生效。
2. 轻量索引 + 延迟注入完整 schema：system prompt 只注入全量工具的"名称 + 一行描述"占位索引（token 低一个量级），模型明确需要某工具时，下一轮再注入该工具的完整 schema —— 需要 agent loop 支持运行中补注册工具。
3. 插件级懒加载：cordis 插件支持按需激活（被引用时才加载并注册工具），激活后工具进入后续轮次的注入。

最小可用版本可以是方案 1（配置开关，重启生效），先把"工具注入总量"的控制权交给用户。

收益

• 多插件 profile 每轮输入 token 预计省 40–60%；
• 长会话 KV cache 占用下降，整体成本降低；
• 提高工具调用信噪比——模型不被无关工具的 schema 干扰。

参考

• DSH 自身的 skill 系统已是"目录摘要常驻 + 全文按需加载"的成熟范例，工具层可借鉴同一模式；
• 生态参照：Claude Code 的 tool groups、部分 agent 框架的 function 白名单/分组能力。

环境

• deepseek-harness @deepseek-ai/*（cordis 架构 web profile，Node v24.16.0）
• 已启用插件：dsh-excel-chat / dsh-email / dsh-pilot / dsh-cite / dsh-pdf / dsh-deepread / dsh-knowledge-base / dsh-web-search-metaso 等

[cningan]

补一份真实样本数据（本地 MCP 服务器的实测，非估算），供评估"折叠成常量元工具/按需载入"的收益量级。

环境

• dsh 0.1.5-rc.1（内嵌的 @deepseek-ai/dsh-mcp-client）
• 服务器：OpenPencil 桌面端内建 MCP（本地 streamable-http，127.0.0.1:3100/mcp）
• 取数：直接对该服务器发一次 tools/list，用返回的 JSON-RPC 响应原文计量（非转换后形态）

实测

指标	值
工具数	166
tools/list 响应全文（紧凑 JSON-RPC）	71,132 字节
其中 result.tools 数组	70,904 字符
无描述的工具	0
最大单工具	batch_design 1,755 字符
前 10 大工具合计	≈12.5K 字符（约总量 18%）
其余 156 个工具均值	≈380 字符

按 dsh 自己 @deepseek-ai/dsh-token-meter 的口径（CHARS_PER_TOKEN = 4 固定密度启发式；工具 schema 走 estimateToolsTokens() = ceil(JSON.stringify(tools).length / 4) + 常量开销）：

≈ 17.7K tokens / 每次请求（70,904 ÷ 4 ≈ 17,726）。

三点观察

1. 这 ~17.7K 是每轮都付的常驻成本，与"这轮用了几个工具"无关；只调 1 个工具的任务也要付满。
2. 长尾很陡：最大 10 个工具占约 18%，其余 156 个均值 ≈380 字符 ⇒ "精简常驻集合 + 按需载入"能砍掉的头部体积相当可观，但反过来也说明"只保留小工具"省不了多少——要省就得把大工具也移出常驻集合。
3. 这份 schema 对 dsh 当前的 JSON Schema 子集（type/oneOf/properties/required/additionalProperties/items/enum/const，见 @deepseek-ai/dsh-tools）是安全的：166 个工具里 anyOf 0 个、$ref 0 个、oneOf 3 个（oneOf 在子集内）⇒ 这个服务器不会踩 [Bug] MCP 工具的 inputSchema 未透出到模型侧工具声明（模型只能盲调参数、-32602 反复试错） #5862 那类"参数退化为 unknown"。对别的服务器不保证，但"按需载入"方案里或许值得把"schema 是否落在支持子集内"一并作为降级信号。

复现

服务器起来后，op tools 直接返回该 tools/list 的 JSON-RPC 原文，可原样计量（op --pretty tools 是同一份的缩进版，119,559 字节）。