ツール検索 — オンデマンドでツールを読み込む

ツール検索 — 必要なときにツールをロードする

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玄関のドアを開けるのに、3000本の鍵が付いたキーホルダーを持ち歩くことを想像してみてください。AIアシスタントが数百もの外部ツールを作業メモリに読み込んでいる状態とは、まさにそういうことです。すべてのツールには「取扱説明書」（JSONスキーマ）が付属しており、AIは些細なタスクでもそれらすべてを読まなければなりません。

ツール検索は、AIにスマートな倉庫管理係を与えることでこの問題を解決します。日常的に使うツールだけを手元に置き、実際に必要なときに残りを取り出します。

なぜ必要なのか？

Hermes Agentに多くの外部サービス（GitHub、Cloudflare、Linearなど）を接続すると、それぞれがAIのコンテキストウィンドウにドキュメントの塊を追加します。これは貴重な「作業メモリ」であり、無関係な指示によって薄まってしまいます。その結果、応答が遅くなり、推論の質が低下し、場合によってはAIが中核的な指示を完全に「忘れて」しまうこともあります。

仕組み

ツール検索を有効にすると、AIはすべてのツールを直接見ることはなくなります。代わりに、3つの「ブリッジ」ツールが見えます。

tool_search(query, limit?)     # ツールカタログを検索する
tool_describe(name)            # ツールの完全なマニュアルを読む
tool_call(name, arguments)     # ツールを実行する

典型的なフローは次のようになります。

# 1. 適切なツールを見つける
tool_search("create a github issue")
# → 一致するツールを返す

# 2. そのマニュアルを読む
tool_describe("mcp_github_create_issue")
# → 必要なパラメータを表示する

# 3. 呼び出す
tool_call("mcp_github_create_issue", {"title": "Fix bug", "body": "..."})
# → イシューが正常に作成される

重要なポイント: AIが tool_call を呼び出すと、システムはブリッジを「展開」して実際のツールを実行します。すべてのセキュリティチェックと承認ワークフローは引き続き適用されます。AIは単に見える範囲が少なくなるだけで、実行することは同じです。

いつ発動するのか？

ツール検索は段階的開示戦略を使用します。

レベル	条件	AIが見るもの
0	外部ツールなし	すべてのツールが直接表示され、ブリッジなし
1	ツールが少ない	ブリッジ + 短いリスト（名前 + 一言説明）
2	ツールが多い（例：Cloudflareの3300個）	ブリッジ + サーバーごとの一言要約（名前 + ツール数）

嬉しい工夫: 小さなツール（Linear）と巨大なツール（Cloudflare）を混在させた場合、システムはLinearの完全なリストを保持し、Cloudflareだけを1行に折りたたみます。全体を一律に隠すことはありません。

コアツールは常に利用可能

Hermesの組み込みツール（ターミナル、ファイルI/O、ウェブ検索）は決して遅延ロードされません。これらはAIの中核的な機能であるため、直接利用できる状態が維持されます。倉庫にしまわれるのは、外部のMCPツールとプラグインだけです。

まとめ

ツール検索は、AIにジャストインタイムの在庫管理システムを与えるようなものです。ツール数が爆発的に増えたときの「注意力の希薄化」問題を解決します。実用的なヒント: 簡単なタスクでAIの動作が鈍かったり、的外れな応答をしたりする場合は、外部ツールがいくつ接続されているかを確認してください。ツール検索を有効にすると、速度と精度の両方で顕著な向上が見られるでしょう。日常的な使用では、ツール数を10個未満に保つのが最もスムーズな体験につながります。