突破LLM上下文限制的技术方案
ACI.dev采用独特的元函数架构解决工具集成中的上下文爆炸问题：
- 双阶段加载机制：
- 第一阶段仅加载工具元数据（平均200token/工具）
- 第二阶段按需加载具体函数规范
- 智能工具检索：通过
ACI_SEARCH_FUNCTIONS实现意图匹配，而非全量加载 - 分层描述系统：为每个工具提供简版/完整版两种JSON Schema
实施方法：
- 使用统一服务器时添加
--compact-mode参数：uvx aci-mcp unified-server --compact-mode - 设置OpenAI函数调用偏好：
client.config.set(
llm_preferences={"function_call": "auto", "max_tokens": 4096}
) - 应用工具分组策略：通过
client.apps.group()创建工具集合，例如”office_365″组包含Word/Excel等关联工具
性能对比测试显示：传统方式加载100个工具需约8k tokens，而ACI方案仅需1.2k tokens。对于超大规模部署，建议配合工具使用频率分析，通过client.analytics.get_top_tools()优先加载高频工具。
本答案来源于文章《ACI.DEV：通过MCP服务器为AI智能体集成600+工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何克服大型语言模型在600+工具集成中的上下文窗口限制？
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