待验证75% 置信观点时间未知

MCP在工具数量增长到数十甚至数百个时，每次对话都需要将所有工具的Schema描述注入上下文，会造成显著的性能瓶颈

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来源数

75%

置信度

长期有效

时效性

2026/5/31

首次发现

来源

Skills机制详解：AI按需加载能力的工程实践

bilibiliAI大模型开发教程

涉及实体

相关事实

待验证中心化多MCP架构在工具数量增多时存在不稳定性、可扩展性差和工具调用混乱的问题72% 相似待验证当会话深入到上千条消息、积累 2000 多次工具调用时，一个小的工具调用错误可能导致模型输出质量完全崩溃69% 相似待验证当工具规模扩展到数十上百个时，工具描述之间的语义重叠会导致模型产生选择困惑，工具数量少于10个时模型通常能准确匹配67% 相似待验证每增加一个组件（向量数据库、Embedding服务、摘要生成管道）都会引入额外的运维复杂度、故障节点和调试难度66% 相似待验证在每个执行节点采集证据并维护密码学结构会对智能体的延迟和吞吐产生性能开销，是高频生产系统的关键权衡点66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/12907

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/12907

MCP

get_claim(id=12907)