Coding Agent 在实际运行中经常出现输入 token 达数百万，而输出 token 仅数千的极端失衡现象。除了读取项目代码文件带来的上下文膨胀外，另一个主要原因是挂载了大量工具（尤其是 MCP 工具）：
- 工具执行率极低：大量工具从未被实际调用，但其描述信息持续占用 token，造成严重浪费。
- Schema 与描述占用上下文窗口：工具描述和 JSON Schema 体积庞大，极易触达上下文上限，迫使系统在任务执行初期就启动上下文压缩机制。
核心优化方案
1. 工具懒加载（按需加载）
借鉴 Skill 的按需加载机制，引入工具懒加载能力，并配合生命周期管理，显著减少无效工具传输。
加载策略：不采用关键字检索或 RAG 搜索，而是沿用 Skill 的渐进式披露思路：
- 仅向模型提供不超过 50 字的工具描述摘要；
- 由模型自主判断并选择需要加载的工具。
摘要来源：
- 内部工具：工具注册时直接配置简短摘要；
- MCP 工具：对每个 MCP Server 的工具描述进行自动摘要总结。
2. 工具生命周期管理
已加载的工具在单次对话结束时即被自动卸载，其生命周期严格限定在一次对话范围内。若后续需要，必须重新加载。
设计依据：若将生命周期放宽到会话（Session）粒度，随着对话轮次增加，Coding Agent 的后续请求将累积越来越多的工具，持续挤占上下文窗口。因此，在对话结束时卸载是更合理的选择。
3. 自动卸载
工具懒加载与生命周期管理已在 v1.6.0 实现，但仍存在问题：若单次对话极长（执行上百甚至上千次工具调用），即使采用对话级生命周期，对话后期依然会累积大量已加载工具，而这些工具在首次调用后的复用率通常很低。
为此引入自动卸载机制：在对话进行过程中，Coding Agent 会动态识别并卸载当前任务不再需要的工具，从而解决长对话场景下的工具累积问题。
配套优化项
- 并行加载：与 Skill 懒加载类似，工具加载需要模型参与选择。若单独发起加载请求，同样会消耗大量 token。当前实现尽量将工具加载/卸载与其他工具执行并行化，降低额外开销。
- 白名单机制：对于
todo、task等高频基础工具，直接加入白名单默认提供，避免 Coding Agent 反复加载。
后续改进方向
- 多层渐进式披露：当前工具自身的渐进式披露对 Skill、Subagent 类工具不够友好。现阶段将 Skill 工具直接纳入白名单，Subagent 则未做处理。后续应为这类工具配置更精准的摘要描述，而非简单白名单化。
- 动态白名单：对于懒加载的工具判断是通过占用 token 的数量，如果一个工具信息本身占用很少的 token 可以直接放入白名单中，这些工具即使避免了多次无效调用，但是只要有一次单独加载请求，消耗的 token 得不偿失。
- Subagent & Agent Team：Subagent 直接禁用了工具懒加载机制，但是有些 subagent 可能会使用全量工具，应该启用工具懒加载机制。
- Skill 生命周期：Skill 同样应纳入生命周期管理，避免长期占用上下文窗口，当前尚未实现。