北京
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做AI应用的开发者最近有个共识：工具不是不够用，是太多用不过来。MCP协议火起来之后，各家平台疯狂接插件，一个中等项目的依赖清单能滚到三位数。
aisdk团队今天甩了个叫toolpick的东西，专治这种"选择困难症"。它的逻辑很像招聘HR初筛简历——先过关键词关，再看过往经历关，最后老板亲自面。对应到技术层，就是BM25+TF-IDF做粗排，语义向量做精排， optionally 再丢给大模型终审。
官方没吹准确率，只给了一个数字：每轮调用筛到5个左右。这个数字有意思——刚好是人类工作记忆能同时处理的上限。换句话说，它不是帮你找"最好"的工具，是帮你别在工具海里淹死。
有个细节值得玩味：LLM reranking标了optional。团队显然知道开发者嫌大模型慢，把重活拆成可选项，急着上线的可以先关了这个开关。
目前toolpick已经合进aisdk主分支。评论区最高赞是条吐槽："终于不用在300个工具里翻文档了，上周为了找个天气API，我读了17份README。"
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