Nous Researchは、オープンソースのHermes Agentに「Tool Search」機能を追加し、出荷を開始しました。
この機能は、Model Context Protocol（MCP）で接続した多数のツールのJSONスキーマが毎ターンコンテキストを圧迫する課題に対応します。
従来は、必要のないツールのスキーマまでモデルに渡され、プロンプトが膨らむほか、無関係な選択肢が増えて判断が鈍る「決定麻痺」が起きていました。
Tool Searchでは、モデルに見えるツール配列を3つのブリッジツールに置き換え、必要になった時点で検索とスキーマ読み込み、実行を段階的に行います。
具体的には、tool_searchでツール名や説明、パラメータ名を基に候補を検索し、tool_describeで該当ツールの完全なスキーマを読み込み、tool_callで実際のツールを呼び出します。
AnthropicのMCP評価では、Claude Opus 4の精度が49%から74%に、Claude Opus 4.5では79.5%から88.1%に改善したと報告されています。
また、Tool Searchは自動モードではツール定義がコンテキストの少なくとも10%を占める場合にのみ有効になるため、負荷が小さいケースではオーバーヘッドを抑えられるとしています。
参照元：2026/05/30 「Hermes Agent Ships Tool Search for MCP: Anthropic Evals Show 49% to 74% Accuracy Gain on Opus 4」 https://www.marktechpost.com/2026/05/29/hermes-agent-ships-tool-search-for-mcp-anthropic-evals-show-49-to-74-accuracy-gain-on-opus-4/
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