05｜动作延伸：构建强扩展性的 Tool Registry 与分发机制
Tony Bai
你好，我是 Tony Bai。欢迎来到《从 0 开始构建 Agent Harness》专栏的第五讲。
在上一讲中，我们通过设计优雅的 Provider 适配层，成功为 go-tiny-claw 接入了真实的“大脑”（兼容 OpenAI/Claude 协议的智谱 GLM 模型）。并且，我们前瞻性地探讨了自适应推理（Adaptive Reasoning），通过一个开关控制大模型是否进行“慢思考”。
然而，那个聪明的“大脑”，目前只能通过一个伪造的 mockRegistry 查询一段固定的“假天气”数据。
一个真正的工业级 Agent，它的使命是改变现实世界，比如：它需要读取本地代码、修改配置、执行终端命令，甚至调用集群的微服务。如果面对成百上千种潜在的工具需求，我们在核心引擎（Main Loop）里用一堆 if-else 或 switch-case 去硬编码每个工具的解析和执行逻辑，代码很快就会变成一座无法维护的垃圾山。
这就是为什么顶级开源 Agent（如 OpenClaw）在底层架构中，都必不可少地引入了一个核心中间件：Tool Registry（工具注册表）。
今天，我们将正式踏入专栏的第二章：极简工具与物理交互（Action & Tools）。我们将拔掉假肢，亲手用 Go 语言构建一个强扩展、高内聚的 Tool Registry，并实现我们的第一个物理级工具：read_file（读取本地文件）。
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