08｜并发提效：如何让 Agent 在单轮中并行调用多个互相独立的工具？

Tony Bai

你好，我是 Tony Bai。欢迎来到《从 0 开始构建 Agent Harness》专栏的第八讲。
上一讲，我们直面了大模型在代码替换时的缩进幻觉，并为其量身定制了一把容错能力极强的手术刀——多级模糊匹配的 edit_file 工具。加上我们之前实现的 read、write 和 bash，我们的 go-tiny-claw 在单线执行任务上，已经具备了极高的稳健性。
但是，在真实的工业级开发场景中，效率同样是极其重要的指标。
试想这样一个场景：你对 Agent 说：“请帮我分析一下 handler.go、model.go、router.go 和 config.yaml 这四个文件，找出它们在鉴权逻辑上的关联。”
由于我们底层接驳的前沿大模型（如 Claude 4.x Sonnet 和 GLM-5.x）都原生支持 Parallel Tool Calling（并行工具调用） 功能，模型在经过思考后，非常聪明地在一次 API 返回中，同时吐出了 4 个 read_file 的调用请求。
然而，如果你回头看看我们在 02 讲中手写的 Main Loop 核心代码：
for _, toolCall := range actionResp.ToolCalls {
    result := e.registry.Execute(ctx, toolCall) // 串行执行，阻塞等待
    // ...追加到 Context...
}

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由 Harness 引擎（而非模型本身）在分发 ToolCall 批次时，检查本批次是否全部为只读工具调用。若是，则启用并发 Goroutine；若批次中存在任何写操作，则退化为顺序执行。如果有写和读操作，顺序执行也无法解决TOCTOU（Time of Check to Time of Use）问题吧。例如先执行读再执行写。
2026-05-08归属地：河北
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