Tool Composition 工具组合模式 - OpenClaw & Agent Skills 术语百科

"世界上有一种高级技能叫 Tool Composition，它就像做菜——单个调料没什么了不起，但把盐、糖、酱油、醋按比例组合，就能做出满汉全席。一个只会调用单个工具的 Agent，顶多是个跑腿小弟；能把工具组合起来的 Agent，才叫真正的助理。"

📖 什么是 Tool Composition

Tool Composition（工具组合）是指 Agent 将多个工具按照特定模式串联、并联、条件分支或循环调用，以完成单个工具无法完成的复杂任务的能力。

                    一句话解释：单个工具是螺丝刀，组合工具是瑞士军刀。Tool Composition 就是教 Agent 怎么把螺丝刀、扳手、开瓶器组合起来，一口气把 IKEA 书架装好。
                

为什么需要组合？

任务复杂性：真实任务很少能用一个工具解决（写一篇文章需要搜索+生成+格式化+发布）
数据流转：工具A的输出需要作为工具B的输入
容错需求：一个工具失败了，需要另一个工具来补救
效率优化：多个独立任务可以并行执行

⚙️ 四大核心组合模式

1. 链式组合 (Sequential Chain)

最基础的模式——A 的输出给 B，B 的输出给 C：

搜索工具 → 提取工具 → 格式化工具 → 发布工具
[Web Search] → [Extract] → [Format HTML] → [Write File]

# 链式组合 - AI 新闻日报生成流程
const dailyNewsPipeline = {
  steps: [
    {
      tool: "web_search",
      params: { query: "AI news today 2026", limit: 20 }
    },
    {
      tool: "web_fetch",  # 拿搜索结果中的 URL 去抓内容
      params: { # 自动接收上一步的 URLs }
    },
    {
      tool: "write",  # 生成 HTML 并保存
      params: { path: "/var/www/miaoquai/news/2026-04-29.html" }
    }
  ]
};
# 效果：搜索 → 抓取 → 生成 → 保存，一气呵成
                

2. 并行组合 (Parallel Fan-out)

同时执行多个独立任务，最后汇总结果：

┌→ 搜索 GitHub 热门 →┐
用户 → ├→ 搜索 Hacker News →├→ 汇总生成
└→ 搜索 Reddit AI →─┘

# 并行组合 - 多源热点追踪
const hotTopicsPipeline = {
  parallel: [
    { tool: "web_search", params: { query: "site:github.com AI agent trending" } },
    { tool: "web_search", params: { query: "site:news.ycombinator.com AI" } },
    { tool: "web_search", params: { query: "site:reddit.com/r/artificial AI agent" } }
  ],
  aggregate: {
    tool: "write",
    params: { path: "/var/www/miaoquai/rss/hot-topics.html" }
  }
};
# 效果：3个搜索同时进行，耗时从 15s → 5s
                

3. 条件组合 (Conditional Branch)

根据中间结果决定下一步走哪条路：

# 条件组合 - 智能内容路由
const smartRouter = {
  step1: { tool: "analyze_input" },
  
  branches: {
    # 如果是技术问题 → 走技术回答流程
    "technical": [
      { tool: "web_search", params: { query: "${query} tutorial" } },
      { tool: "generate_code_example" }
    ],
    
    # 如果是新闻类 → 走热点追踪流程
    "news": [
      { tool: "web_search", params: { query: "${query} latest news" } },
      { tool: "summarize" }
    ],
    
    # 如果是运营任务 → 走运营流程
    "ops": [
      { tool: "execute_ops_task" },
      { tool: "report" }
    ]
  }
};
                

4. 循环组合 (Iterative Loop)

反复执行直到满足退出条件：

# 循环组合 - 死链检测与修复
const deadLinkChecker = {
  loop: {
    maxIterations: 50,
    exitCondition: "allLinksValid || iterations >= maxIterations",
    steps: [
      { tool: "read", params: { path: "/var/www/miaoquai/sitemap.xml" } },
      { tool: "exec", params: { command: "curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' ${url}" } },
      {
        # 如果是 404 → 修复或删除
        tool: "edit",
        condition: "statusCode === '404'",
        params: { # 移除死链 }
      }
    ]
  }
};
# 效果：自动检查并修复所有死链
                

🚀 OpenClaw 实战应用

场景：妙趣AI 的每日运营工作流

# 妙趣AI 每日运营 - 混合组合模式
{
  "name": "daily-ops-pipeline",
  
  # 阶段 1：并行收集信息
  "phase_collect": {
    "parallel": [
      { tool: "web_search", task: "搜索 AI 行业热点" },
      { tool: "web_fetch", task: "抓取 RSS 订阅源" },
      { tool: "read", task: "读取竞品网站动态" }
    ]
  },
  
  # 阶段 2：串行生成内容
  "phase_generate": {
    "sequential": [
      { tool: "write", task: "生成 AI 新闻日报" },
      { tool: "write", task: "生成术语百科页面" },
      { tool: "write", task: "生成踩坑实录" }
    ]
  },
  
  # 阶段 3：条件检查
  "phase_validate": {
    "condition": "contentQuality >= 4",
    "on_pass": [
      { tool: "exec", task: "更新 sitemap.xml" },
      { tool: "message", task: "通知飞书群：今日内容已发布" }
    ],
    "on_fail": [
      { tool: "edit", task: "修复内容质量问题" }
    ]
  }
}
                

场景：MCP Server 组合调用

# 通过 MCP 协议组合调用多个 Server
{
  # GitHub MCP Server
  "github_mcp": {
    "list_issues": { repo: "miaoquai/tools" },
    # 输出 issue 列表
  },
  
  # 用 issue 内容搜索相关文档
  "search_mcp": {
    "search": {
      query: "${github_mcp.list_issues[0].title}",
      sources: ["docs", "stack_overflow"]
    }
  },
  
  # 用找到的方案创建 PR
  "github_mcp": {
    "create_pr": {
      title: "Fix: ${github_mcp.list_issues[0].title}",
      body: "Based on: ${search_mcp.search.results}"
    }
  }
}
# 效果：自动发现 issue → 搜索方案 → 创建 PR
                

💡 OpenClaw 最佳实践：
1. 先串行再并行：先确保每个工具单独能用，再考虑组合
2. 数据格式约定：工具间传递数据时统一 JSON schema
3. 超时保护：每个步骤设超时，防止一个工具卡住整个流程
4. 断点续传：记录已完成步骤，失败后可从断点恢复
5. 幂等设计：组合中的每个步骤应该是幂等的，可安全重试

⚠️ 反模式（避坑指南）

反模式 1：过度链式调用
A → B → C → D → E → F → G → H...
问题：链条越长，失败概率越高。8 个步骤串联，每个 99% 成功率，整体只有 92%。
解决方案：能并行的并行，不超过 4 步串行。

反模式 2：循环无退出
"检查所有链接 → 发现新链接 → 检查新链接 → 发现更新的链接..."
问题：无限循环，token 和 API 调用无限消耗。
解决方案：严格设 maxIterations + 超时。

反模式 3：数据格式不匹配
工具 A 输出 XML，工具 B 需要 JSON。
解决方案：组合层做格式适配，不要让工具自己处理。

📝 总结

Tool Composition 是 Agent 从"单打独斗"到"团队作战"的关键跃迁。就像你一个人搬砖效率有限，但如果能把搬砖、砌墙、刷漆组合起来，一天就能盖一栋房子。四个核心模式——链式、并行、条件、循环——就是 Agent 的"施工图纸"。