skills: apply tool_filter in SkillToolSet.get_tools

[kinolo]

问题与修复

Fixes #352

SkillToolSet.get_tools() 在显式设置 is_include_all_tools=False 后，仍未应用 tool_filter。例如，配置 tool_filter=["skill_load"] 时，首次调用和缓存调用都会返回全部工具。

本次修复在两条返回路径中应用 _is_tool_selected(tool, invocation_context)，并保留完整工具缓存，使谓词过滤器可以根据当前调用上下文重新选择工具。

默认 is_include_all_tools=True、未配置过滤器及空列表过滤器的既有行为保持不变。

测试

新增 14 个参数化回归用例，覆盖 SkillToolSet 和 SkillToolSetWithDynamicTools：

• 名称列表过滤在首次调用和缓存调用中均生效。
• 谓词拒绝全部工具后，后续上下文仍可选择其他工具。
• 谓词接收显式传入或当前隐式 invocation context。
• 未启用过滤时保持原有行为。

原代码上新增用例为 6 failed, 8 passed；修复后全部通过。

本地验证：

pytest tests/skills tests/abc/test_toolset.py \
  tests/tools/test_tool_adapter.py \
  tests/agents/core/test_tools_processor.py
# 720 passed, 1 warning

yapf --diff trpc_agent_sdk/skills/_toolset.py
flake8 trpc_agent_sdk/skills/_toolset.py tests/skills/test_toolset.py
git diff --check

其中 1 项 warning 来自已有流式并发测试 test_streaming_tool_runs_outside_parallel_batch：线程池退出等待约 300 秒后产生超时警告，测试最终通过。退出阻塞也在未修改的 02509b2 源码上单独复现；本 PR 未修改相关并发逻辑。

Release notes

设置 is_include_all_tools=False 时，SkillToolSet 现在会正确应用工具名称或谓词过滤器。

[helloopenworld]

AI Code Review

审查结论

不通过

审查范围：base 02509b2..head e24e06c，共 2 个文件（+67/-4）：trpc_agent_sdk/skills/_toolset.py 在 get_tools() 的首次构建路径与 _default_tools 缓存路径中均接入 _is_tool_selected 过滤；tests/skills/test_toolset.py 新增 63 行参数化测试覆盖 SkillToolSet 与 SkillToolSetWithDynamicTools。\n\n计划符合性：核心意图（在 SkillToolSet.get_tools 中应用 tool_filter）已实现，list/predicate 两种过滤形式、缓存路径过滤、is_include_all_tools 兼容语义均正确，新增测试覆盖首次/缓存调用、predicate 接收当前上下文、隐式上下文、过滤后行为保持等场景。\n\n主要风险：1) 缓存快照语义由 invocation_context 决定但该上下文未参与缓存键——首次调用发生在无显式上下文的位置（_agui_agent.py 的 get_tools(None)）或与后续真实请求不同的上下文时，后续所有请求的工具集被首调快照固化，工具被错误隐藏或暴露（SEVERE）；2) get_tools(None) 在无隐式上下文时依赖全局 ContextVar 残留值，且 SkillToolSetWithDynamicTools 首调过滤基于未完成扩展的 _function_tools（既有缺陷被过滤暴露，动态工具名过滤结果不稳定）(MODERATE)。\n\n测试充分性：新增测试对意图覆盖良好，但所有测试都显式传入同构 MagicMock 上下文或通过 set_invocation_ctx 设置同一上下文，未覆盖"首次调用无显式上下文/上下文不一致"场景，无法捕获缓存快照问题。\n\n门禁结论：FAILED——存在 1 个高置信 SEVERE（缓存快照固化过滤结果，与计划的上下文感知过滤意图冲突）和 1 个 MODERATE（隐式 ContextVar 回退与既有首调 _function_tools 延迟扩展交互）。

发现的问题

严重

trpc_agent_sdk/skills/_toolset.py:169-170

问题： _default_tools 缓存路径（新增行 170）在缓存命中时按首个调用的 invocation_context 过滤后整体返回快照。_is_tool_selected 对 ToolPredicate 会调用 self._tool_filter(tool, invocation_context)，因此过滤结果依赖调用时的上下文，而缓存列表本身不区分上下文——首次调用固化的过滤结果，后续请求无论传入什么上下文都读取同一份快照。

触发条件： 构造时配置了 tool_filter 为谓词（is_include_all_tools=False），且 get_tools() 首次调用发生在无显式上下文的位置（如 server/ag_ui/_core/_agui_agent.py:411 的 tool.get_tools(None)、_llm_agent.py 的工具预取），或首次调用与后续调用传入不同上下文。

实际影响： 后续所有真实请求的工具名集合与请求自身上下文无关：本应在的动词或工具（如 skill_run、workspace_exec）在 LLM 请求中缺失（convert_toolunion_to_tool_list->get_tools(context) 返回快照后，process_request 无法声明未包含的工具），LLM 无法调用；反之不应暴露的工具被固化暴露。缓存路径连 predicate 都不再被调用，违背计划"上下文感知过滤"意图。

修正方向： 将按请求上下文过滤的结果与缓存分离——缓存仅保存构建好的全量工具列表（_default_tools.copy() 原行为），每次调用都对该副本执行 _is_tool_selected；或确保首次调用带真实上下文，并为缓存结果记录生成时上下文、命中时重新过滤。

中等

trpc_agent_sdk/skills/_toolset.py:161-170

问题： 新增行 170 与 187 在 invocation_context 为 None 时依赖 get_invocation_ctx() 的回退值来执行 _is_tool_selected，但 predicate 被设计为"每个请求上下文"过滤；而全局 ContextVar 的残留值不一定对应当前请求。同时 SkillToolSetWithDynamicTools 的既有首调缺陷被过滤行为放大：其 get_tools 仅在 not self._default_tools 时才扩展 _function_tools（_dynamic_toolset.py:414-416），本次变更使首个调用就执行过滤，导致首个调用时 skill_list_tools/skill_select_tools 未进入待过滤集合，被 predicate 拒绝后永远不出现，而这对普通 SkillToolSet 不存在。

触发条件： ① 无隐式上下文路径（get_tools(None)，如 _agui_agent.py）中，ContextVar 残留上一个异步任务设置的上下文，predicate 基于该残留值过滤当前请求；② 对 SkillToolSetWithDynamicTools 配置选择型/predicate 过滤，首个调用过滤掉 skill_list_tools 后，后续调用虽缓存未变，过滤结果同样缺失该工具，导致动态选择工具不可用。

实际影响： 工具集内容跨请求串扰（上下文 A 的过滤结果影响上下文 B 的请求）；隐藏缺失的动态选择工具时，代理无法使用 skill_list_tools/skill_select_tools 管理技能工具。

修正方向： 在无显式上下文时不要回退到全局 ContextVar 作为过滤上下文（is None 时按空过滤或跳过过滤）；将 SkillToolSetWithDynamicTools 的动态辅助函数扩展移到 __init__ 中无条件完成，避免首次调用过滤基类集合。

[helloopenworld]

问题： _default_tools 缓存路径（新增行 170）在缓存命中时按首个调用的 invocation_context 过滤后整体返回快照。_is_tool_selected 对 ToolPredicate 会调用 self._tool_filter(tool, invocation_context)，因此过滤结果依赖调用时的上下文，而缓存列表本身不区分上下文——首次调用固化的过滤结果，后续请求无论传入什么上下文都读取同一份快照。

触发条件： 构造时配置了 tool_filter 为谓词（is_include_all_tools=False），且 get_tools() 首次调用发生在无显式上下文的位置（如 server/ag_ui/_core/_agui_agent.py:411 的 tool.get_tools(None)、_llm_agent.py 的工具预取），或首次调用与后续调用传入不同上下文。

实际影响： 后续所有真实请求的工具名集合与请求自身上下文无关：本应在的动词或工具（如 skill_run、workspace_exec）在 LLM 请求中缺失（convert_toolunion_to_tool_list->get_tools(context) 返回快照后，process_request 无法声明未包含的工具），LLM 无法调用；反之不应暴露的工具被固化暴露。缓存路径连 predicate 都不再被调用，违背计划"上下文感知过滤"意图。

修正方向： 将按请求上下文过滤的结果与缓存分离——缓存仅保存构建好的全量工具列表（_default_tools.copy() 原行为），每次调用都对该副本执行 _is_tool_selected；或确保首次调用带真实上下文，并为缓存结果记录生成时上下文、命中时重新过滤。

[raychen911]

提交了相同的pr：https://github.com/trpc-group/trpc-agent-python/pull/357， 带有文档修改