Muchas gracias a @sam por la rápida solución y a @zogstrip por la rápida respuesta (repply).
Todo funciona como se esperaba 
y el resultado es excelente: ahora que el agente puede solicitar varias lecturas en una sola respuesta, mi escenario de prueba de RAG utiliza un 43% menos de llamadas a la LLM, ha dedicado un 40% menos de tiempo a buscar y leer, y ha reducido los costos en un 33%.
Lo he verificado en 2026.10.0-latest (f18a1985b, incluye #44270) con Mistral mistral-large-2512 (después de eliminar mi solución temporal parallel_tool_calls: false):
- La reproducción sin red de mi primera publicación ahora devuelve todas las llamadas: 2 de 2 y 3 de 3 en un solo bloque, también con
partial_tool_callsy a través deEndpoints::Mistral#decode_chunk. Una llamada por bloque sigue funcionando. (El script ahora necesita un.flatten, ya queprocess_streamed_messagepuede devolver un array.) - Con un agente RAG real y sin solución temporal, Mistral envió 4 lecturas paralelas en un solo bloque, y se ejecutaron las 4. En 14 ejecuciones del agente, se ejecutó cada llamada a la herramienta solicitada.
¡Gracias de nuevo!