diff --git a/pipeline_core/agent_config.py b/pipeline_core/agent_config.py
index a5d216f..28e9bd6 100644
--- a/pipeline_core/agent_config.py
+++ b/pipeline_core/agent_config.py
@@ -320,6 +320,27 @@ GENERAL_TOOLS = [
         parameters={"action": "list|add|done", "content": "任务内容(add时必填)"},
         category="agent",
     ),
+    # ── 平台模型调用（2026-09-07）：可用模型 = 平台 owner 机构 + 本机构的
+    # pipeline-llm 注册模型（治理层硬校验归属，他机构模型自动顺延替代）。
+    # 主对话循环已按用户输入自动匹配对话模型；这两个工具让 agent 能主动
+    # 查看/调用全能力模型（生图/视频/语音等非对话任务）。
+    ToolDefinition(
+        name="list_platform_models",
+        description="列出平台当前可用的模型（本机构+平台owner机构的模型，含能力类型：t2t对话/i2t图像理解/t2i文生图/t2v文生视频/i2v图生视频/tts语音合成/asr语音识别等）。用户问「有哪些模型/能做什么」，或你要调用非对话能力（生图/视频/语音）前需要选模型时调用。capability 参数可按能力过滤（如 t2i）",
+        parameters={"capability": "可选：能力类型过滤（如 t2i/t2v/tts），空=全部"},
+        category="model",
+    ),
+    ToolDefinition(
+        name="invoke_model",
+        description="调用平台模型完成生成类任务（文生图/图生视频/文生视频/语音合成/语音识别等非对话能力；对话类任务直接由你自己完成，不要用本工具）。用户说「画一张图/生成视频/把文字转语音」等时调用。model 可空——空时平台根据 task 自动匹配最合适的可用模型；也可先用 list_platform_models 查模型名再指定。生成产物返回本地持久 URL，把 URL 原样告诉用户",
+        parameters={
+            "task": "任务描述/提示词（必填，如「一只在月球上弹吉他的猫」）",
+            "model": "可选：模型注册名（空=按任务自动匹配）",
+            "capability": "可选：能力类型（t2i/t2v/i2v/tts/asr等，自动匹配时用于过滤候选）",
+            "params": "可选：业务参数 JSON 字符串。媒体输入用三数组契约：image_files/audio_files/video_files（值为公网URL或base64的数组）；生成参数如 resolution/duration/size 按模型文档",
+        },
+        category="model",
+    ),
 ]