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La réflexion dans les flux de travail avec outils et multi-tours

Parcourez un aller-retour complet d'utilisation d'outils en deux tours qui préserve correctement les blocs de réflexion, et découvrez comment la réflexion entrelacée modifie le déroulement.

Cette page parcourt un aller-retour complet d'« tool use » (utilisation d'outils) en deux tours avec la réflexion activée : Claude réfléchit, demande un appel d'outil, reçoit le résultat et termine sa réponse, les blocs de réflexion étant correctement gérés à chaque étape. Les règles complètes se trouvent sur la page Réflexion, dans Réflexion avec utilisation d'outils et Préservation des blocs de réflexion ; cette page montre ces règles appliquées dans du code exécutable.

Les règles appliquées dans ce guide pas à pas

Chaque lien mène à l'énoncé complet sur la page Réflexion :

Les exemples utilisent la réflexion adaptative ; sur les modèles qui ne prennent en charge que la réflexion étendue, remplacez par thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}. Les règles de l'aller-retour sont identiques.

Parcourir un aller-retour d'utilisation d'outils en deux tours

L'exemple définit un outil get_weather, laisse Claude réfléchir et demander un appel d'outil, puis renvoie le résultat de l'outil accompagné du tour de l'assistant renvoyé exactement tel que reçu, bloc de réflexion inclus.

  1. Effectuer la première requête avec un outil disponible

    Envoyez une requête avec la réflexion adaptative activée et l'outil défini. Hormis le paramètre thinking, il s'agit d'une requête d'utilisation d'outils standard :

    
client = anthropic.Anthropic()

weather_tool = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "City name"}},
        "required": ["location"],
    },
}

# Première requête - Claude répond avec une réflexion et une demande d'outil
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"}],
)
print(response)

  2. Capturer le tableau de contenu à renvoyer

    Vous devriez voir des blocs thinking, text et tool_use dans le contenu de la réponse lors d'une exécution où Claude a choisi de réfléchir (pour des requêtes plus simples, le mode adaptatif peut omettre le bloc de réflexion). Conservez ce tableau de contenu intact : l'étape suivante le renvoie tel quel.

    Output
    {
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "The user wants to know the current weather in Paris. I have access to a function `get_weather`...",
      "signature": "BDaL4VrbR2Oj0hO4XpJxT28J5T...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "I can help you get the current weather information for Paris. Let me check that for you"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01CswdEQBMshySk6Y9DFKrfq",
      "name": "get_weather",
      "input": {
        "location": "Paris"
      }
    }
  ]
}

  3. Renvoyer le résultat de l'outil, en renvoyant le tour de l'assistant tel quel

    Exécutez l'outil de votre côté, puis envoyez une seconde requête qui ajoute deux messages à la conversation. Le premier est le contenu de l'assistant renvoyé exactement tel que reçu, de sorte que le bloc de réflexion reste inchangé aux côtés du bloc tool_use. Le second est un message utilisateur contenant le tool_result.

    Chaque exemple est un script autonome : il répète la première requête, puis envoie immédiatement la suite en utilisant la réponse qu'il vient de recevoir.

    
client = anthropic.Anthropic()
weather_tool = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "City name"}},
        "required": ["location"],
    },
}
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"}],
)
# Extraire le bloc tool_use pour obtenir son ID destiné au tool_result
tool_use_block = next(block for block in response.content if block.type == "tool_use")

# Appelez votre véritable API météo ; c'est ici que se placerait votre appel API réel
# Supposons que c'est ce que nous recevons en retour
weather_data = {"temperature": 88}

# Deuxième requête - Inclure le tour de l'assistant et le tool_result
continuation = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"},
        # Renvoyer le contenu de l'assistant exactement tel que reçu. Lorsqu'un bloc
        # thinking est présent, il doit accompagner le bloc tool_use.
        {"role": "assistant", "content": response.content},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": tool_use_block.id,
                    "content": f"Current temperature: {weather_data['temperature']}°F",
                }
            ],
        },
    ],
)
print(continuation)

  4. Lire la réponse finale

    Vous devriez voir Claude terminer le tour avec du texte. Comme la réflexion entrelacée est automatique en mode adaptatif, la suite peut également s'ouvrir sur un nouveau bloc de réflexion avant le texte final :

    Output
    {
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Currently in Paris, the temperature is 88°F (31°C)"
    }
  ]
}

Comment la réflexion entrelacée modifie le déroulement

L'« interleaved thinking » (réflexion entrelacée) permet à Claude de réfléchir entre les appels d'outils, en raisonnant sur chaque résultat d'outil avant d'agir en conséquence. Le concept et la disponibilité par modèle sont traités dans Réflexion entrelacée sur la page Réflexion ; l'entrelacement modifie l'endroit où apparaissent les blocs de réflexion, et non la possibilité d'enchaîner les appels d'outils. La comparaison suivante montre ce que la réflexion entrelacée change dans un flux de travail à deux outils :

Étapes suivantes

Réflexion

La vue d'ensemble : activer la réflexion, lire la sortie de réflexion et consulter les règles complètes pour l'utilisation d'outils, la mise en cache et le streaming.

Orienter la réflexion

Orientez la fréquence et la profondeur de la réflexion de Claude grâce aux niveaux d'effort et aux indications basées sur les prompts.

Réflexion étendue

Budgets de réflexion manuels sur les modèles plus anciens : fonctionnement de budget_tokens et migration vers le mode adaptatif.

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