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工具使用的工作原理

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

了解工具使用循环、工具在何处执行，以及何时应使用工具而非纯文本。

本页解释工具使用背后的概念：工具在何处运行、代理循环如何工作，以及何时工具使用是正确的方法。如需实操指导，请从构建使用工具的代理教程或定义工具指南开始。

工具使用契约

工具使用是您的应用程序与模型之间的契约。您指定哪些操作可用，以及它们的输入和输出采用何种形式；Claude决定何时以及如何调用它们。模型从不自行执行任何操作。它发出一个结构化请求，您的代码（或Anthropic的服务器）运行该操作，然后结果流回对话中。

这个契约使模型的行为不像文本生成器，而更像您调用的一个函数。具有传统API经验的工程师可以像集成任何其他类型化接口一样集成工具使用：定义模式、处理回调、返回结果。不同之处在于，另一端的调用者是一个语言模型，它根据对话选择要调用哪个函数。

工具在何处运行

工具之间差异的主要维度是代码在何处执行。每个工具都属于三个类别之一，而类别决定了您的应用程序负责什么。

用户定义的工具（客户端执行）

您编写模式，您执行代码，您返回结果。这是最常见的情况：绝大多数工具使用流量是用户定义的工具调用特定于应用程序的逻辑。

当Claude调用您的某个工具时，API响应包含一个tool_use块，其中包含工具名称和一个参数的JSON对象。您的应用程序提取这些参数，运行操作（数据库查询、HTTP调用、文件写入，或工具所做的任何事情），并在下一个请求中通过tool_result块发回输出。Claude从不查看您的实现；它只看到您提供的模式和您返回的结果。

Anthropic模式工具（客户端执行）

对于少数常见操作（管理暂存记忆、运行shell命令、编辑文件、控制桌面或浏览器），Anthropic发布工具模式，而您的应用程序处理执行。此类别中的工具有memory、bash、text_editor、computer和browser。

执行模型与用户定义的工具相同：响应包含一个tool_use块，您的代码运行操作，然后您发回一个tool_result。使用Anthropic模式工具而不是定义您自己的等效工具的原因在于，这些模式是经过训练内置的。Claude已在数千条使用这些确切工具签名的成功轨迹上进行了优化，因此它调用它们比调用执行相同功能的自定义工具更可靠，并且能更优雅地从错误中恢复。该模式是模型已经预期的接口。

服务器执行的工具

对于web_search、web_fetch、code_execution和tool_search，Anthropic运行代码。您在请求中启用工具，服务器处理其他所有事情。您从不为这些工具构造tool_result块。当一个回合仅调用服务器工具时，服务器端循环执行操作并在响应到达您之前将输出反馈给模型，除非循环在完成之前停止，最常见的原因是它暂停了。

您收到的响应包含server_tool_use块，显示运行了什么以及返回了什么。在常见情况下，当您看到它们时执行已经完成，您的应用程序的工作是启用工具并读取最终答案，而不是参与执行循环；主要的例外是暂停的循环（pause_turn）和同时调用客户端工具的回合。

代理循环（客户端工具）

客户端执行的工具（包括用户定义的和Anthropic模式的）要求您的应用程序驱动一个循环。模型无法运行您的代码，因此每次工具调用都是一次往返：模型询问，您执行，您报告回来，模型继续。

典型的形式是一个以stop_reason为键的while循环：

1. 发送一个包含您的tools数组和用户消息的请求。
2. Claude以stop_reason: "tool_use"和一个或多个tool_use块响应。
3. 执行每个工具。将输出格式化为tool_result块。
4. 发送一个新请求，包含原始消息、助手的响应，以及一个带有tool_result块的用户消息。
5. 当stop_reason为"tool_use"时，从步骤2重复。

实际上这读作：当stop_reason == "tool_use"时，执行工具并继续对话。循环在任何其他停止原因（"end_turn"、"max_tokens"、"stop_sequence"或"refusal"）时退出，这意味着Claude要么已产生最终答案，要么因您的应用程序应处理的其他原因而停止。

有关构建请求、处理并行工具调用和格式化结果的机制，请参阅处理工具调用。

服务器端循环

服务器执行的工具在Anthropic的基础设施内运行它们自己的循环。来自您应用程序的单个请求可能会在响应返回之前触发多次网络搜索或代码执行。模型搜索、读取结果、确定是否再次搜索，并迭代直到它获得所需内容，所有这些都无需您的应用程序参与。

这个内部循环有一个迭代限制。如果模型在达到上限时仍在迭代，响应将以stop_reason: "pause_turn"而非"end_turn"返回。暂停的回合意味着工作尚未完成；重新发送对话（包括暂停的响应）以让模型从它停止的地方继续。有关继续模式，请参阅服务器工具。

如果Claude在同一组并行工具调用中调用该服务器工具和一个客户端工具，循环也会在服务器工具运行之前将控制权交还给您。然后响应以stop_reason: "tool_use"和一个尚无结果块的server_tool_use块返回；API在您返回客户端工具结果后运行它。有关确切的契约，请参阅停止原因和回退。

何时使用工具（以及何时不使用）

当任务需要模型仅凭文本无法完成的事情时，工具使用是合适的：

• 具有副作用的操作。 发送电子邮件、写入文件、更新记录。模型可以描述这些操作，但只有工具才能执行它们。
• 新鲜或外部数据。 当前价格、今天的天气、数据库的内容。任何训练数据之外或特定于您系统的内容都需要工具来获取。
• 结构化、形式有保证的输出。 当您需要一个具有特定字段的JSON对象，而不是恰好包含该信息的纯文本时，工具模式会强制执行该形式。
• 调用现有系统。 数据库、内部API、文件系统。工具使用是自然语言请求与满足它们的系统之间的桥梁。

一个明确的迹象表明您应该使用工具：如果您正在编写正则表达式以从模型输出中提取决策，那么该决策本应是一次工具调用。解析自由格式文本以恢复结构化意图，表明该结构属于模式。

工具使用不适合的情况：

• 模型仅凭训练就能回答。摘要、翻译和常识问题不需要工具往返。
• 交互是没有副作用的一次性问答。如果没有什么可执行的，工具就无事可做。
• 工具调用延迟会主导一个微不足道的响应。每次工具调用至少是一次额外的往返；对于轻量级任务，开销可能超过工作本身。

在方法之间进行选择

后续步骤