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工具與多輪工作流程中的思考

逐步演練一個完整的兩輪工具使用往返流程，正確保留思考區塊，並了解交錯思考如何改變流程。

本頁逐步演練一個啟用思考的完整兩輪「tool use」（工具使用）往返流程：Claude 進行思考、請求工具呼叫、接收結果，然後完成回答，且每一步都正確處理思考區塊。完整規則位於思考頁面的搭配工具使用的思考與保留思考區塊中；本頁展示這些規則在可執行程式碼中的應用。

本演練所套用的規則

每個連結都指向思考頁面上的完整說明：

範例使用自適應思考；在僅支援擴展思考的模型上，請改用 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}。往返規則完全相同。

逐步演練兩輪工具使用往返流程

此範例定義一個 get_weather 工具，讓 Claude 思考並請求工具呼叫，然後回傳工具結果，並將助手輪次原樣回傳（包含思考區塊）。

  1. 發出第一個請求並提供可用工具

    發送一個啟用自適應思考並定義了工具的請求。除了 thinking 參數之外，這是一個標準的工具使用請求：

    
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"],
    },
}

# 第一次請求 - Claude 以思考內容和工具請求回應
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. 擷取要回傳的 content 陣列

    在 Claude 選擇思考的執行中，您應該會在回應內容中看到 thinking、text 和 tool_use 區塊（對於較簡單的請求，自適應模式可能會略過思考區塊）。請保持此 content 陣列完整：下一步會將其逐字傳回。

    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. 回傳工具結果，並逐字回傳助手輪次

    在您這端執行工具，然後發送第二個請求，在對話中附加兩則訊息。第一則是原樣回傳所接收的助手內容，因此思考區塊與 tool_use 區塊一同保持不變。第二則是攜帶 tool_result 的使用者訊息。

    每個範例都是獨立的腳本：它會重複第一個請求，然後立即使用剛收到的回應發送後續請求。

    
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?"}],
)
# 擷取 tool_use 區塊以取得其 ID，供 tool_result 使用
tool_use_block = next(block for block in response.content if block.type == "tool_use")

# 呼叫您實際的天氣 API，此處即為您實際 API 呼叫的位置
# 假設這是我們取得的回傳結果
weather_data = {"temperature": 88}

# 第二次請求 - 包含 assistant 回合與 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?"},
        # 原封不動地回傳 assistant 內容。當存在 thinking
        # 區塊時，它必須與 tool_use 區塊一同附上。
        {"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. 讀取最終回應

    您應該會看到 Claude 以文字完成該輪次。由於「interleaved thinking」（交錯思考）在自適應模式下是自動的，後續內容也可能在最終文字之前以新的思考區塊開頭，詳見交錯思考：

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

交錯思考如何改變流程

交錯思考讓 Claude 能在工具呼叫之間進行思考，在對每個工具結果採取行動之前先進行推理。其概念與各模型的可用性在思考頁面的交錯思考中說明；交錯改變的是思考區塊出現的位置，而非工具呼叫能否串接。以下比較展示交錯思考在雙工具工作流程中所帶來的改變：

後續步驟

思考

總覽：開啟思考、讀取思考輸出，並檢視工具使用、快取與串流的完整規則。

引導思考

透過努力程度與基於提示的引導，控制 Claude 思考的頻率與深度。

擴展思考

舊版模型上的手動思考預算：budget_tokens 機制以及遷移至自適應思考。

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