Sending tool results

🤖 工具调用与结果反馈 (Tool Use and Result Feedback)

一、工具执行阶段 (Tool Execution Phase)

• 获取工具参数： 从 Claude 返回的响应中，定位 tool use block。
• 提取输入： 访问该块内的 input 字段，它是一个包含工具所需参数的字典。
• 函数调用： 将提取的字典作为关键字参数传递给实际的工具函数（例如：function_name(**input_dictionary)）。

二、工具结果反馈机制 (Tool Result Feedback Mechanism)

• 目的： 将工具函数执行的实际结果反馈给 Claude，以便其生成最终回复。
• 结构： 结果必须封装在一个 user message 中，该消息包含 tool result block。
• 关键属性：
• tool_use_id：核心匹配机制。它必须与 Claude 原始请求中的 tool use block 的 ID 完全一致。
• content：工具函数运行的实际输出（通常需要转换为字符串或 JSON 格式）。
• is_error (可选)：如果工具执行失败，设置为 true。

三、完整对话流程 (Complete Conversation Workflow)

• 用户请求 → Claude： Claude 返回包含 tool use block 的 assistant message。
• 服务器执行： 服务器使用 tool use block 中的参数执行工具函数。
• 服务器反馈 → Claude： 发送一个包含完整对话历史的后续请求。
• 历史记录包括：原始用户消息 → Claude 的工具请求 → 新的 user message（包含 tool result block）。
• 最终响应： Claude 根据 tool result block 中的信息，生成最终的 assistant message（通常只包含 text block）。

四、重要注意事项 (Key Reminders)

• 历史记录完整性： 每次向 Claude 发送后续请求时，必须包含完整的对话历史。
• 工具模式保持： 即使在工具执行完成后，也必须在后续请求中包含原始的 工具 Schema 列表，以提醒 Claude 工具的存在。
• ID 的作用： tool_use_id 确保了当 Claude 连续调用多个工具时，工具结果能准确地匹配到对应的工具请求。

Takeaways

• 工具调用流程是：Claude返回工具请求 → 服务器执行 → 服务器将结果反馈给Claude。
• 工具结果必须封装在包含 tool result block 的 user message 中进行反馈。
• tool_use_id 是核心匹配机制，它必须与 Claude 原始请求中的 tool use block ID 完全一致。
• 每次向 Claude 发送后续请求时，必须包含完整的对话历史和原始的工具 Schema 列表。