Multi-turn conversations with tools

🤖 学习笔记：Claude 多工具调用流程 (Multi-Tool Calling Workflow)

💡 核心概念：多工具调用 (Multi-Tool Calling)

• 目标： 将多个不同的工具连接到 Claude，以处理复杂的用户查询。
• 核心假设： 必须假设用户提出的查询可能需要 Claude 连续使用多个工具才能完成。
• 工作流程（示例）：
• 用户提问 → Claude → 请求调用工具 A (Tool Use Block)。
• 系统 → 执行工具 A → 返回结果给 Claude。
• Claude → 接收结果 → 决定需要调用工具 B。
• 系统 → 执行工具 B → 返回结果给 Claude。
• Claude → 拥有所有信息 → 生成最终答案。

⚙️ 实现策略：runConversation 函数

• 目的： 自动化处理多轮工具调用，直到 Claude 给出最终回复。
• 实现结构： 使用 while 循环来持续与 Claude 交互。
• 循环逻辑：
• 检查响应： 查看 Claude 的响应是否包含工具调用请求。
• 如果需要工具： 执行工具 → 将工具结果添加到消息历史中 → 再次调用 Claude。
• 如果不需要工具： 确定这是最终回复 → 结束循环并返回结果。

🛠️ 代码重构要点 (Refactoring Steps)

为了支持多工具调用，需要对现有代码进行以下关键修改：

• 消息添加函数 (add_user_message, add_assistant_message)：
• 改进： 必须升级，使其能够处理包含多个消息块 (Message Blocks) 的响应，而不仅仅是纯文本块。
• 技术实现： 引入 anthropic. types. Message，允许输入整个消息对象或消息块列表。

• 聊天函数 (chat)：
• 参数更新： 增加 tool_schemas 参数，并将其传递给 Claude 的 API 调用。
• 返回内容更新： 不再只返回文本内容，而是返回 Claude 完整的响应对象（Message），因为响应中可能包含文本块和工具调用块。

• 新辅助函数 (text_from_message)：
• 功能： 专门用于解析包含多个消息块的响应，提取所有文本块中的文本内容并合并。
• 逻辑： 遍历消息内容中的所有块 → 检查块类型是否为 text → 提取并连接文本。

Takeaways

• 多工具调用旨在通过连续使用多个工具来处理复杂查询，流程是：用户提问 → 调用工具 A → 接收结果 → 决定调用工具 B → 生成最终答案。
• 实现自动化调用需使用 while 循环（如 runConversation），持续检查 Claude 的响应是否包含工具调用请求，直到获得最终回复。
• 消息添加函数必须升级，能够处理包含多个消息块（Message Blocks）的响应，而不能仅处理纯文本块。
• chat 函数需要增加 tool_schemas 参数，并且必须返回 Claude 的完整响应对象（Message），而非仅返回文本内容。