本文深入解析了Claude的Tool Use功能，该功能允许模型调用外部工具来增强其能力，尤其在数学计算和信息检索等任务中表现出色。文章详细阐述了工具调用的响应机制，包括如何判断是否需要调用工具以及工具调用响应的结构。同时，探讨了工具结果的本地运行与返回，以及如何处理执行异常。此外，文章还通过数学计算助手、发送邮件和搜索产品等应用案例，展示了Tool Use的实际应用，并提供了完整的代码实现和扩展工作流。

🧰 Claude的Tool Use功能通过检查API响应中的`stop_reason`字段来判断是否需要调用工具，`stop_reason: "tool_use"`表示需要调用工具，而`stop_reason: "end_turn"`表示正常对话结束。工具调用响应结构包含`ToolUseBlock`，其中包含工具调用的唯一标识符`id`、使用的工具名称`name`和符合`input_schema`的输入参数`input`。

➗ 大模型在进行数学计算时可能不够精确，可以通过工具增强能力，本地定义计算器函数（含加减乘除），让模型调用而非自行计算。实现要点包括准备函数JSON描述和本地可执行函数，函数入参设计需考虑操作类型（enum 限定加减乘除）和两个操作数（必须参数）。

📧 发送邮件外部函数需要符合一定的函数描述规范，包括`name`（需符合正则，如`send_email`）、`description`（明确功能说明，如“向指定收件人发送带主题和内容的邮件”）和`input_schema`（定义参数类型和约束，如必需参数`to`、`subject`、`body`均为`string`类型）。建议复制标准模板后修改键值，保持JSON结构不变。

🔎 搜索产品外部函数的参数设计特点包括枚举类型（如`category`参数限定为`["electronics","clothing","home","toys","sports"]`）、可选参数（如`max_price`，`number`类型，用于价格筛选）和必需参数（仅`query`，产品名称/关键词）。每个参数需包含`type`和`description`字段，如`query`的`description`应说明“产品名称或搜索关键词，如'iPhone 13 Pro'”。

一、Claude Tool Use 工作流程概述

Claude 的 Tool Use 功能允许模型调用外部工具来增强其能力，特别适用于数学计算、信息检索等任务。

1. 工具调用响应机制

响应类型判断：通过检查 API 响应中的 stop_reason 字段来判断是否需要调用工具。

stop_reason: "tool_use" 表示需要调用工具。stop_reason: "end_turn" 表示正常对话结束。

工具调用响应结构：包含 ToolUseBlock，其中包含：

id：工具调用的唯一标识符。name：使用的工具名称。input：符合 input_schema 的输入参数。(Anthropic, Composio)

2. 工具结果的本地运行与返回

执行步骤：

从响应中提取工具名称和输入参数。本地调用对应函数并传入参数。准备结果返回消息，包含 tool_use_id 和 content。

错误处理：通过设置 is_error 标志来传递执行异常信息。

3. 工具使用结果的最终响应

结果整合：Claude 根据 tool_result 信息生成最终响应。智能处理：能够解析错误信息并指导用户调整输入。

4. 可选步骤与工作流程

流程灵活性：步骤 2 和 3（本地执行和结果返回）是可选的。简化场景：当仅需工具调用建议时，可止步于获取 Claude 的工具使用请求。

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二、应用案例

1. 数学计算助手

大模型在进行数学计算时可能不够精确，例如将 1,984,135 * 9,343,116 错误计算为 18,576,948,360,060，而实际应为 18,538,003,464,660。(Composio)

解决方案：通过工具增强能力，本地定义计算器函数（含加减乘除），让模型调用而非自行计算。

实现要点：

需准备两个要素：函数 JSON 描述和本地可执行函数。函数入参设计需考虑：操作类型（enum 限定加减乘除）、两个操作数（必须参数）。

示例代码：

import redef calculate(expression):    # 移除表达式中的非数字和运算符字符    expression = re.sub(r'[^0-9+-*/().]', '', expression)    try:        # 使用 eval() 计算表达式        result = eval(expression)        return str(result)    except (SyntaxError, ZeroDivisionError, NameError, TypeError, OverflowError):        return "Error: Invalid expression"

工具描述：

tools = [    {        "name": "calculator",        "description": "一个简单的计算器，执行基本的算术运算。",        "input_schema": {            "type": "object",            "properties": {                "expression": {                    "type": "string",                    "description": "要计算的数学表达式（例如，'2 + 3 * 4'）。"                }            },            "required": ["expression"]        }    }]

2. 发送邮件外部函数

函数描述规范：

name：需符合正则，如 "send_email"。

description：明确功能说明，如 "向指定收件人发送带主题和内容的邮件"。

input_schema：定义参数类型和约束。

必需参数：to（收件人邮箱）、subject（主题）、body（内容）。类型限定：均为 string 类型。

开发技巧：建议复制标准模板后修改键值，保持 JSON 结构不变。

3. 搜索产品外部函数

参数设计特点：

枚举类型：category 参数限定为 ["electronics","clothing","home","toys","sports"]。可选参数：max_price（number 类型）用于价格筛选。必需参数：仅 query（产品名称/关键词）为必须。

描述要点：每个参数需包含 type、description 字段，如 query 的 description 应说明 "产品名称或搜索关键词，如 'iPhone 13 Pro'"。

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三、完整代码实现

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 Claude 的 Tool Use 功能进行数学计算：

from anthropic import Anthropicclient = Anthropic()MODEL_NAME = "claude-3-opus-20240229"def process_tool_call(tool_name, tool_input):    if tool_name == "calculator":        return calculate(tool_input["expression"])def chat_with_claude(user_message):    message = client.messages.create(        model=MODEL_NAME,        max_tokens=4096,        messages=[{"role": "user", "content": user_message}],        tools=tools,    )    if message.stop_reason == "tool_use":        tool_use = next(block for block in message.content if block.type == "tool_use")        tool_name = tool_use.name        tool_input = tool_use.input        tool_result = process_tool_call(tool_name, tool_input)        response = client.messages.create(            model=MODEL_NAME,            max_tokens=4096,            messages=[                {"role": "user", "content": user_message},                {"role": "assistant", "content": message.content},                {                    "role": "user",                    "content": [                        {                            "type": "tool_result",                            "tool_use_id": tool_use.id,                            "content": tool_result,                        }                    ],                },            ],            tools=tools,        )    else:        response = message    final_response = next(        (block.text for block in response.content if hasattr(block, "text")),        None,    )    print(f"\n最终响应: {final_response}")    return final_response

测试示例：

chat_with_claude("计算 1984135 * 9343116 的结果是多少？")

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四、扩展工作流

完整的五步流程：

提供工具描述和用户提示。Claude 决定是否使用工具。提取参数并本地执行。将结果返回 Claude。Claude 基于结果生成最终响应。

应用场景：

实时信息查询（如维基百科搜索）。专业领域数据加工。时效性内容处理。

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五、Claude API 高级调用

1. tool_choice 参数及 JSON 格式回答

必需参数：

model：指定 Claude 模型版本。messages：包含对话历史和当前输入的数组。max_tokens：回答的最大令牌数。

可选参数：

temperature：控制响应随机性（0.0-1.0）。top_k：仅从前 K 个选项中抽样。

tool_choice 模式：

auto：模型自主决定是否调用工具（默认）。any：必须使用提供的工具，但不指定特定工具。tool：强制使用指定的工具。none：禁止使用任何工具。(Anthropic)

示例：

tool_choice = {"type": "tool", "name": "get_weather"}

这将强制 Claude 使用 get_weather 工具来回答用户的问题。(Anthropic)