建立一個具備工具使用功能的對話系統，需要實作一個迴圈，持續呼叫 Claude，直到它不再要求使用工具為止。當 Claude 不再要求使用工具時，這表示它已經準備好給使用者最終的回應。
偵測工具請求
要知道 Claude 是否想要使用工具，關鍵在於回應訊息中的 stop_reason 欄位。當 Claude 決定需要呼叫工具時，這個欄位會被設定為 "tool_use"。這讓我們有一個簡潔的方式來檢查是否需要繼續對話迴圈：
python
if response.stop_reason != "tool_use":
break # Claude is done, no more tools needed對話迴圈
主要的對話函式遵循一個簡單的模式：
python
def run_conversation(messages):
while True:
response = chat(messages, tools=[get_current_datetime_schema])
add_assistant_message(messages, response)
print(text_from_message(response))
if response.stop_reason != "tool_use":
break
tool_results = run_tools(response)
add_user_message(messages, tool_results)
return messages這個迴圈會持續進行，直到 Claude 提供最終答案且不再要求任何工具為止。
處理多個工具呼叫
Claude 可以在單一回應中請求多個工具。訊息內容包含一個區塊列表，我們需要分別處理每個工具使用區塊：
run_tools 函式透過篩選出工具使用區塊並逐一處理來處理這個情況：
python
def run_tools(message):
tool_requests = [
block for block in message.content if block.type == "tool_use"
]
tool_result_blocks = []
for tool_request in tool_requests:
# 處理每個工具請求……工具結果區塊
每個工具使用區塊都必須有對應的工具結果區塊來回應。它們之間的連結是透過相符的 ID 來維持的：
工具結果區塊的結構包括：
python
tool_result_block = {
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_request.id,
"content": json.dumps(tool_output),
"is_error": False
}錯誤處理
穩健的工具執行需要處理潛在的錯誤。當工具失敗時，我們仍然需要提供一個結果區塊給 Claude：
python
try:
tool_output = run_tool(tool_request.name, tool_request.input)
tool_result_block = {
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_request.id,
"content": json.dumps(tool_output),
"is_error": False
}
except Exception as e:
tool_result_block = {
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_request.id,
"content": f"Error: {e}",
"is_error": True
}可擴展的工具路由
為了支援多個工具，請建立一個路由函式，將工具名稱對應到其實作：
python
def run_tool(tool_name, tool_input):
if tool_name == "get_current_datetime":
return get_current_datetime(**tool_input)
elif tool_name == "another_tool":
return another_tool(**tool_input)
# Add more tools as needed這種方法讓新增工具變得容易，而不需要修改核心對話邏輯。
完整工作流程
完整的多輪對話運作方式如下：
- 將使用者訊息連同可用工具傳送給 Claude
- Claude 以文字和／或工具請求回應
- 執行所有請求的工具並建立結果區塊
- 將工具結果以使用者訊息的形式傳回
- 重複此過程，直到 Claude 提供最終答案
這創造了一種無縫的體驗，讓 Claude 能夠在多個回合中使用多個工具，以完整回答複雜的使用者請求。對話歷史維持了完整的上下文，讓 Claude 能夠在先前的工具結果基礎上，提供全面的回應。