多工具協作與內建工具：讓 Claude 一次用好幾把刀

前幾篇的工具往返都是一問一答：Claude 要一次工具，你回一次結果。真實世界的問題沒這麼客氣，例如「距離今天 103 天後是哪一天」，Claude 得先查今天日期，再做日期加法，兩個工具接力才答得出來。

這一篇把對話迴圈做出來，讓 Claude 想用幾次工具就用幾次；接著看怎麼優雅地掛上更多工具，最後介紹 Anthropic 內建的兩個現成工具：text editor 與 web search。

一個問題，好幾次工具接力

以「103 天後是哪一天」為例，幕後流程是這樣的：Claude 先回一個 tool use 區塊要求 get_current_datetime，你執行後回傳結果；它發現還不夠，再要求 add_duration_to_datetime；第二個結果回去之後，它才有材料給出最終答案。你的應用必須自動處理這種連環請求，不能每一步都人工接手。

對話迴圈：stop_reason 是開關

怎麼知道 Claude 還想不想用工具？看回應訊息的 stop_reason 欄位：Claude 決定呼叫工具時，這個欄位會是 tool_use；不是的話，代表它已經準備好最終回答，迴圈就能收工。

def run_conversation(messages):
    while True:
        response = chat(messages, tools=[
            get_current_datetime_schema,
            add_duration_to_datetime_schema,
            set_reminder_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

迴圈每一圈做四件事：呼叫 Claude、把回應完整塞回歷史、檢查是否還要工具、執行工具並把結果以 user 訊息送回。直到 Claude 不再開需求單為止。這裡的 text_from_message 是個小幫手：訊息現在是多區塊結構，它把其中所有 text 區塊撈出來串成一段，方便印給使用者看。

整份歷史則完整保留每一輪的工具往返，Claude 才能一路疊著先前的結果推進。

工具路由與錯誤處理

一則回應裡可能有多個 tool use 區塊。run_tools 先把它們全部濾出來，逐一執行，各自產生對應的 tool result 區塊，id 一一對上：

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:
        try:
            tool_output = run_tool(tool_request.name, tool_request.input)
            block = {
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": tool_request.id,
                "content": json.dumps(tool_output),
                "is_error": False
            }
        except Exception as e:
            block = {
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": tool_request.id,
                "content": f"Error: {e}",
                "is_error": True
            }
        tool_result_blocks.append(block)

    return tool_result_blocks

def run_tool(tool_name, tool_input):
    if tool_name == "get_current_datetime":
        return get_current_datetime(**tool_input)
    elif tool_name == "add_duration_to_datetime":
        return add_duration_to_datetime(**tool_input)
    elif tool_name == "set_reminder":
        return set_reminder(**tool_input)

注意錯誤處理的姿勢：工具執行失敗時，不是讓程式炸掉，而是照樣回一個 tool result 區塊，把 is_error 設為 True、錯誤訊息放進 content。Claude 看得到錯誤內容，常常會修正參數重試。run_tool 則是一個簡單的路由：對名字、派工作，新工具加一個分支就好。

加新工具的固定套路

1. 寫出工具函式本體。
2. 為它定義 schema。
3. 把 schema 加進 run_conversation 的 tools 清單。
4. 在 run_tool 路由裡加一個分支。

就這四步，核心對話邏輯完全不用動。拿提醒系統來驗收：「幫我設提醒，看醫生，時間是 2050 年 1 月 1 日之後 177 天」。Claude 會先用文字說明自己打算怎麼做，接著用日期加法工具算出目標日期是 2050 年 6 月 27 日，再呼叫 set_reminder 完成任務。

翻開對話歷史，你會看到 user 請求、夾著文字與 tool use 區塊的 assistant 訊息、tool result 訊息、後續 assistant 訊息，一層一層疊出完整的多工具協作。

內建工具一：text editor

除了自己造工具，Claude 也內建了一個 text editor 工具，能檢視檔案與目錄內容、看指定行數範圍、取代文字、建立新檔、在指定行插入文字、復原最近的編輯。等於一出廠就具備動手改檔案的介面，幾乎能直接扮演軟體工程師。

你可能會問：編輯器都內建 AI 了，這工具幹嘛用？它的價值在於：當你要打造能自動改檔案的應用、在沒有完整編輯器的環境工作，或想把檔案編輯能力嵌進自己的 Claude 應用時，可以用它復刻出 AI 編輯器等級的功能，而且對檔案操作握有完全的控制權。

內建工具二：web search

web search 是另一種形態：連實作都不用寫，Claude 全程自己處理搜尋。你只要在 tools 裡放一個簡單的 schema，並注意組織要先在 Anthropic 主控台的設定裡啟用這個工具。

web_search_schema = {
    "type": "web_search_20250305",
    "name": "web_search",
    "max_uses": 5,
    "allowed_domains": ["nih.gov"]
}

max_uses 限制單次回答最多搜尋幾輪，因為 Claude 可能根據初步結果追加搜尋，這個上限能避免呼叫失控；allowed_domains 可以把搜尋範圍鎖在權威網域，例如查醫療議題時鎖定 nih.gov，拿到的就是實證來源而不是隨機部落格。

回應裡會帶上實際的搜尋查詢、逐筆結果與引用區塊，方便你在介面上把來源與引文攤開給使用者看，建立對答案的信任。

web search 最適合的場景：時事與最新發展、訓練資料裡沒有的專門資訊、需要查核事實或找權威來源的研究任務。只要把 schema 放進 tools 陣列，Claude 就會自己判斷什麼時候該搜尋。

到這裡，你手上已經有一套完整的工具架構：自訂工具補足 Claude 的短板，內建工具直接擴充它的手腳，對話迴圈把一切串起來。剩下的，就是依你的應用場景，決定要遞給它哪幾把刀。