Как реализовать использование инструментов

​

Выбор модели

Обычно используйте Claude Opus 4, Claude Sonnet 4, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.5 или Claude Opus 3 для сложных инструментов и неоднозначных запросов; они лучше справляются с несколькими инструментами и при необходимости запрашивают уточнения.

Используйте Claude Haiku 3.5 или Claude Haiku 3 для простых инструментов, но учтите, что они могут выводить недостающие параметры.

​

Указание клиентских инструментов

Клиентские инструменты (как определенные Anthropic, так и определенные пользователем) указываются в параметре верхнего уровня tools API-запроса. Каждое определение инструмента включает:

​

Системный промпт для использования инструментов

Когда вы вызываете Anthropic API с параметром tools, мы создаем специальный системный промпт из определений инструментов, конфигурации инструментов и любого пользовательского системного промпта. Созданный промпт предназначен для инструктирования модели использовать указанные инструменты и предоставления необходимого контекста для правильной работы инструмента:

В этой среде у вас есть доступ к набору инструментов, которые вы можете использовать для ответа на вопрос пользователя.
{{ ИНСТРУКЦИИ ПО ФОРМАТИРОВАНИЮ }}
Строковые и скалярные параметры должны быть указаны как есть, в то время как списки и объекты должны использовать формат JSON. Обратите внимание, что пробелы для строковых значений не удаляются. Вывод не ожидается быть валидным XML и парсится с помощью регулярных выражений.
Вот функции, доступные в формате JSONSchema:
{{ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ В JSON SCHEMA }}
{{ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ }}
{{ КОНФИГУРАЦИЯ ИНСТРУМЕНТОВ }}

​

Лучшие практики для определений инструментов

Чтобы получить лучшую производительность от Claude при использовании инструментов, следуйте этим рекомендациям:

• Предоставляйте крайне подробные описания. Это безусловно самый важный фактор в производительности инструментов. Ваши описания должны объяснять каждую деталь об инструменте, включая:
  • Что делает инструмент
  • Когда его следует использовать (и когда не следует)
  • Что означает каждый параметр и как он влияет на поведение инструмента
  • Любые важные предостережения или ограничения, такие как какую информацию инструмент не возвращает, если имя инструмента неясно. Чем больше контекста вы можете дать Claude о ваших инструментах, тем лучше он будет решать, когда и как их использовать. Стремитесь к минимум 3-4 предложениям на описание инструмента, больше, если инструмент сложный.
• Отдавайте приоритет описаниям над примерами. Хотя вы можете включить примеры того, как использовать инструмент в его описании или в сопроводительном промпте, это менее важно, чем наличие ясного и исчерпывающего объяснения цели и параметров инструмента. Добавляйте примеры только после того, как вы полностью проработали описание.

Хорошее описание четко объясняет, что делает инструмент, когда его использовать, какие данные он возвращает и что означает параметр ticker. Плохое описание слишком краткое и оставляет Claude с множеством открытых вопросов о поведении и использовании инструмента.

​

Управление выводом Claude

​

Принуждение к использованию инструментов

В некоторых случаях вы можете захотеть, чтобы Claude использовал конкретный инструмент для ответа на вопрос пользователя, даже если Claude считает, что может дать ответ без использования инструмента. Вы можете сделать это, указав инструмент в поле tool_choice следующим образом:

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

При работе с параметром tool_choice у нас есть четыре возможных варианта:

• auto позволяет Claude решать, вызывать ли любые предоставленные инструменты или нет. Это значение по умолчанию, когда предоставлены tools.
• any говорит Claude, что он должен использовать один из предоставленных инструментов, но не принуждает к конкретному инструменту.
• tool позволяет нам принудить Claude всегда использовать конкретный инструмент.
• none предотвращает использование Claude любых инструментов. Это значение по умолчанию, когда tools не предоставлены.

Эта диаграмма иллюстрирует, как работает каждый вариант:

Обратите внимание, что когда у вас tool_choice как any или tool, мы предварительно заполним сообщение ассистента, чтобы принудить к использованию инструмента. Это означает, что модели не будут выдавать блок содержимого text с цепочкой рассуждений перед блоками содержимого tool_use, даже если явно попросить об этом.

Наше тестирование показало, что это не должно снижать производительность. Если вы хотите сохранить цепочку рассуждений (особенно с Opus), при этом все еще запрашивая, чтобы модель использовала конкретный инструмент, вы можете использовать {"type": "auto"} для tool_choice (по умолчанию) и добавить явные инструкции в сообщение user. Например: Какая погода в Лондоне? Используйте инструмент get_weather в своем ответе.

​

Вывод JSON

Инструменты не обязательно должны быть клиентскими функциями — вы можете использовать инструменты в любое время, когда хотите, чтобы модель возвращала вывод JSON, который следует предоставленной схеме. Например, вы можете использовать инструмент record_summary с конкретной схемой. См. Использование инструментов с Claude для полного рабочего примера.

​

Цепочка рассуждений

При использовании инструментов Claude часто будет показывать свою “цепочку рассуждений”, то есть пошаговое рассуждение, которое он использует для разбора проблемы и решения, какие инструменты использовать. Модель Claude Opus 3 будет делать это, если tool_choice установлен в auto (это значение по умолчанию, см. Принуждение к использованию инструментов), а Sonnet и Haiku можно побудить к этому.

Например, при запросе “Какая погода в Сан-Франциско прямо сейчас, и который там час?”, Claude может ответить:

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "<thinking>Чтобы ответить на этот вопрос, я: 1. Использую инструмент get_weather, чтобы получить текущую погоду в Сан-Франциско. 2. Использую инструмент get_time, чтобы получить текущее время в часовом поясе America/Los_Angeles, который покрывает Сан-Франциско, Калифорния.</thinking>"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
      "name": "get_weather",
      "input": {"location": "San Francisco, CA"}
    }
  ]
}

Эта цепочка рассуждений дает понимание процесса рассуждения Claude и может помочь вам отладить неожиданное поведение.

С моделью Claude Sonnet 3 цепочка рассуждений менее распространена по умолчанию, но вы можете побудить Claude показать свое рассуждение, добавив что-то вроде "Перед ответом объясните свое рассуждение пошагово в тегах." к пользовательскому сообщению или системному промпту.

Важно отметить, что хотя теги <thinking> являются общепринятой конвенцией, которую Claude использует для обозначения своей цепочки рассуждений, точный формат (например, как называется этот XML-тег) может изменяться со временем. Ваш код должен обрабатывать цепочку рассуждений как любой другой текст, сгенерированный ассистентом, и не полагаться на наличие или конкретное форматирование тегов <thinking>.

​

Параллельное использование инструментов

По умолчанию Claude может использовать несколько инструментов для ответа на пользовательский запрос. Вы можете отключить это поведение:

• Установив disable_parallel_tool_use=true, когда тип tool_choice равен auto, что гарантирует, что Claude использует максимум один инструмент
• Установив disable_parallel_tool_use=true, когда тип tool_choice равен any или tool, что гарантирует, что Claude использует точно один инструмент

​

Максимизация параллельного использования инструментов

Хотя модели Claude 4 имеют отличные возможности параллельного использования инструментов по умолчанию, вы можете увеличить вероятность параллельного выполнения инструментов во всех моделях с помощью целевого промптинга:

​

Обработка блоков содержимого использования инструментов и результатов инструментов

Ответ Claude отличается в зависимости от того, использует ли он клиентский или серверный инструмент.

​

Обработка результатов от клиентских инструментов

Ответ будет иметь stop_reason равный tool_use и один или несколько блоков содержимого tool_use, которые включают:

• id: Уникальный идентификатор для этого конкретного блока использования инструмента. Он будет использоваться для сопоставления результатов инструмента позже.
• name: Имя используемого инструмента.
• input: Объект, содержащий входные данные, передаваемые инструменту, соответствующие input_schema инструмента.

Когда вы получаете ответ об использовании инструмента для клиентского инструмента, вы должны:

1. Извлечь name, id и input из блока tool_use.
2. Запустить фактический инструмент в вашей кодовой базе, соответствующий этому имени инструмента, передав input инструмента.
3. Продолжить разговор, отправив новое сообщение с role равным user и блоком content, содержащим тип tool_result и следующую информацию:
   • tool_use_id: id запроса на использование инструмента, для которого это результат.
   • content: Результат инструмента в виде строки (например, "content": "15 градусов") или списка вложенных блоков содержимого (например, "content": [{"type": "text", "text": "15 градусов"}]). Эти блоки содержимого могут использовать типы text или image.
   • is_error (необязательно): Установите в true, если выполнение инструмента привело к ошибке.

{"role": "user", "content": [
  {"type": "text", "text": "Вот результаты:"},  // ❌ Текст перед tool_result
  {"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_01", ...}
]}

{"role": "user", "content": [
  {"type": "tool_result", "tool_use_id": "toolu_01", ...},
  {"type": "text", "text": "Что мне делать дальше?"}  // ✅ Текст после tool_result
]}

После получения результата инструмента Claude будет использовать эту информацию для продолжения генерации ответа на исходный пользовательский промпт.

​

Обработка результатов от серверных инструментов

Claude выполняет инструмент внутренне и включает результаты непосредственно в свой ответ без требования дополнительного взаимодействия с пользователем.

​

Обработка причины остановки max_tokens

Если ответ Claude обрезан из-за достижения лимита max_tokens, и обрезанный ответ содержит неполный блок использования инструмента, вам нужно будет повторить запрос с более высоким значением max_tokens, чтобы получить полное использование инструмента.

# Проверить, был ли ответ обрезан во время использования инструмента
if response.stop_reason == "max_tokens":
    # Проверить, является ли последний блок содержимого неполным tool_use
    last_block = response.content[-1]
    if last_block.type == "tool_use":
        # Отправить запрос с более высоким max_tokens
        response = client.messages.create(
            model="claude-opus-4-20250514",
            max_tokens=4096,  # Увеличенный лимит
            messages=messages,
            tools=tools
        )

​

Обработка причины остановки pause_turn

При использовании серверных инструментов, таких как веб-поиск, API может вернуть причину остановки pause_turn, указывающую, что API приостановил долго выполняющийся ход.

Вот как обработать причину остановки pause_turn:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Начальный запрос с веб-поиском
response = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Найдите исчерпывающую информацию о прорывах в квантовых вычислениях в 2025 году"
        }
    ],
    tools=[{
        "type": "web_search_20250305",
        "name": "web_search",
        "max_uses": 10
    }]
)

# Проверить, имеет ли ответ причину остановки pause_turn
if response.stop_reason == "pause_turn":
    # Продолжить разговор с приостановленным содержимым
    messages = [
        {"role": "user", "content": "Найдите исчерпывающую информацию о прорывах в квантовых вычислениях в 2025 году"},
        {"role": "assistant", "content": response.content}
    ]
    
    # Отправить запрос на продолжение
    continuation = client.messages.create(
        model="claude-3-7-sonnet-latest",
        max_tokens=1024,
        messages=messages,
        tools=[{
            "type": "web_search_20250305",
            "name": "web_search",
            "max_uses": 10
        }]
    )
    
    print(continuation)
else:
    print(response)

При обработке pause_turn:

• Продолжите разговор: Передайте приостановленный ответ как есть в последующем запросе, чтобы позволить Claude продолжить свой ход
• Измените при необходимости: Вы можете опционально изменить содержимое перед продолжением, если хотите прервать или перенаправить разговор
• Сохраните состояние инструмента: Включите те же инструменты в запрос на продолжение для поддержания функциональности

​

Устранение ошибок

Существует несколько различных типов ошибок, которые могут возникнуть при использовании инструментов с Claude: