7.Multi-turn conversations with tools
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在构建具有多个工具的应用程序时，您需要处理Claude可能需要按顺序调用多个工具来回答单个用户问题的场景。例如，如果用户询问"从今天开始103天后是星期几？"，Claude需要首先获取当前日期，然后在此基础上加上103天。
这创建了一个多轮对话模式，其中Claude在提供最终答案之前会发出多个工具请求。您的应用程序需要自动处理这种情况。
多轮工具模式
以下是当Claude需要多个工具时幕后发生的情况：
- 用户询问："从今天开始103天后是星期几？"
- Claude响应一个工具使用块，请求get_current_datetime
- 您的服务器调用该函数并返回结果
- Claude意识到它需要更多信息，并请求add_duration_to_datetime
- 您的服务器调用该函数并返回结果
- Claude现在有足够的信息来提供最终答案
构建对话循环
为了处理这种模式，你需要一个对话循环，该循环会持续运行直到Claude停止请求工具：
def run_conversation(messages):
while True:
response = chat(messages)
add_user_message(messages, response)
# 伪代码
if response isn't asking for a tool:
break
tool_result_blocks = run_tools(response)
add_user_message(tool_result_blocks)
return messages
重构辅助函数
在实现对话循环之前，您需要更新辅助函数以正确处理多个消息块。
更新消息处理器
您当前的 add_user_message 和 add_assistant_message 函数假设您总是处理纯文本。请更新它们以处理完整的消息对象：
from anthropic.types import Message
def add_user_message(messages, message):
user_message = {
"role": "user",
"content": message.content if isinstance(message, Message) else message
}
messages.append(user_message)
这样您就可以传入字符串、块列表或完整的消息对象。
更新聊天函数
修改你的聊天函数以接受工具列表并返回完整消息而不仅仅是文本：
def chat(messages, system=None, temperature=1.0, stop_sequences=[], tools=None):
params = {
"model": model,
"max_tokens": 1000,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"stop_sequences": stop_sequences,
}
if tools:
params["tools"] = tools
if system:
params["system"] = system
message = client.messages.create(**params)
return message
从消息中提取文本
由于现在返回的是完整的消息对象，需要创建一个辅助函数来在需要时提取文本：
def text_from_message(message):
return "\n".join(
[block.text for block in message.content if block.type == "text"]
)
这个函数会找到消息中的所有文本块并将它们连接在一起，当你需要向用户显示最终响应时非常有用。
Key Improvements
这些重构步骤为你的代码准备了强大的工具处理能力：
- 灵活的消息处理 - 你的辅助函数现在可以处理不同的消息格式
- 聊天中的工具支持 - 聊天功能可以接收并传递工具模式
- 完整消息返回 - 您获得的是完整的消息对象而不仅仅是文本，保留了所有块
- 文本提取实用程序 - 从复杂消息中获取可读文本的简便方法
有了这些基础，您就可以实现对话循环，自动处理多个工具调用，创造无缝体验，让Claude可以根据需要使用任意数量的工具来回答用户问题。
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