在构建基于 Claude 的多步代理工作流时，核心在于实现链式工具调用，让代理能够自主推理并处理复杂任务。这种方法通过将工具结果反馈给模型，形成闭环迭代，实现从简单查询到多阶段决策的过渡。Claude 的工具使用机制支持这种设计，用户只需在 API 请求中定义工具 schema，模型即可输出 tool_use 块，执行后以 tool_result 返回结果，从而驱动后续步骤。
观点一：链式工具调用的核心是多轮对话状态管理。Claude API 使用 messages 数组维护上下文，每个工具调用后，需将 assistant 的 tool_use 和 user 的 tool_result 追加到历史中，确保模型记住先前输出。例如，在客户服务代理中，先调用 get_order_status 工具获取订单信息，然后基于结果调用 update_shipping_address，实现无缝衔接。证据显示，这种状态持久化可将任务成功率提升 30% 以上，因为模型能利用完整历史避免重复计算。实际参数建议：设置 max_tool_iterations=5 以防无限循环；使用 JSON schema 严格定义工具输入，减少解析错误。
观点二：错误恢复机制是代理鲁棒性的关键。工具执行中常见网络超时或 API 失败，此时应捕获异常，并在 tool_result 中返回结构化错误描述，如 {"error": "API timeout", "retryable": true}。Claude 可据此调整策略，例如重试工具或切换备用路径。系统提示中加入“如果工具失败，分析原因并尝试替代方案”可指导模型自愈。落地清单：1) 实现 try-catch 包装工具执行；2) 设置超时阈值 30 秒；3) 监控 stop_reason，若为 "tool_use" 则继续循环，直至 "end_turn"；4) 记录日志以追踪失败点，回滚至上一步状态。
观点三：API 编排需优化性能与成本。针对复杂工作流，使用 streaming 模式实时输出 tool_use，便于前端交互；结合 prompt caching 缓存系统提示，降低重复 token 消耗。参数配置：temperature=0.1 以确保确定性；top_p=0.9 平衡创造性与准确。监控要点包括 token 使用率（目标 <80% 上下文窗）和延迟（<2s/轮）。示例：在多代理场景中，Claude 作为协调者，委托子任务给专用工具，编排通过条件分支实现，如 if 订单状态为 "pending" then 调用 payment_tool。
实施这些实践，能构建可靠的多步代理，适用于客服、数据分析等场景。风险包括 token 溢出（解决方案：历史总结）和成本超支（限制迭代次数）。最后，引用 Anthropic 官方文档强调，工具使用是 Claude 扩展智能的核心，结合 cookbooks 中的客户服务代理示例，可快速上手。
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