在构建基于 Claude API 的智能代理时，Jupyter notebooks 作为交互式开发环境，提供了一种高效的方式来实验和迭代代理行为。这种方法特别适合处理复杂的工作流，如工具链调用、状态持久化和错误恢复，确保代理在生产环境中可靠运行。通过这些配方，我们可以从简单原型快速演进到鲁棒系统。
首先，考虑工具链（tool chaining）的实现。在 Claude API 中，代理可以通过定义外部工具来扩展能力，例如查询数据库或发送通知。观点是：工具链应设计为模块化链条，每个工具输出作为下一个输入，以实现自动化决策流。证据显示，在 Claude Cookbooks 的 customer_service_agent 示例中，代理首先解析用户查询，然后调用工具如数据库查找，如果需要再调用邮件工具。这种链式调用减少了手动干预，提高了效率。
要落地工具链，关键参数包括：工具定义使用 JSON schema，确保输入输出类型严格；最大工具调用深度设置为 5-10 次，避免无限循环；超时设置每个工具调用为 30 秒。清单如下：
- 定义工具：使用 anthropic SDK 的 tool_choice 参数指定工具列表。
- 链式执行：解析 Claude 响应中的 tool_use 块，执行工具并将结果反馈回模型。
- 监控：记录每个链步的 token 消耗，阈值超过 80% 时切换到更小模型如 Claude Haiku。
状态管理是代理持久化的核心，尤其在多轮交互中。观点：使用内存缓冲区存储会话历史，但需定期压缩以控制 token 消耗。Claude API 支持 messages API 来维护对话上下文，这在 cookbooks 的多模态和工具使用示例中得到验证，其中历史消息被追加到请求中以保持连贯性。
可落地参数：上下文窗口上限为 200k tokens，建议每 5 轮交互后总结历史，保留关键事实；使用 Redis 或本地文件作为外部状态存储，序列化为 JSON。清单：
- 初始化状态：创建 messages 列表，包含系统提示定义代理角色。
- 更新状态：每次响应后追加 user 和 assistant 消息，过滤无关内容。
- 恢复机制：如果会话中断，从存储加载最后 N 条消息续传。
错误恢复机制确保代理在工具失败或 API 异常时不崩溃。观点：实现指数退避重试结合 fallback 策略，能将失败率降至 1% 以下。cookbooks 中的 tool_evaluation 部分展示了如何处理工具输出验证，如果无效则重试或降级到纯文本响应。
参数设置：重试次数上限 3 次，初始延迟 1 秒，后续翻倍；错误类型分类，如网络错误用 retry，语义错误用 fallback 到简单查询。清单：
- 异常捕获：用 try-except 包裹工具执行，捕获 TimeoutError 和 APIError。
- 恢复路径：如果工具失败，提示 Claude “工具不可用，请用推理描述解决方案”。
- 日志与警报：集成 logging 模块，阈值错误率 >5% 时通知管理员。
多轮推理进一步提升代理智能，通过迭代思考步骤模拟人类决策。观点：使用 XML 标签或 块引导 Claude 逐步推理，避免幻觉。证据：在 extended_thinking 配方中，Claude 被提示分解问题为子任务，然后逐一解决。
落地清单：温度参数设为 0.2 以增加确定性；最大迭代轮次 4 次，每轮输出 和 ；验证最终输出一致性，使用另一个 Claude 调用评估。
这些配方在 Jupyter 中易于测试：每个部分一个 cell，运行后可视化状态变化。生产部署时，可将 notebooks 转换为脚本，使用 Docker 容器化。总体上，这种工程实践使 Claude 代理从实验工具转为可靠组件。
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