一行 JSON，讓 Claude 從「只會聊天」變成「會查資料庫、打 API、寄信」。

這就是 Tool Use 在做的事。你寫好函式，告訴 Claude 這些函式叫什麼、吃什麼參數、幹什麼用——然後 Claude 自己決定什麼時候該呼叫哪個函式。你不用寫 if-else 判斷使用者意圖，不用做 NLP 解析。AI 自己看得懂。

聽起來很玄？其實整個機制就像你去一間餐廳。

餐廳類比：Tool Use 的運作邏輯

你坐下來，服務生（Claude）遞給你菜單。菜單上每道菜都有名字、食材說明、價格（這是你定義的 tools）。你跟服務生說「我今天想吃清爽一點的」（這是 user message）。

服務生不會把所有菜都端出來。他會根據你的需求，選一道適合的菜，寫在點菜單上交給廚房（這是 tool_use 回應）。廚房做完之後把菜端回來（這是 tool_result）。服務生看到菜來了，跟你說「這是您的凱薩沙拉，搭配的是今天的特選醬汁」（這是最終回答）。

整個流程就四步：

  1. 你給菜單（定義 tools）
  2. 服務生點菜（Claude 回傳 tool_use）
  3. 廚房出菜（你執行函式，回傳 tool_result）
  4. 服務生上菜（Claude 根據結果回答使用者）

就這樣。沒有更多了。

第一個完整範例：會查天氣的 AI

廢話不多說，直接上 code。這個範例用 Python Anthropic SDK，從定義工具到取得最終回答，完完整整跑一遍。

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import anthropic
import json

client = anthropic.Anthropic()

# 步驟 1：定義工具（菜單）
tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "取得指定城市的目前天氣。需要提供城市名稱，可選擇溫度單位。",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "城市名稱，例如 Taipei, Taiwan"
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "description": "溫度單位"
                }
            },
            "required": ["location"]
        }
    }
]

# 步驟 2：發送請求，讓 Claude 決定要不要用工具
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": "台北現在天氣怎樣？"}]
)

print(f"Stop reason: {response.stop_reason}")

# 步驟 3：檢查 Claude 是否要呼叫工具
if response.stop_reason == "tool_use":
    tool_block = next(b for b in response.content if b.type == "tool_use")
    print(f"Claude 想呼叫：{tool_block.name}")
    print(f"參數：{json.dumps(tool_block.input, ensure_ascii=False)}")

    # 步驟 4：你來執行函式（這裡用假資料模擬）
    weather_data = {"temperature": 28, "condition": "多雲", "humidity": 75}

    # 步驟 5：把結果餵回去
    final_response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        max_tokens=1024,
        tools=tools,
        messages=[
            {"role": "user", "content": "台北現在天氣怎樣？"},
            {"role": "assistant", "content": response.content},
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": tool_block.id,
                        "content": json.dumps(weather_data, ensure_ascii=False)
                    }
                ]
            }
        ]
    )

    print(final_response.content[0].text)

跑起來大概長這樣：

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Stop reason: tool_use
Claude 想呼叫：get_weather
參數：{"location": "Taipei, Taiwan", "unit": "celsius"}
目前台北天氣多雲，氣溫 28°C，濕度 75%。建議帶把傘出門。

注意看——你從頭到尾沒有寫任何「如果使用者問天氣就呼叫天氣 API」的邏輯。Claude 自己從對話內容判斷該用哪個工具、填什麼參數。這是 Tool Use 最核心的價值。

工具定義的秘訣

工具定義裡最重要的欄位不是 name，不是 input_schema——是 description。

Claude 用 description 來決定「什麼時候該用這個工具」。寫太短，Claude 會在不該用的時候用；寫太模糊，Claude 會在該用的時候跳過。官方建議每個工具至少寫 3-4 句描述。

踩坑經驗：我曾經把 description 寫成 "查天氣"，結果使用者問「台北好玩嗎」Claude 也去查天氣。改成 "取得指定城市的目前天氣狀況，包含溫度、濕度、天氣描述。只在使用者明確詢問天氣資訊時使用" 之後就正常了。

另一個好東西是 input_examples——你可以直接給 Claude 看「正確的呼叫長什麼樣」：

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tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "取得指定城市的目前天氣...",
        "input_schema": { ... },
        "input_examples": [
            {"location": "Taipei, Taiwan", "unit": "celsius"},
            {"location": "Tokyo, Japan", "unit": "celsius"},
            {"location": "New York, NY"}
        ]
    }
]

每個 example 大概吃 20-50 tokens，複雜的 100-200 tokens。不算貴，但對工具使用準確率的提升很明顯。

進階玩法

同時定義多個工具

一次可以給 Claude 很多工具，它會自己挑適合的：

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tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "取得目前天氣...",
        "input_schema": { ... }
    },
    {
        "name": "calculate",
        "description": "執行數學計算。支援加減乘除、次方、開根號。",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "expression": {
                    "type": "string",
                    "description": "數學表達式，例如 '(3 + 5) * 2'"
                }
            },
            "required": ["expression"]
        }
    },
    {
        "name": "search_database",
        "description": "搜尋內部資料庫的客戶資料...",
        "input_schema": { ... }
    }
]

使用者問「23 乘以 47 是多少」，Claude 會自動選 calculate。問天氣就選 get_weather。問客戶資料就選 search_database。你完全不用寫 routing 邏輯。

官方文件有個很妙的建議：把相關操作合併成一個工具，而不是拆成一堆小工具。與其做 create_pr、review_pr、merge_pr 三個工具，不如做一個 github_pr 工具加上 action 參數。工具越少，Claude 選錯的機率越低。

強制使用特定工具

有時候你就是要 Claude 用某個工具，不管它自己怎麼想：

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response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "tool", "name": "get_weather"},
    messages=[{"role": "user", "content": "跟我聊聊台北"}]
)

tool_choice 有四種模式：

模式 行為
auto（預設） Claude 自己決定要不要用工具
any 強制使用某個工具，但 Claude 自己選哪個
tool 強制使用你指定的那個工具
none 禁止使用任何工具

要注意：用 any 或 tool 的時候，Claude 不會在工具呼叫前加自然語言解釋。如果你想要 Claude 邊解釋邊用工具，保持 auto 然後在 prompt 裡引導比較好。

保證參數格式正確

加一個 strict: true，Claude 的工具呼叫就會 100% 符合你的 JSON Schema。不會再出現缺參數、型別錯誤的狀況：

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tools = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "...",
        "input_schema": { ... },
        "strict": True
    }
]

搭配 tool_choice: {"type": "any"} 一起用，你就有了雙重保證：一定會呼叫工具，而且參數格式一定對。在生產環境這個組合超好用。

串聯多輪工具呼叫：Agentic Loop

真正強大的用法不是單次呼叫，是讓 Claude 連續使用多個工具來完成複雜任務。這就是所謂的 agentic loop。

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import anthropic
import json

client = anthropic.Anthropic()

def run_agent(user_message, tools, available_functions):
    messages = [{"role": "user", "content": user_message}]

    while True:
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-6",
            max_tokens=4096,
            tools=tools,
            messages=messages
        )

        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})

        if response.stop_reason == "end_turn":
            return next(
                (b.text for b in response.content if hasattr(b, "text")),
                ""
            )

        tool_results = []
        for block in response.content:
            if block.type == "tool_use":
                func = available_functions[block.name]
                result = func(**block.input)
                tool_results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False)
                })

        messages.append({"role": "user", "content": tool_results})

這個 run_agent 函式會一直跑，直到 Claude 覺得資訊夠了、不再呼叫工具為止。你可以丟一個複雜的問題給它——「查台北天氣，算攝氏轉華氏，然後告訴我適不適合跑步」——它會自己串起多個工具呼叫來回答。

Tool Use 跟 MCP 的關係

如果你聽過 MCP（Model Context Protocol），可能會搞混。區分很直白：

Tool Use 是引擎，MCP 是公路系統。

Tool Use 是 Claude API 內建的底層機制——你定義工具、Claude 呼叫、你回傳結果。它是點對點的，你跟 Claude 之間的直接溝通。

MCP 是建在 Tool Use 之上的開放協定。它標準化了「工具要怎麼被發現、怎麼被描述、怎麼被連接」的流程。有了 MCP，你寫一個 Server，所有支援 MCP 的 AI 都能用你的工具——不只 Claude，Cursor、Copilot、Kiro 都行。

所以學 Tool Use 是基本功。不管你之後要直接寫 API 整合、還是走 MCP 生態系，Tool Use 的運作原理都是一樣的。

跟其他 AI 的 Function Calling 比較

OpenAI 的 Function Calling 跟 Claude 的 Tool Use 概念幾乎一樣——定義函式、AI 決定呼叫、你執行回傳。主要差異在 API 格式：OpenAI 用 functions 參數和 function_call 回應，Claude 用 tools 參數和 tool_use content block。

Google Gemini 也有 Tool Use，格式又略有不同，但核心概念一致。

從遷移的角度來看，三家的工具定義都用 JSON Schema，所以 schema 本身是可以共用的。需要改的主要是 API 呼叫的 wrapper code。

有個值得注意的差異：Claude 的 strict: true 模式保證回傳的參數 100% 符合 schema。在需要高可靠性的生產環境（金融交易、醫療查詢），這個保證很值錢。

收尾

Tool Use 改變的不是 AI 能做什麼——是你怎麼設計系統。

以前做一個「幫使用者查天氣然後建議穿搭」的功能，你得寫意圖辨識、寫 routing、寫 fallback。現在你只需要定義兩個工具（天氣 API + 穿搭建議 API），Claude 自己串起來。

你的程式碼從「控制流程」變成「提供能力」。不再告訴 AI「先做 A 再做 B」，而是告訴它「你有 A 和 B 可以用」，讓它自己決定順序和組合。

這種轉變的後果比表面看起來深。當 AI 能自己選工具、自己串流程，你寫的不是 app——你寫的是 AI 的工具箱。工具箱設計得好不好，決定了 AI 能不能真正幫上忙。

好的工具定義比好的 prompt 更重要。因為 prompt 是一次性的，工具是可重用的。

參考來源：Tool use with Claude - Anthropic Docs
參考來源：Define tools - Anthropic Docs
參考來源：Handle tool calls - Anthropic Docs