# s02: Tool Use — 多加一个工具，只加一行

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s01 → `s02` → [s03](../s03_permission/) → s04 → ... → s16 → s17
> *"加一个工具, 只加一个 handler"* — 循环不用动, 新工具注册进 dispatch map 就行。
>
> **Harness 层**: 工具分发 — 扩展模型能触达的边界。

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## 只有 bash 一个工具

s01 的 Agent 只有一个 bash 工具。读文件要 `cat`，写文件要 `echo "..." > file.py`，改文件要 `sed`。

模型想的是"读这个文件"，却要拼出 `cat path/to/file`。多了一层翻译，浪费 token，还容易拼错。

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## 全局视角：工具分发

![Tool Dispatch](images/tool-dispatch.svg)

s01 的循环完全保留（LLM 调用、`tool_use` block 判断、消息追加）。唯一的变动在工具执行那 1 行：`run_bash()` 替换为 `TOOL_HANDLERS[block.name]()` 查表分发。

给 Agent 加一个工具只需要做两件事：

1. **定义工具**：在 `TOOLS` 数组里加一条描述
2. **注册处理函数**：在 `TOOL_HANDLERS` 字典里加一个映射

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## 从 1 个工具到 5 个工具

s01 只有一个 bash：

```python
TOOLS = [{"name": "bash", ...}]

def run_bash(command): ...
```

s02 加到 5 个，每个工具都是独立定义：

```python
TOOLS = [
    {"name": "bash",       "description": "Run a shell command.", ...},
    {"name": "read_file",  "description": "Read file contents.",  ...},
    {"name": "write_file", "description": "Write content to file.", ...},
    {"name": "edit_file",  "description": "Replace text in file once.", ...},
    {"name": "glob",       "description": "Find files by pattern.", ...},
]
```

每个工具有自己的实现函数：

```python
def run_read(path, limit=None):
    lines = safe_path(path).read_text(encoding="utf-8").splitlines()
    if limit:
        lines = lines[:limit]
    return "\n".join(lines)

def run_write(path, content):
    safe_path(path).write_text(content, encoding="utf-8")
    return f"Wrote {len(content)} bytes to {path}"

def run_edit(path, old_text, new_text):
    text = safe_path(path).read_text(encoding="utf-8")
    if old_text not in text:
        return "Error: text not found"
    safe_path(path).write_text(text.replace(old_text, new_text, 1), encoding="utf-8")
    return f"Edited {path}"

def run_glob(pattern):
    import glob as g
    matches = sorted(set(g.glob(
        pattern, root_dir=WORKDIR, recursive=True)))
    shown = matches[:200]
    if len(matches) > 200:
        shown.append("... (more matches omitted; narrow the pattern)")
    return "\n".join(shown)
```

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## 工具分发

```python
TOOL_HANDLERS = {
    "bash":       run_bash,
    "read_file":  run_read,
    "write_file": run_write,
    "edit_file":  run_edit,
    "glob":       run_glob,
}

# 循环里只改了一行——从硬编码 run_bash 变成查表：
for block in tool_calls:
    handler = TOOL_HANDLERS[block.name]    # 查表
    output = handler(**block.input)         # 调用
    results.append(...)
```

加一个工具 = 在 `TOOLS` 数组加一条 + 在 `TOOL_HANDLERS` 字典加一行。循环不变。

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## 多个工具调用

模型经常一次返回多个 tool_use："读一下 a.py 和 b.py，然后列出所有 .py 文件"。

这些调用按照 `response.content` 中的原始顺序逐个执行。

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## 速查

| 概念 | 一句话 |
|------|--------|
| TOOL_HANDLERS | 工具名 → 处理函数的字典。加工具 = 加一行映射 |
| 工具定义 | 告诉模型"我能做什么"的 JSON schema |
| 多工具调用 | 模型可一次返回多个 tool_use，并按原始顺序逐个执行 |
| 循环不变 | s01 的 `while True` 循环一行都没改 |

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## 相对 s01 的变更

| 组件 | 之前 (s01) | 之后 (s02) |
|------|-----------|-----------|
| 工具数量 | 1 (bash) | 5 (+read, write, edit, glob) |
| 工具执行 | 硬编码 `run_bash()` | TOOL_HANDLERS 查表分发 |
| 路径安全 | 无 | safe_path 校验（仅 file tools） |
| 循环 | `while True` + `tool_use` block | 与 s01 完全一致 |

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## 试一下

```sh
cd learn-claude-code
python s02_tool_use/code.py
```

试试这些 prompt：

1. `Read the file README.md and tell me what this project is about`
2. `Create a file called test.py that prints "hello", then read it back`
3. `Find all Python files in this directory`
4. `Read both README.md and requirements.txt, then create a summary file`

观察重点：模型什么时候只调一个工具，什么时候一次调多个？多个工具调用的顺序和结果是否正确？

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## 接下来

现在 Agent 有 5 个专用工具。file tools 受 `safe_path` 保护，但 bash 不受限制，`rm -rf /` 还是能跑。

s03 Permission → 在工具执行之前加一道门：这个操作安全吗？需要用户批准吗？


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