analysis_claude_code/docs/ja/s02-tool-use.md
CrazyBoyM c6a27ef1d7 feat: build an AI agent from 0 to 1 -- 11 progressive sessions
- 11 sessions from basic agent loop to autonomous teams
- Python MVP implementations for each session
- Mental-model-first docs in en/zh/ja
- Interactive web platform with step-through visualizations
- Incremental architecture: each session adds one mechanism
2026-02-21 17:02:43 +08:00

142 lines
6.3 KiB
Markdown

# s02: Tools
> ディスパッチマップがツール呼び出しをハンドラ関数にルーティングする -- ループ自体はまったく変更しない。
## 問題
`bash`だけでは、エージェントはすべてをシェル経由で行う: ファイルの読み取り、書き込み、編集。これは動くが脆弱だ。`cat`の出力は予期しないタイミングで切り詰められる。`sed`による置換は特殊文字で失敗する。直接的な関数呼び出しの方がシンプルなのに、モデルはシェルパイプラインの構築にトークンを浪費する。
さらに重要なのは、bashがセキュリティ上の攻撃面であること。bashの呼び出しはシェルでできることなら何でもできてしまう。`read_file``write_file`のような専用ツールがあれば、モデルが危険な操作を避けることを期待するのではなく、ツールレベルでパスのサンドボックス化や危険なパターンのブロックを強制できる。
重要な洞察は、ツールを追加してもループを変更する必要がないということだ。s01のループはそのまま同一で維持される。ツール配列にエントリを追加し、ハンドラ関数を追加し、ディスパッチマップで接続するだけだ。
## 解決策
```
+----------+ +-------+ +------------------+
| User | ---> | LLM | ---> | Tool Dispatch |
| prompt | | | | { |
+----------+ +---+---+ | bash: run_bash |
^ | read: run_read |
| | write: run_wr |
+----------+ edit: run_edit |
tool_result| } |
+------------------+
The dispatch map is a dict: {tool_name: handler_function}
One lookup replaces any if/elif chain.
```
## 仕組み
1. 各ツールのハンドラ関数を定義する。各関数はツールのinput_schemaに対応するキーワード引数を受け取り、文字列の結果を返す。
```python
def run_read(path: str, limit: int = None) -> str:
text = safe_path(path).read_text()
lines = text.splitlines()
if limit and limit < len(lines):
lines = lines[:limit]
return "\n".join(lines)[:50000]
```
2. ツール名とハンドラを結びつけるディスパッチマップを作成する。
```python
TOOL_HANDLERS = {
"bash": lambda **kw: run_bash(kw["command"]),
"read_file": lambda **kw: run_read(kw["path"], kw.get("limit")),
"write_file": lambda **kw: run_write(kw["path"], kw["content"]),
"edit_file": lambda **kw: run_edit(kw["path"], kw["old_text"],
kw["new_text"]),
}
```
3. agent loop内で、ハードコードの代わりに名前でハンドラをルックアップする。
```python
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
output = handler(**block.input)
results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": output,
})
```
4. パスのサンドボックス化により、モデルがワークスペースの外に出ることを防ぐ。
```python
def safe_path(p: str) -> Path:
path = (WORKDIR / p).resolve()
if not path.is_relative_to(WORKDIR):
raise ValueError(f"Path escapes workspace: {p}")
return path
```
## 主要コード
ディスパッチパターン(`agents/s02_tool_use.py` 93-129行目):
```python
TOOL_HANDLERS = {
"bash": lambda **kw: run_bash(kw["command"]),
"read_file": lambda **kw: run_read(kw["path"], kw.get("limit")),
"write_file": lambda **kw: run_write(kw["path"], kw["content"]),
"edit_file": lambda **kw: run_edit(kw["path"], kw["old_text"],
kw["new_text"]),
}
def agent_loop(messages: list):
while True:
response = client.messages.create(
model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
tools=TOOLS, max_tokens=8000,
)
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
if response.stop_reason != "tool_use":
return
results = []
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
output = handler(**block.input) if handler \
else f"Unknown tool: {block.name}"
results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": output,
})
messages.append({"role": "user", "content": results})
```
## s01からの変更点
| Component | Before (s01) | After (s02) |
|----------------|--------------------|----------------------------|
| Tools | 1 (bash only) | 4 (bash, read, write, edit)|
| Dispatch | Hardcoded bash call | `TOOL_HANDLERS` dict |
| Path safety | None | `safe_path()` sandbox |
| Agent loop | Unchanged | Unchanged |
## 設計原理
ディスパッチマップパターンは線形にスケールする -- ツールの追加はハンドラ関数とスキーマエントリを1つずつ追加するだけだ。ループは決して変更しない。この関心の分離(ループ vs ハンドラ)こそが、エージェントフレームワークが制御フローの複雑さを増すことなく数十のツールをサポートできる理由だ。このパターンはまた、各ハンドラの独立テストも可能にする。ハンドラはループとの結合がない純粋関数だからだ。ディスパッチマップを超えるエージェントは、スケーリングの問題ではなく設計の問題を抱えている。
## 試してみる
```sh
cd learn-claude-code
python agents/s02_tool_use.py
```
試せるプロンプト例:
1. `Read the file requirements.txt`
2. `Create a file called greet.py with a greet(name) function`
3. `Edit greet.py to add a docstring to the function`
4. `Read greet.py to verify the edit worked`
5. `Run the greet function with bash: python -c "from greet import greet; greet('World')"`