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Docsサンプルコードtool-use — ツール使用の最小 Agent ループ(Python)

tool-use — ツール使用の最小 Agent ループ(Python)

経費精算のモック検索ツール 1 つを持つ、最小構成の Agent ループLLM が「観測 → 思考 → 行動」のサイクルを繰り返し、完了・失敗・上限のいずれかの停止条件まで自律的に処理を続ける制御構造。のサンプルです。次のドキュメントの内容をそのまま実装しています。

前提

  • Python 3.11 以降
  • pip install -r requirements.txt(モック実行も SDK と httpx2 を使います)
  • 実 API 実行時のみ: Anthropic API キー(環境変数 ANTHROPIC_API_KEY)

セットアップと実行

# 仮想環境の作成と依存のインストール
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows (PowerShell) は .venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
 
# 固定の質問を HTTP モックで実行(API キー不要・外部通信なし)
python main.py --mock
 
# API キーの設定
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."   # Windows (PowerShell) は $env:ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
 
# 実行(引数なしはデフォルトの質問)
python main.py
 
# 質問を指定して実行
python main.py "社員 E12345 の 2026 年 6 月の承認待ちの経費はいくらですか?"

期待される動き

--mock は既定の 5 月・6 月の質問を使い、SDK の要求生成 → 2 件のツール実行 → 結果に基づく集計を確認します。質問を変えた際のモデルの判断は検証しません。stdout の期待値は次のとおりです。

2026-05: 28400 円、2026-06: 17300 円(モック応答)

stderr にツール呼び出しのトレースが、stdout に最終回答が出力されます。

[step 1] tool: search_expenses input: {'employee_id': 'E12345', 'month': '2026-05'}
[step 1] tool: search_expenses input: {'employee_id': 'E12345', 'month': '2026-06'}
(最終回答: 5 月と 6 月の経費の内訳と状況の要約)

実 API では、モデルが「2 つの月 = 2 回のツール呼び出しが必要」と自分で判断する点、引数の形式を間違えた場合にエラーメッセージを読んで自分で直す点が観察ポイントです。モックの呼び出し順序は固定です。

年月は YYYY-MM の数字と月範囲を検証し、不正入力をツールエラーとしてモデルへ返します。存在しない月の検索結果 0 件と入力不正を区別します。

end_turn の有効な最終応答だけを stdout に返します。生成上限・拒否・未知の停止理由は AgentStopped として未完了理由と途中出力を保持し、CLI は stderr へ報告して終了コード 1 を返します。pause_turn は履歴を保って再開しますが、再開も最大ステップ数に含まれます。

API キーなしでこれらの境界条件と、複数テキストブロックの保持を確認する方法は 回帰テスト にあります。

学習のための改造アイデア

  • EXPENSE_DB にデータを足し、集計が必要な質問を投げてみる
  • execute_tool のエラーメッセージから形式例を削り、モデルの回復力がどう変わるか観察する
  • MAX_STEPS = 1 にして、上限による強制終了の挙動を確認する

動作確認日

以下は過去の確認記録です。

  • モック実行・SDK 回帰テスト: 2026-09-10 に確認(Python 3.11.3、anthropic 1.4.0、httpx2 2.12.0 の HTTP モック)。--mock の集計と、正常応答・打ち切り・拒否・継続上限・ツールエラーを確認しました
  • 実 API 実行: 未確認。SDK の要求生成と応答解析を確認した結果であり、実モデルの動作確認ではありません

関連ドキュメント

モデルの選択

既定モデルは claude-opus-5-5 です(モデル仕様確認: 2026-10-03)。環境変数 ANTHROPIC_MODEL で上書きできます。PowerShell では $env:ANTHROPIC_MODEL = "claude-sonnet-5-5"、POSIX シェルでは export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-5-5 を実行してから起動します。--mock は API を呼びません。モデル移行時は強制ツール指定・思考履歴・出力上限の互換性を確認してください。実 API の動作確認日は従来の記録を維持し、今回のモック回帰結果は作業記録に分けます。

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