Tool Use (Function Calling)

Tool Use (ツール使用)

LLM 単体では計算・検索・DB アクセス・API 呼び出しが苦手です。 Tool Use はモデルに 「関数」を定義して渡し、必要なら呼び出してもらう 仕組み。 別名 Function Calling。

流れ

1. ユーザーが質問する。
2. モデルがツールを呼ぶ必要があるか判断 → tool_use ブロックを返す。
3. アプリ側で実際に関数を実行し、結果を tool_result として返す。
4. モデルが最終回答を生成する。

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name: db-migrator
description: SQL マイグレーションの作成と検証専門
tools: Read, Edit, Bash
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あなたはデータベースマイグレーション専門のエージェントです。
- alembic の規約に従う
- ロールバック (downgrade) も必ず書く
- 大規模テーブルの NOT NULL 追加は段階移行を提案する
- 本番 DB に直接接続しない

コード例

Main: "次の3つのリポジトリで package.json を読んで違いを比較して"
  ↓ 並列 起動
[Subagent 1] repo-a/package.json を読む
[Subagent 2] repo-b/package.json を読む
[Subagent 3] repo-c/package.json を読む
  ↓ 結果集約
Main: 比較結果を提示

設計のコツ

• description が命。ツールが何をするか明確に書く (Claude のツール選択判断はここに依存)。
• input_schema は JSON Schema。required も明記する。
• 副作用のあるツール (送金等) は人間の確認を挟む設計に。
• 多すぎるツール は精度を落とす。10 個以上なら絞り込むか、上位ツールでルーティングする。

Parallel Tool Use

Claude は 複数のツールを同時に呼ぶ ことができます。 独立した関数なら並列実行で高速化できます。

wzxhzdk:2

これらを並列に実行 → 両方の tool_result をまとめて返すと効率的。

tool_choice で制御

wzxhzdk:3

よく使う応用

• DB クエリ実行 (read-only から始める)
• 検索エンジン呼び出し (Web Search)
• 計算実行 (Python REPL)
• GitHub API, Slack 投稿 などの社内連携

試す: ツール定義を Claude に書かせる

最初の設計を Claude に手伝ってもらうと早いです。