Claude Sonnet 5.5 工具调用实战：逐步搭建智能体工作流
§1 用 Claude Sonnet 5.5 拆解订单查询工作流
让模型回答问题，与让模型可靠地完成任务，是两种不同的工程目标。工具调用把语言推理连接到外部系统：模型提出查询请求，应用执行查询，再把结果交给模型组织回复。本文以“查询订单并解释物流状态”为例，逐步搭建一个可观察、可限制、支持流式响应的智能体工作流。
这里选择 Claude Sonnet 5.5 作为示例。开始前，请在接入平台确认模型可用性、实际模型标识，以及该路由是否支持工具调用和流式工具参数，不要直接把展示名称当作请求中的模型标识。
§2 第一步：通过 Fluxio 配置模型接入
如果希望使用统一接口接入模型，Fluxio 适合放在应用与模型之间。它采用流式优先、按令牌付费的方式，支持通过一个密钥访问多种模型，并可配合 OpenAI SDK 使用。对于需要逐字展示回复的订单助手，这能减少接入层的重复开发。
在 OpenAI 风格客户端中，将基础地址设置为 https://api.fluxioapi.com/v1，并从服务端环境变量读取密钥。密钥不得进入浏览器代码或前端日志。先发送一次最小请求，确认身份验证、模型路由与流式响应正常，再添加工具。
§3 第二步：为订单查询定义明确的工具契约
定义一个名为 query_order 的只读工具，描述为“查询当前登录用户有权访问的订单及物流状态”。参数使用 JSON Schema：对象中只包含必填字符串 order_id，并禁止额外字段。工具描述应说明何时调用、需要什么输入，以及不能执行哪些操作。
- – 订单编号由用户提供，缺失时先询问，不允许模型猜测。
- – 用户身份由服务端会话注入，不能接受模型传入的用户身份作为授权依据。
- – 返回字段限制为订单状态、物流节点和更新时间，避免暴露完整地址等敏感信息。
工具契约越清晰，应用越容易验证请求。提示词可以引导行为，但不能代替服务端权限检查。
§4 第三步：发送消息并识别工具调用
首次请求携带系统规则、用户问题和工具定义，并在接口支持时将工具选择设为自动。系统规则可以要求模型优先依据查询结果回答；遇到订单不存在、权限不足或物流信息缺失时，应明确说明，而不是补写事实。
收到响应后，应用应区分普通文本与工具调用。模型只负责提出调用，真正访问订单系统的是应用代码。只有参数解析、字段校验和权限检查全部通过，才能执行 query_order。
§5 第四步：正确拼接流式工具参数
启用流式输出后，工具名称和参数可能分散在多个增量事件中。不要把每个片段当成完整请求，也不要在看到部分订单编号时立即查询。应按工具调用索引分别累计内容，并保存最终的调用标识。
等待该次响应结束并确认调用完整后，再解析参数并执行工具。如果一次响应包含多个调用，需要分别处理；互不依赖的只读查询可以并行，有依赖关系的操作则应顺序执行。前端可以显示“正在查询订单”，但不能把尚未执行的动作显示为已完成。
§6 第五步：回传工具结果并继续推理
工具执行结束后，先把包含工具调用的助手消息加入历史，再添加对应的工具结果消息。在 OpenAI 风格消息结构中，工具结果通过 tool_call_id 关联原始调用，然后将更新后的消息历史再次发送给模型。
工具结果建议包含明确的成功状态、业务数据与可处理的错误信息。模型可能直接解释物流，也可能请求另一个工具，因此应用需要循环处理，直到得到最终文本，或触发调用轮数、总耗时、费用预算等限制。
§7 第六步：用权限边界和测试保护工作流
先上线只读查询，再考虑修改地址、取消订单等写入操作。涉及写入时，应增加用户确认、幂等键和审计记录。工具返回的内容属于外部数据，即使其中出现要求泄露密钥或调用其他接口的文字，也不能当作可信指令执行。
- – 测试参数不完整、订单无权限和工具超时，确认系统能够解释失败并停止无效重试。
- – 模拟流式中断，确保未完成的调用不会被执行或误报成功。
- – 记录调用次数、工具耗时、首段响应时间和令牌消耗，定位延迟与成本来源。
可靠的智能体不是无限循环的聊天程序，而是有清晰工具契约、受控执行边界和完整反馈链路的应用。使用 Fluxio 接入时，也应验证所选模型路由的具体兼容行为，再将同一套工作流投入生产。
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