2.3 Tool Distribution & Tool Choice

Tool Distribution คืออะไร

Tool Distribution คือกลยุทธ์ในการจัดสรรว่า Claude จะเห็น tools อะไรบ้างในแต่ละ turn — ไม่จำเป็นต้องให้ทุก tool ทุกครั้ง การให้ tools ที่เกี่ยวข้องเท่านั้นช่วยให้ Claude เลือกถูกต้องมากขึ้น ใช้ tokens น้อยลง และลดโอกาสเลือก tool ผิด

tool_choice Parameter

tool_choice ควบคุมว่า Claude จะเลือก tool อย่างไร:

# auto (default) — Claude ตัดสินเองว่าจะใช้ tool หรือตอบ text
response = client.messages.create(
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "auto"},
    ...
)

# any — บังคับให้ Claude ต้องใช้ tool ตัวใดตัวหนึ่ง (ห้ามตอบ text)
response = client.messages.create(
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "any"},
    ...
)

# tool — บังคับให้ Claude ใช้ tool ที่ระบุ
response = client.messages.create(
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "tool", "name": "search_database"},
    ...
)

Strategic Tool Presentation

Dynamic Tool Loading

ให้ tools ตาม context ปัจจุบัน:

def get_tools_for_step(current_step):
    if current_step == "research":
        return [search_tool, read_file_tool, web_fetch_tool]
    elif current_step == "code":
        return [edit_tool, write_tool, bash_tool]
    elif current_step == "review":
        return [read_tool, grep_tool]

Tool Limiting

จำกัดจำนวน tools เพื่อลด confusion:

• ช่วง research → ให้เฉพาะ read/search tools
• ช่วง write → ให้เฉพาะ edit/write tools
• ช่วง review → ให้เฉพาะ read tools (ไม่ให้แก้)

When Claude Picks Tools

Claude เลือก tool จาก:

1. Description match — description ที่ตรงกับ intent ปัจจุบัน
2. Parameter fit — input ที่มีอยู่ match กับ schema ของ tool
3. Context — system prompt instructions ที่บอกว่าเมื่อไหร่ควรใช้ tool ไหน

Exam Tips

• tool_choice: "any" = ต้องใช้ tool (ห้ามตอบ text) — ใช้เมื่อต้องการ structured output
• tool_choice: {"type": "tool", "name": "X"} = บังคับ tool เฉพาะ — ใช้ใน pipeline ที่รู้ว่า step นี้ต้องทำอะไร
• การให้ tools น้อยลง = Claude เลือกถูกต้องมากขึ้น + ใช้ tokens น้อยลง
• ข้อสอบอาจถามว่า tool_choice แบบไหนเหมาะกับ scenario ไหน