上一篇沿着模型流走到 queryLoop()，最后得到了一条完整的 Tool Use：

{
  type: 'tool_use',
  id: 'toolu_01',
  name: 'Grep',
  input: {
    pattern: 'login|auth',
    path: 'src/remote',
  },
}

这只是模型表达的调用意图。模型没有执行 Grep，也没有直接调用 JavaScript 函数。

接下来 Claude Code 还要完成几件事：

  1. 从当前工具池找到 Grep；
  2. 检查参数结构和路径；
  3. 执行 Hook 与权限判断；
  4. 调用 GrepTool 执行搜索；
  5. 把结果变成带有同一个 ID 的 Tool Result；
  6. 将 Tool Result 放进 messages，交给下一轮模型请求。

本篇以这条正常执行链为主线，同时说明普通调度、并发调度和流式 Tool 调度之间的关系，最后再补充用户中断与流式 Fallback 的收尾方式。权限规则怎样匹配、Hook 怎样配置，会在各自的文章中单独展开；这里仅保留它们在执行链中的位置和返回值。

这条链路值得读，不是因为它调用了很多函数，而是因为它集中解决了一个 Agent 必须面对的问题：怎样把模型生成的、不能直接信任的调用意图，变成可校验、可授权、可并发、可中断的真实操作。

先看完整调用链

图 1：从 Tool Use 到下一轮模型请求

整条链路可以分成三层：

层次关键代码负责什么
主循环src/query.ts收集 Tool Use，选择调度器，接收 Tool Result
调度层toolOrchestration.ts、StreamingToolExecutor.ts决定何时执行、能否并发、何时产出结果
单次执行层toolExecution.ts查找 Tool、校验、Hook、权限、调用与结果封装

普通调度和流式调度只是启动 Tool 的时机不同：

  • 普通调度等模型回答结束，再调用 runTools()；
  • 流式调度在一个完整的 Tool Use 内容块到达后，立即交给 StreamingToolExecutor；
  • 两条路径最终都会调用同一个 runToolUse()，Tool 的校验、权限和实际执行没有两套实现。

这里的设计重点是把「何时执行」和「怎样执行」分开。 runTools() 和 StreamingToolExecutor 只优化调度时机，runToolUse() 才定义一次 Tool 调用必须经过的规则。

queryLoop() 先选择调度路径

源码位置：src/query.ts:551-568、src/query.ts:826-862、src/query.ts:1360-1408

下面保持源码的执行顺序，省略与 Tool 调度无关的恢复分支：

async function* queryLoop(/* ... */) {
  const assistantMessages = []
  const toolResults = []
  const toolUseBlocks = []

  const useStreamingToolExecution =
    config.gates.streamingToolExecution
  // => true 或 false，由运行配置决定

  let streamingToolExecutor =
    useStreamingToolExecution
      ? new StreamingToolExecutor(
          toolUseContext.options.tools,
          canUseTool,
          toolUseContext,
        )
      : null

  for await (
    const message of deps.callModel(/* ... */)
  ) {
    yield message

    if (message.type === 'assistant') {
      assistantMessages.push(message)

      const msgToolUseBlocks =
        message.message.content.filter(
          content => content.type === 'tool_use',
        )
      // 本文这一刻：
      // => [{
      //      id: 'toolu_01',
      //      name: 'Grep',
      //      input: {
      //        pattern: 'login|auth',
      //        path: 'src/remote',
      //      },
      //    }]

      if (msgToolUseBlocks.length > 0) {
        toolUseBlocks.push(...msgToolUseBlocks)
        needsFollowUp = true
        // => 本轮出现了 Tool Use，
        //    Tool 结果回写后还要继续下一轮
      }

      if (
        streamingToolExecutor &&
        !toolUseContext.abortController
          .signal.aborted
      ) {
        for (const toolBlock of msgToolUseBlocks) {
          streamingToolExecutor.addTool(
            toolBlock,
            message,
          )
          // addTool() 会把 Tool 加入队列，
          // 然后在内部触发 processQueue()。
          // 如果当前允许执行，后续路径是：
          // processQueue()
          //   -> executeTool()
          //   -> runToolUse()
          //
          // 下面的 getCompletedResults()
          // 只负责取走进度和已完成结果，
          // 不负责启动 Tool。
        }
      }
    }

    if (
      streamingToolExecutor &&
      !toolUseContext.abortController
        .signal.aborted
    ) {
      for (
        const result of
          streamingToolExecutor.getCompletedResults()
      ) {
        if (result.message) {
          yield result.message

          toolResults.push(
            ...normalizeMessagesForAPI(
              [result.message],
              toolUseContext.options.tools,
            ).filter(
              message =>
                message.type === 'user',
            ),
          )
        }
      }
    }
  }

  const toolUpdates = streamingToolExecutor
    ? streamingToolExecutor.getRemainingResults()
    : runTools( // 非流式在这里执行工具
        toolUseBlocks,
        assistantMessages,
        canUseTool,
        toolUseContext,
      )

  for await (const update of toolUpdates) {
    if (update.message) {
      yield update.message

      toolResults.push(
        ...normalizeMessagesForAPI(
          [update.message],
          toolUseContext.options.tools,
        ).filter(message => message.type === 'user'),
      )
    }
  }

  // 后面把 assistantMessages 和 toolResults
  // 一起写入下一轮 State
}

这里有两个不能忽略的条件：

  • needsFollowUp = true 记录本轮出现了 Tool Use，后面需要把 Tool Result 带入下一轮；
  • !abortController.signal.aborted 确保用户已经中断时，不再把新 Tool 加入流式执行队列，也不再取队列中的完成结果。

streamingToolExecutor.addTool(toolBlock, message) 这个调用本身没有省略其他参数。addTool() 内部怎样校验参数、判断并发安全性并加入队列，会在后面的流式 Tool 执行部分展开。

Tool 不是一个函数，而是一份扩展协议

源码位置：src/Tool.ts:321-336、src/Tool.ts:362-560

如果 Tool 只是一个函数，定义可能只有：

async function grep(input) {
  // ...
}

Claude Code 中的 Tool 还要描述输入、权限、并发、结果格式和界面表现。下面从真实 Tool 类型中截取本篇会经过的字段：

export type Tool = {
  name: string
  inputSchema: ZodSchema
  maxResultSizeChars: number

  isConcurrencySafe(input): boolean
  isReadOnly(input): boolean
  validateInput?(input, context): Promise<ValidationResult>
  checkPermissions(input, context): Promise<PermissionResult>

  call(
    input,
    context,
    canUseTool,
    parentMessage,
    onProgress,
  ): Promise<ToolResult>

  mapToolResultToToolResultBlockParam(
    output,
    toolUseID,
  ): ToolResultBlockParam

  prompt(options): Promise<string>

  // 终端显示相关方法……
}

这份协议同时服务三个方向：

  • 发请求前，prompt() 和 inputSchema 告诉模型 Tool 怎么调用；
  • 执行时，validateInput()、checkPermissions() 和 call() 控制真实行为；
  • 执行后，mapToolResultToToolResultBlockParam() 把内部返回值转换成模型能接收的 Tool Result。

ToolResult 本身也不只有结果数据：

export type ToolResult = {
  data: unknown
  newMessages?: Message[]
  contextModifier?: (
    context,
  ) => ToolUseContext
  mcpMeta?: {
    _meta?: Record<string, unknown>
    structuredContent?: Record<string, unknown>
  }
}

普通 Grep 主要返回 data。有些 Tool 还会追加消息、修改后续执行上下文，或者携带 MCP 元数据。

这份 Tool 类型实际上是一份扩展协议。 新增 Tool 时，它需要提供「怎样向模型介绍自己」、「能否执行」、「真正做什么」和「怎样返回结果」。主循环和调度器只依赖这份协议，不需要知道 Grep、Read 或 Edit 各自的内部实现。

Schema 既告诉模型怎么调用，也检查模型返回的参数

GrepTool 使用 Zod 定义输入。

Zod 是 JavaScript/TypeScript 的数据校验库，这里可以把它理解成 Tool 的「参数说明书」：例如 pattern 必须是字符串，path 可以不传，但传了也必须是字符串。模型生成的参数不符合这份说明时，校验会失败，不会继续执行搜索。

同一份 inputSchema 有两个关键用途：

  1. 请求模型前： 转成 API 的 tools[].input_schema，让模型知道 Grep 有哪些参数、哪些必填；
  2. 执行 Tool 前： 使用 safeParse(toolUse.input) 检查模型真正返回的参数。

下面分别看这两个位置。

源码位置：src/tools/GrepTool/GrepTool.ts:33-90

const inputSchema = lazySchema(() =>
  z.strictObject({
    pattern: z.string(),
    path: z.string().optional(),
    glob: z.string().optional(),
    output_mode: z
      .enum([
        'content',
        'files_with_matches',
        'count',
      ])
      .optional(),
    '-i': semanticBoolean(
      z.boolean().optional(),
    ),
    head_limit: semanticNumber(
      z.number().optional(),
    ),
    // 其他搜索参数……
  }),
)

请求模型前，Schema 会变成 API 工具定义

源码位置：src/query.ts:659-690、src/services/api/claude.ts:1235-1247、src/services/api/claude.ts:1704-1712、src/utils/api.ts:119-178

这一步发生在每轮请求模型时：

queryLoop()
  -> callModel()
  -> queryModel()
  -> anthropic.beta.messages.create()

queryLoop() 把当前的 messages 和 tools 交给 queryModel()。queryModel() 在真正发请求前，调用 toolToAPISchema() 把每个 Tool 转成 API 格式。

export async function toolToAPISchema(
  tool,
  options,
) {
  const input_schema =
    tool.inputJSONSchema ??
    zodToJsonSchema(tool.inputSchema)

  return {
    name: tool.name,
    description: await tool.prompt({
      getToolPermissionContext:
        options.getToolPermissionContext,
      tools: options.tools,
      agents: options.agents,
      allowedAgentTypes:
        options.allowedAgentTypes,
    }),
    input_schema,
  }
}

Grep 的定义会和本轮消息一起放进 API 请求：

{
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: '检查登录模块',
    },
  ],
  tools: [
    // 下面的 Grep 定义
  ],
}

tools 和 messages 是同一次请求中的两个字段。Grep 放进 tools 的数据大致是：

{
  name: 'Grep',
  description:
    'Search file contents with a regular expression...',
  input_schema: {
    type: 'object',
    properties: {
      pattern: {
        type: 'string',
      },
      path: {
        type: 'string',
      },
      output_mode: {
        enum: [
          'content',
          'files_with_matches',
          'count',
        ],
      },
      // 其他字段……
    },
    required: ['pattern'],
    additionalProperties: false,
  },
}

模型看到这份定义后，才知道可以生成：

{
  type: 'tool_use',
  id: 'toolu_01',
  name: 'Grep',
  input: {
    pattern: 'login|auth',
    path: 'src/remote',
  },
}

执行 Tool 前，同一份 Schema 再校验一次

模型已经看过 Schema，不代表生成的参数一定合法。运行时仍会调用：

tool.inputSchema.safeParse(toolUse.input)

两次使用解决的是不同问题：

  • API 中的 input_schema 用来约束模型输出；
  • 本地 safeParse() 用来保护真正的执行入口。

这是「单一事实源」的用法。 如果 API 的 Tool 说明和本地校验各写一份，新增参数时就容易只改其中一处：模型以为可以传，运行时却拒绝，或者本地支持了新参数，模型却永远不知道。这里由同一份 inputSchema 生成 API Schema，并在执行前再校验，两端不容易漂移。

buildTool() 把协议的各部分接到一起

这里的 GrepTool 不是一个导出后就会自动执行的函数，而是 buildTool() 创建的 Tool 对象。它先被注册进内置工具池，之后才有两个使用者：发送模型请求的代码读取它的说明和 Schema；执行 Tool Use 的代码再按名称把它取出来。

先看注册过程。下面从源码中抽出了与 GrepTool 有关的主线。

源码位置：src/tools.ts:59、src/tools.ts:193-203、src/tools.ts:271-324

// src/tools.ts
import {
  GrepTool,
} from './tools/GrepTool/GrepTool.js'

export function getAllBaseTools() {
  return [
    AgentTool,
    BashTool,

    // 本文讨论的运行环境没有内嵌搜索工具，
    // 因此把 GlobTool 和 GrepTool 加入内置工具池。
    ...(hasEmbeddedSearchTools()
      ? []
      : [GlobTool, GrepTool]),

    FileReadTool,
    FileEditTool,
    // 其他 Tool……
  ]
}

export const getTools = permissionContext => {
  const tools = getAllBaseTools()

  // 再根据权限规则和 isEnabled() 过滤。
  const allowedTools = filterToolsByDenyRules(
    tools,
    permissionContext,
  )

  return allowedTools.filter(tool => tool.isEnabled())
}

启动会话时，main.tsx 或 REPL.tsx 调用 getTools()，得到本次会话可用的 Tool。随后这组对象会进入 toolUseContext.options.tools。

源码位置：src/main.tsx:1868、src/screens/REPL.tsx:696-811

// src/main.tsx
const tools = getTools(toolPermissionContext)
// => [AgentTool, BashTool, GrepTool,
//     FileReadTool, FileEditTool, ...]

// src/screens/REPL.tsx
const getToolUseContext = () => {
  return {
    options: {
      tools: computeTools(),
      // => [AgentTool, BashTool, GrepTool,
      //     FileReadTool, FileEditTool, ...]
    },
    // 其他会话数据……
  }
}

这组 Tool 有两个去向。

源码位置：src/services/api/claude.ts:1234-1244、src/services/tools/toolExecution.ts:337-345

// src/services/api/claude.ts
// 请求模型前：把 GrepTool 的名称、说明和 inputSchema
// 转成 API 能识别的 Tool Schema。
const toolSchemas = await Promise.all(
  tools.map(tool => toolToAPISchema(tool, options)),
)

// src/services/tools/toolExecution.ts
// 模型返回 { name: 'Grep', ... } 后：
// 从同一组 Tool 中取回 GrepTool 对象。
const tool = findToolByName(
  toolUseContext.options.tools,
  toolUse.name,
  // => 'Grep'
)
// => GrepTool

所以，GrepTool.ts 负责定义 Tool，tools.ts 负责注册 Tool；请求模型时通过 toolToAPISchema() 读取它，执行 Tool Use 时通过 findToolByName() 取回它。后面的校验、权限检查、call() 和结果转换，调用的都是这个 GrepTool 对象上的方法。

下面再看这个对象具体提供了哪些字段。

源码位置：src/tools/GrepTool/GrepTool.ts:160-240、src/tools/GrepTool/GrepTool.ts:254-328

下面只保留执行链会访问的字段，每一项都来自同一个 buildTool() 定义：

export const GrepTool = buildTool({
  name: GREP_TOOL_NAME,
  // => 'Grep'
  maxResultSizeChars: 20_000,
  strict: true,

  get inputSchema() {
    return inputSchema()
  },

  isConcurrencySafe() {
    return true
  },

  isReadOnly() {
    return true
  },

  async validateInput({ path }) {
    if (path) {
      const absolutePath = expandPath(path)
      // 本文：
      // => '/Users/windliang/others-project/'
      //    + 'claude-code-analysis/src/remote'

      try {
        await getFsImplementation().stat(
          absolutePath,
        )
      } catch (error) {
        if (isENOENT(error)) {
          return {
            result: false,
            message:
              `Path does not exist: ${path}`,
            errorCode: 1,
          }
        }
        throw error
      }
    }

    return {
      result: true,
    }
    // 本文 => { result: true }
  },

  async checkPermissions(input, context) {
    const appState = context.getAppState()

    return checkReadPermissionForTool(
      GrepTool,
      input,
      appState.toolPermissionContext,
    )
    // 本文假设当前目录允许读取：
    // => {
    //      behavior: 'allow',
    //      updatedInput: {
    //        pattern: 'login|auth',
    //        path: 'src/remote',
    //      },
    //    }
  },

  async call(input, context) {
    // 后面单独展开
  },

  mapToolResultToToolResultBlockParam(
    output,
    toolUseID,
  ) {
    // 后面单独展开
  },

  // UI 渲染字段……
})

isReadOnly() 和 isConcurrencySafe() 是两份独立声明：

  • isReadOnly() 描述这次调用是否只读，权限界面会据此显示「Read」或「Edit」，部分受限场景也会用它判断是否允许执行；
  • isConcurrencySafe() 描述这次调用能否与其他并发安全的 Tool 同时运行，普通和流式 Tool 调度器都读取这个值。

GrepTool 的两个值都是 true，但「只读」不能自动推出「可以并发」。例如，一个 Tool 虽然只查询数据，却可能使用不能并发访问的共享连接，此时应返回 isReadOnly() === true、isConcurrencySafe() === false。

这两个字段也说明，Tool 不只提供行为，还要声明行为的性质。 调度器不需要根据 Tool 名称猜测它能否并发；安全性由最了解自己的 Tool 声明，框架只负责执行这份声明。

到这里只是定义了 GrepTool 能做什么，它还没有开始执行。前面的 queryLoop() 收到 Tool Use 后，会根据是否启用流式 Tool 执行，走下面两条调度路径之一：

// 普通调度
queryLoop()
  -> runTools()
  -> runToolsSerially()
     或 runToolsConcurrently()
  -> runToolUse()

// 流式调度
queryLoop()
  -> StreamingToolExecutor.addTool()
  -> processQueue()
  -> executeTool()
  -> runToolUse()

源码位置：src/query.ts:1360-1408、src/services/tools/toolOrchestration.ts:130-169、src/services/tools/StreamingToolExecutor.ts:320-347

两条路径只是调度时机不同，最后都会进入 runToolUse()。runToolUse() 再根据 Tool Use 中的 name: 'Grep' 找到 GrepTool，开始统一的校验和执行流程。

runToolUse() 统一收口：安全检查不能靠 Tool 自觉

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:337-570、src/services/tools/toolExecution.ts:599-1588

完整函数很长，先看按源码顺序抽出的主干：

图 2：runToolUse 的固定执行流水线

这里实际有三层函数：

  • runToolUse() 是调度器看到的入口，先根据名称找到 Tool；
  • streamedCheckPermissionsAndCallTool() 是流式包装层，把进度消息和最终结果放进同一个异步流；
  • checkPermissionsAndCallTool() 才负责第 2～7 步：校验、Hook、权限、调用 Tool 和封装结果。

调用关系是：

runToolUse()
  -> streamedCheckPermissionsAndCallTool()
  -> checkPermissionsAndCallTool()

对应代码框架如下。每个步骤后面都会代入本文的运行值：

export async function* runToolUse(
  toolUse,
  assistantMessage,
  canUseTool,
  toolUseContext,
) {
  // 1. 根据名称找到 Tool
  const tool = findToolByName(
    toolUseContext.options.tools,
    toolUse.name,
  )

  // 转交给流式包装层，
  // 持续向上转发进度消息和最终结果
  for await (
    const update of
      streamedCheckPermissionsAndCallTool(
        tool,
        toolUse.id,
        toolUse.input,
        toolUseContext,
        canUseTool,
        assistantMessage,
        // 追踪参数……
      )
  ) {
    yield update
  }
}

function streamedCheckPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  // 追踪参数……
) {
  const stream = new Stream()

  checkPermissionsAndCallTool(
    tool,
    toolUseID,
    input,
    toolUseContext,
    canUseTool,
    assistantMessage,
    // 追踪参数……
    progress => {
      stream.enqueue({
        message: createProgressMessage({
          toolUseID: progress.toolUseID,
          parentToolUseID: toolUseID,
          data: progress.data,
        }),
      })
    },
  )
    .then(results => {
      for (const result of results) {
        stream.enqueue(result)
      }
    })
    .catch(error => stream.error(error))
    .finally(() => stream.done())

  return stream
}

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  // 追踪参数……
  onToolProgress,
) {
  // 2. Schema 校验
  const parsedInput =
    tool.inputSchema.safeParse(input)

  // 3. Tool 自己的语义校验
  await tool.validateInput?.(
    parsedInput.data,
    toolUseContext,
  )

  // 4. PreToolUse Hook
  for await (
    const result of runPreToolUseHooks(/* ... */)
  ) {
    // Hook 可以追加上下文、修改输入或停止执行
  }

  // 第 4 步继续：合并 Hook 和通用权限结果
  const resolved =
    await resolveHookPermissionDecision(
      /* ... */
    )

  // 5. 真正调用 Tool
  const result = await tool.call(
    resolved.input,
    {
      ...toolUseContext,
      toolUseId: toolUseID,
    },
    canUseTool,
    assistantMessage,
    progress => onToolProgress(progress),
  )

  // 6. 转换成 Tool Result
  const mappedToolResultBlock =
    tool.mapToolResultToToolResultBlockParam(
      result.data,
      toolUseID,
    )

  // 7. PostToolUse Hook、消息封装……
}

streamedCheckPermissionsAndCallTool() 这层包装主要涉及两个点。

1. Tool 没执行完，也能先显示进度

tool.call() 返回 Promise。如果只等待 Promise，界面必须等 Tool 完全结束以后才能收到消息。对于运行十几秒的 Bash 命令，这段时间看起来就像卡住了。

因此 Tool 还可以调用 onProgress。每次上报都会立即放进 Stream，最终 Promise 完成后，再把正式 Tool Result 放进去：

// Bash 执行过程中
onProgress(...)
// => Stream 收到 { message: { type: 'progress', ... } }
// => 界面立即更新当前输出

// Bash 执行完成
return finalResult
// => Stream 收到包含 tool_result 的 user message
// => stream.done()

runToolUse() 使用一个 for await，就能依次转发「若干条进度 + 最终结果」。GrepTool 不上报进度，所以通常只会转发最终结果。

2. 这里的 streamed 不表示「提前启动 Tool」

前面讲的 StreamingToolExecutor 决定 Tool 什么时候开始执行：模型的 Tool Use 内容块刚完整，就可以提前启动。

这里的 streamedCheckPermissionsAndCallTool() 决定 Tool 开始以后，消息怎样返回：把执行进度和最终结果陆续交给上层。

所以两者解决的问题不同：一个优化启动时机，一个负责显示执行过程。

逐步代入一次 Grep

1. 根据 name 找到 Tool：工具池就是能力边界

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:337-411

export async function* runToolUse(
  toolUse,
  assistantMessage,
  canUseTool,
  toolUseContext,
) {
  const toolName = toolUse.name
  // => 'Grep'

  const tool = findToolByName(
    toolUseContext.options.tools,
    toolName,
  )
  // => GrepTool

  if (!tool) {
    yield createUserMessage({
      content: [{
        type: 'tool_result',
        tool_use_id: toolUse.id,
        is_error: true,
        content:
          'Error: No such tool available: Grep',
      }],
    })
    return
  }

  // 继续执行……
}

查找范围是当前会话的 toolUseContext.options.tools，不是任意导入的 Tool。第一篇组装好的工具池在这里真正被使用。

如果模型生成了当前会话中不存在的 Tool，Claude Code 不会直接抛出并丢失本轮状态，而是返回同 ID 的错误 Tool Result，让模型在下一轮看到失败原因。

这里的工具池也是一条能力边界。代码库中已经实现某个 Tool，不代表当前会话就能使用它；只有被放入 toolUseContext.options.tools 的能力才会被查找到。这比根据模型返回的名称动态加载任意实现更容易控制。

2. Schema 校验参数结构：先快速失败

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:599-680

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  // ...
) {
  const parsedInput =
    tool.inputSchema.safeParse(input)

  // 本文：
  // parsedInput.success => true
  // parsedInput.data => {
  //   pattern: 'login|auth',
  //   path: 'src/remote',
  // }

  if (!parsedInput.success) {
    return [{
      message: createUserMessage({
        content: [{
          type: 'tool_result',
          tool_use_id: toolUseID,
          is_error: true,
          content:
            '<tool_use_error>' +
            'InputValidationError: ...' +
            '</tool_use_error>',
        }],
      }),
    }]
  }

  // 继续执行……
}

例如模型把 pattern 漏掉，或额外生成了严格 Schema 不允许的字段，就会在这里结束，不会进入 GrepTool.call() 执行搜索。

这一层只检查「数据长得对不对」。它不读文件系统，也不做权限判断，所以可以在执行链前部快速失败。

3. validateInput() 校验参数语义：结构正确不等于可执行

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:682-733

从第 3 步到第 7 步，主线始终都在 checkPermissionsAndCallTool() 中；只有第 5 步调用 tool.call() 时，才会暂时进入 GrepTool.call()。下面每段代码都会保留所在函数。

Schema 校验通过后，紧接着执行语义校验：

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  // 其他参数……
) {
  // 第 2 步：Schema 校验已经通过
  const parsedInput =
    tool.inputSchema.safeParse(input)

  if (!parsedInput.success) {
    return /* Schema 错误 Tool Result */
  }

  // 第 3 步：继续校验参数语义
  const isValidCall = await tool.validateInput?.(
    parsedInput.data,
    toolUseContext,
  )

  // 本文 => { result: true }

  if (isValidCall?.result === false) {
    return [{
      message: createUserMessage({
        content: [{
          type: 'tool_result',
          tool_use_id: toolUseID,
          is_error: true,
          content:
            `<tool_use_error>` +
            `${isValidCall.message}` +
            `</tool_use_error>`,
        }],
      }),
    }]
  }

  // 第 4 步：继续执行 Hook 和权限检查
  // ...
}

Schema 只能确认 path 是字符串，不能确认路径真的存在。GrepTool.validateInput() 负责第二层语义校验。

因此：

{
  pattern: 'login|auth',
  path: 42,
}
// => Schema 校验失败

{
  pattern: 'login|auth',
  path: 'not-exists',
}
// => Schema 通过，validateInput() 失败

结构校验和语义校验分开，是这条执行链中很实用的分层。 Schema 可以复用于 API 描述和本地类型检查；validateInput() 则由各个 Tool 处理「路径是否存在」这类需要业务知识或外部状态的问题。

4. Hook 和权限：把策略从副作用中拆出来

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:795-862、src/services/tools/toolExecution.ts:916-1037

下面仍然是同一个 checkPermissionsAndCallTool()。前两层校验通过后，parsedInput.data 才会进入 Hook 和权限流程：

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  onToolProgress,
) {
  // 第 2、3 步已经得到合法的 parsedInput
  // ...

  // 第 4 步：Hook 可以观察、修改或阻止输入
  let processedInput = parsedInput.data
  // => {
  //      pattern: 'login|auth',
  //      path: 'src/remote',
  //    }

  let hookPermissionResult

  for await (
    const result of runPreToolUseHooks(
      toolUseContext,
      tool,
      processedInput,
      toolUseID,
      assistantMessage.message.id,
      // 其他参数……
    )
  ) {
    if (result.type === 'hookUpdatedInput') {
      processedInput = result.updatedInput
    }

    if (result.type === 'hookPermissionResult') {
      hookPermissionResult =
        result.hookPermissionResult
    }

    if (result.type === 'stop') {
      return /* Hook 生成的错误 Tool Result */
    }
  }

  // 综合 Hook、权限规则和用户确认结果
  const resolved = await resolveHookPermissionDecision(
    hookPermissionResult,
    tool,
    processedInput,
    toolUseContext,
    canUseTool,
    assistantMessage,
    toolUseID,
  )

  const permissionDecision = resolved.decision
  processedInput = resolved.input

  // 本文假设没有 Hook 修改输入，
  // 当前目录也允许 Grep：
  //
  // processedInput => {
  //   pattern: 'login|auth',
  //   path: 'src/remote',
  // }
  //
  // permissionDecision => {
  //   behavior: 'allow',
  //   updatedInput: {
  //     pattern: 'login|auth',
  //     path: 'src/remote',
  //   },
  //   decisionReason: {
  //     type: 'mode',
  //     mode: 'default',
  //   },
  // }

  if (permissionDecision.behavior !== 'allow') {
    return /* 拒绝执行的错误 Tool Result */
  }

  // 第 5 步：继续调用 tool.call()
  // ...
}

这里先保留两个结论：

  • Hook 可以在 Tool 执行前观察、修改或阻止这次调用；
  • 权限结果不是简单的 true/false，还可能带回修改后的输入和决策原因。

权限规则如何从 permissionMode、CLI 参数和项目配置中得到，会在权限系统文章展开。本篇只需要确认：只有 behavior === 'allow' 才会继续走到 tool.call()。

这一层把「Tool 会做什么」和「这一次是否允许做」分开了。 GrepTool.call() 专心完成搜索，Hook 和权限系统则根据当前会话、目录和模式作出决定。这样同一个 GrepTool 可以在不同权限模式下复用，而不用把会话策略写死在搜索代码里。

5. GrepTool.call()：把真实副作用收敛在一处

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:1178-1223、src/tools/GrepTool/GrepTool.ts:310-475、src/tools/GrepTool/GrepTool.ts:526-575

通过权限检查后，checkPermissionsAndCallTool() 才调用刚才找到的 GrepTool：

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  onToolProgress,
) {
  // 第 2～4 步已经完成校验、Hook 和权限检查
  // processedInput => {
  //   pattern: 'login|auth',
  //   path: 'src/remote',
  // }

  // 第 5 步：真正调用 GrepTool.call()
  const result = await tool.call(
    processedInput,
    {
      ...toolUseContext,
      toolUseId: toolUseID,
    },
    canUseTool,
    assistantMessage,
    progress => {
      onToolProgress({
        toolUseID: progress.toolUseID,
        data: progress.data,
      })
    },
  )

  // 第 6 步：继续映射 Tool Result
  // ...
}

现在才进入 GrepTool.call()：

export const GrepTool = buildTool({
  // ...

  async call(
    {
      pattern,
      path,
      output_mode = 'files_with_matches',
      '-i': caseInsensitive = false,
      head_limit: headLimit,
      offset = 0,
      // 其他参数……
    },
    {
      abortController,
      getAppState,
    },
  ) {
    const absolutePath = path
      ? expandPath(path)
      : getCwd()
    // => '/Users/windliang/others-project/'
    //    + 'claude-code-analysis/src/remote'

    const args = ['--hidden']

    for (
      const directory of
        VCS_DIRECTORIES_TO_EXCLUDE
    ) {
      args.push('--glob', `!${directory}`)
    }

    args.push('--max-columns', '500')

    if (output_mode === 'files_with_matches') {
      args.push('-l')
    }

    args.push(pattern)

    // 没有额外 ignore 规则时，核心参数相当于：
    // => [
    //      '--hidden',
    //      '--glob', '!.git',
    //      '--glob', '!.svn',
    //      '--glob', '!.hg',
    //      '--glob', '!.bzr',
    //      '--glob', '!.jj',
    //      '--glob', '!.sl',
    //      '--max-columns', '500',
    //      '-l',
    //      'login|auth',
    //    ]

    const results = await ripGrep(
      args,
      absolutePath,
      abortController.signal,
    )
    // 本文项目中的实际匹配：
    // => [
    //      '/Users/windliang/others-project/'
    //        + 'claude-code-analysis/src/remote/'
    //        + 'SessionsWebSocket.ts',
    //      '/Users/windliang/others-project/'
    //        + 'claude-code-analysis/src/remote/'
    //        + 'sdkMessageAdapter.ts',
    //    ]

    const stats = await Promise.allSettled(
      results.map(
        file =>
          getFsImplementation().stat(file),
      ),
    )

    const sortedMatches = results
      .map((file, index) => {
        const stat = stats[index]

        return [
          file,
          stat.status === 'fulfilled'
            ? stat.value.mtimeMs ?? 0
            : 0,
        ]
      })
      .sort(
        (left, right) =>
          right[1] - left[1] ||
          left[0].localeCompare(right[0]),
      )
      .map(([file]) => file)

    const {
      items: finalMatches,
    } = applyHeadLimit(
      sortedMatches,
      headLimit,
      offset,
    )
    // headLimit => undefined
    // 默认最多保留 250 个结果
    // 本文只有 2 个结果，不会截断

    const relativeMatches =
      finalMatches.map(toRelativePath)
    // => [
    //      'src/remote/SessionsWebSocket.ts',
    //      'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
    //    ]

    return {
      data: {
        mode: 'files_with_matches',
        filenames: relativeMatches,
        numFiles: relativeMatches.length,
      },
    }
    // => {
    //      data: {
    //        mode: 'files_with_matches',
    //        filenames: [
    //          'src/remote/SessionsWebSocket.ts',
    //          'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
    //        ],
    //        numFiles: 2,
    //      },
    //    }
  },
})

GrepTool.call() 才是真实操作发生的位置。对于 Grep，这里会启动子进程并读取文件；换成 Edit、Write 或 Bash，这里还可能修改文件或运行命令，产生更明显的外部副作用。

前面的 Schema、Hook 和权限流水线，就是为了在到达这一行之前把调用变得可控。

这也给阅读其他 Tool 提供了一个快速方法：先找 tool.call() 确认真实操作，再向上看它经过了哪些校验和授权。把外部操作收敛在明确边界内，代码审查、中断处理和测试都会更容易定位。

6. 映射 Tool Result：内部数据不直接绑定 API 协议

源码位置：src/tools/GrepTool/GrepTool.ts:254-308、src/services/tools/toolExecution.ts:1290-1295

tool.call() 返回的是 GrepTool 自己定义的内部数据：

{
  data: {
    mode: 'files_with_matches',
    filenames: [
      'src/remote/SessionsWebSocket.ts',
      'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
    ],
    numFiles: 2,
  },
}

这个 result 仍然留在 checkPermissionsAndCallTool() 中。紧接着，执行层把内部数据交给 Tool 自己转换：

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  onToolProgress,
) {
  // 第 2～4 步已经得到 processedInput
  // ...

  // 第 5 步：tool.call() 返回内部结果
  const result = await tool.call(
    processedInput,
    {
      ...toolUseContext,
      toolUseId: toolUseID,
    },
    canUseTool,
    assistantMessage,
    progress => {
      onToolProgress({
        toolUseID: progress.toolUseID,
        data: progress.data,
      })
    },
  )

  // 第 6 步：转换成模型 API 的 Tool Result
  const mappedToolResultBlock =
    tool.mapToolResultToToolResultBlockParam(
    result.data,
    toolUseID,
  )
  // toolUseID => 'toolu_01'

  // 第 7 步：继续包装 UserMessage
  // ...
}

GrepTool 的转换代码是：

export const GrepTool = buildTool({
  // GrepTool 的其他字段……

  mapToolResultToToolResultBlockParam(
    {
      mode = 'files_with_matches',
      numFiles,
      filenames,
      appliedLimit,
      appliedOffset,
    },
    toolUseID,
  ) {
    const result =
      `Found ${numFiles} files\n` +
      filenames.join('\n')

    return {
      type: 'tool_result',
      tool_use_id: toolUseID,
      content: result,
    }
  },
})

本文得到：

{
  type: 'tool_result',
  tool_use_id: 'toolu_01',
  content:
    'Found 2 files\n' +
    'src/remote/SessionsWebSocket.ts\n' +
    'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
}

toolu_01 不是 Claude Code 在这里重新生成的。它来自模型返回的 tool_use.id，随后沿调用链传给 runToolUse()、tool.call() 和结果映射函数。

最终：

tool_use.id
// => 'toolu_01'

tool_result.tool_use_id
// => 'toolu_01'

模型下一轮看到这两个字段，才能知道这段搜索结果对应哪一次 Tool Use。同一轮包含多个 Tool Use 时，ID 的作用更加明显。

这里有两个可复用的设计。

第一，GrepTool.call() 返回适合内部处理的结构化数据，mapToolResultToToolResultBlockParam() 再负责转成模型 API 协议。搜索实现不需要混入 role: 'user'、tool_use_id 这些传输层细节。

第二，tool_use.id 像一个关联键。即使同一轮并发了多个 Tool，结果到达顺序不同，也不需要依赖数组下标猜测哪个结果属于哪次调用。

7. 包装 UserMessage：限制结果对上下文的占用

源码位置：src/services/tools/toolExecution.ts:1403-1473

最后仍在 checkPermissionsAndCallTool() 中，通过内部函数 addToolResult() 把内容块放进 UserMessage：

async function checkPermissionsAndCallTool(
  tool,
  toolUseID,
  input,
  toolUseContext,
  canUseTool,
  assistantMessage,
  onToolProgress,
) {
  const resultingMessages = []

  // 第 2～4 步已经得到 processedInput
  // ...

  // 第 5 步：执行 Tool
  const result = await tool.call(
    processedInput,
    {
      ...toolUseContext,
      toolUseId: toolUseID,
    },
    canUseTool,
    assistantMessage,
    progress => {
      onToolProgress({
        toolUseID: progress.toolUseID,
        data: progress.data,
      })
    },
  )

  // 第 6 步：映射 Tool Result
  const mappedToolResultBlock =
    tool.mapToolResultToToolResultBlockParam(
      result.data,
      toolUseID,
    )

  async function addToolResult(
    toolUseResult,
    preMappedBlock,
  ) {
    const toolResultBlock =
      await processPreMappedToolResultBlock(
      preMappedBlock,
      tool.name,
      tool.maxResultSizeChars,
    )

    resultingMessages.push({
      message: createUserMessage({
        content: [toolResultBlock],
        toolUseResult,
        sourceToolAssistantUUID:
          assistantMessage.uuid,
      }),
    })
  }

  // 第 7 步：传入第 6 步映射好的内容块
  await addToolResult(
    result.data,
    mappedToolResultBlock,
  )

  return resultingMessages
}

只展开会送进模型的核心字段后，结果是：

{
  type: 'user',
  message: {
    role: 'user',
    content: [{
      type: 'tool_result',
      tool_use_id: 'toolu_01',
      content:
        'Found 2 files\n' +
        'src/remote/SessionsWebSocket.ts\n' +
        'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
    }],
  },
}

Tool Result 使用 role: 'user' 不是在伪装真人输入，而是遵守模型 API 的消息协议：Assistant 发出 Tool Use，随后由 User 消息携带对应的 Tool Result。

结果过大时，processPreMappedToolResultBlock() 还会根据 maxResultSizeChars 处理持久化和预览。GrepTool 设置的阈值是 20_000 个字符。本例结果很短，不会触发这一分支。

如果 Grep 返回了 31_842 个字符，处理过程不是简单截断，而是分成两步：完整结果写入磁盘，Tool Result 中只保留文件地址和前 2_000 个字符的预览。

源码位置：src/utils/toolResultStorage.ts:131-214、src/utils/toolResultStorage.ts:232-333

沿着上一段的 processPreMappedToolResultBlock() 继续往下看，主线可以简化成：

export async function processPreMappedToolResultBlock(
  toolResultBlock,
  toolName,
  maxResultSizeChars,
) {
  return maybePersistLargeToolResult(
    toolResultBlock,
    toolName,
    getPersistenceThreshold(toolName, maxResultSizeChars),
    // => Grep 的有效阈值通常是 20_000
  )
}

async function maybePersistLargeToolResult(
  toolResultBlock,
  toolName,
  persistenceThreshold,
) {
  const content = toolResultBlock.content
  const size = contentSize(content)
  // => 31_842

  if (size <= persistenceThreshold) {
    return toolResultBlock
  }

  const result = await persistToolResult(
    content,
    toolResultBlock.tool_use_id,
    // => 'toolu_01'
  )
  // => {
  //   filepath: '<会话目录>/tool-results/toolu_01.txt',
  //   originalSize: 31_842,
  //   preview: '前约 2_000 个字符……',
  //   hasMore: true,
  // }

  if (isPersistError(result)) {
    return toolResultBlock
    // => 写文件失败时不丢结果，仍返回原始 Tool Result
  }

  return {
    ...toolResultBlock,
    content: buildLargeToolResultMessage(result),
  }
}

对于 Grep 这种字符串结果，完整内容会保存为 <会话目录>/tool-results/toolu_01.txt。文件名来自本次调用的 tool_use_id，因此同一次 Tool Use 重放时仍能定位同一个文件。

最终进入 messages 的不再是全部 31_842 个字符，而是下面这样的 Tool Result：

{
  type: 'tool_result',
  tool_use_id: 'toolu_01',
  content:
    '<persisted-output>\n' +
    'Output too large (31.1KB). Full output saved to: ' +
    '<会话目录>/tool-results/toolu_01.txt\n\n' +
    'Preview (first 2KB):\n' +
    '前约 2_000 个字符……\n' +
    '...\n' +
    '</persisted-output>',
}

模型由此可以先根据预览判断结果是否相关；确实需要后半部分时，再使用 Read Tool 读取文件。完整结果没有丢失，但不会一次性挤进下一轮上下文。tool_use_id 也没有改变，Tool Use 与 Tool Result 的对应关系仍然成立。

Tool Result 进入下一轮：Tool 不推进主循环

源码位置：src/query.ts:1380-1408、src/query.ts:1673-1725

执行器产出的消息先由 queryLoop() 收集：

for await (const update of toolUpdates) {
  if (update.message) {
    yield update.message

    toolResults.push(
      ...normalizeMessagesForAPI(
        [update.message],
        toolUseContext.options.tools,
      ).filter(message => message.type === 'user'),
    )
  }
}

// 本文：
// assistantMessages.length => 1
// toolResults.length => 1

Tool 全部结束后，queryLoop() 生成下一轮 State：

const nextTurnCount = turnCount + 1
// => 1 + 1
// => 2

const next = {
  messages: [
    ...messagesForQuery,
    ...assistantMessages,
    ...toolResults,
  ],
  toolUseContext:
    toolUseContextWithQueryTracking,
  turnCount: nextTurnCount,
  transition: {
    reason: 'next_turn',
  },
  // 恢复相关字段……
}

只展开下一次 API 请求真正使用的 message 字段后，消息顺序变成：

next.messages
// => [
//   {
//     role: 'user',
//     content: '检查登录模块',
//   },
//   {
//     role: 'assistant',
//     content: [{
//       type: 'tool_use',
//       id: 'toolu_01',
//       name: 'Grep',
//       input: {
//         pattern: 'login|auth',
//         path: 'src/remote',
//       },
//     }],
//   },
//   {
//     role: 'user',
//     content: [{
//       type: 'tool_result',
//       tool_use_id: 'toolu_01',
//       content:
//         'Found 2 files\n' +
//         'src/remote/SessionsWebSocket.ts\n' +
//         'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
//     }],
//   },
// ]

第二篇中的「Tool Result 怎样带进下一轮」，到这里已经落到了具体代码：不是 Tool 自己再次调用模型，而是 queryLoop() 把两类消息按协议顺序拼进 next.messages，然后同一个主循环开始下一轮。

Tool 只负责产生结果，主循环才负责推进会话状态。 这个边界避免了每个 Tool 都能自己开启下一轮模型请求，轮次、消息顺序和恢复逻辑仍然由 queryLoop() 统一管理。

多个 Tool Use：并发执行，按顺序提交状态

普通调度路径进入 runTools() 后，不会直接对所有 Tool 使用 Promise.all()。

源码位置：src/services/tools/toolOrchestration.ts:19-116

export async function* runTools(
  toolUseMessages,
  assistantMessages,
  canUseTool,
  toolUseContext,
) {
  let currentContext = toolUseContext

  const batches = partitionToolCalls(
    toolUseMessages,
    currentContext,
  )

  // batches 中的分组仍保持模型给出的先后顺序
  for (const { isConcurrencySafe, blocks } of batches) {
    if (isConcurrencySafe) {
      // 同一批 Tool 可以并发执行，完成顺序不确定。
      // 因此先暂存它们产生的上下文修改，不立即应用。
      const queuedContextModifiers = {}

      const updates = runToolsConcurrently(
        blocks,
        assistantMessages,
        canUseTool,
        currentContext,
      )

      for await (const update of updates) {
        if (update.contextModifier) {
          const { toolUseID, modifyContext } =
            update.contextModifier

          queuedContextModifiers[toolUseID] ??= []
          queuedContextModifiers[toolUseID].push(
            modifyContext,
          )
        }

        // 消息可以实时上交，但此时的 Context 还没有改变。
        yield {
          message: update.message,
          newContext: currentContext,
        }
      }

      // 全批结束后，按原始 blocks 顺序提交状态。
      // 这样不会因为某个 Tool 先完成，就改变最终状态顺序。
      for (const block of blocks) {
        const modifiers =
          queuedContextModifiers[block.id]

        for (
          const modifier of
            modifiers ?? []
        ) {
          currentContext =
            modifier(currentContext)
        }
      }

      // 整批状态按顺序应用完，再提交新的 Context。
      yield { newContext: currentContext }
    } else {
      // 不确定是否安全时保持串行，执行完一个再更新状态。
      const updates = runToolsSerially(
        blocks,
        assistantMessages,
        canUseTool,
        currentContext,
      )

      for await (const update of updates) {
        currentContext =
          update.newContext ??
          currentContext

        yield {
          message: update.message,
          newContext: currentContext,
        }
      }
    }
  }
}

runTools() 只负责分组和选择调度方式，所以没有直接调用 runToolUse()。真正的一对一调用位于下面两个内部函数。

源码位置：src/services/tools/toolOrchestration.ts:118-169

async function* runToolsSerially(
  toolUseMessages,
  assistantMessages,
  canUseTool,
  toolUseContext,
) {
  let currentContext = toolUseContext

  // 串行路径：一个 Tool 完成后，才执行下一个。
  for (const toolUse of toolUseMessages) {
    const assistantMessage = assistantMessages.find(
      message => message.message.content.some(
        block => block.type === 'tool_use' &&
          block.id === toolUse.id,
      ),
    )

    for await (const update of runToolUse(
      toolUse,
      assistantMessage,
      canUseTool,
      currentContext,
    )) {
      if (update.contextModifier) {
        currentContext =
          update.contextModifier.modifyContext(currentContext)
      }

      yield {
        message: update.message,
        newContext: currentContext,
      }
    }
  }
}

async function* runToolsConcurrently(
  toolUseMessages,
  assistantMessages,
  canUseTool,
  toolUseContext,
) {
  // 并发路径：每个 Tool Use 都创建一个 runToolUse()；
  // all() 同时消费这些异步生成器，并限制最大并发数。
  yield* all(
    toolUseMessages.map(async function* (toolUse) {
      const assistantMessage = assistantMessages.find(
        message => message.message.content.some(
          block => block.type === 'tool_use' &&
            block.id === toolUse.id,
        ),
      )

      yield* runToolUse(
        toolUse,
        assistantMessage,
        canUseTool,
        toolUseContext,
      )
    }),
    getMaxToolUseConcurrency(),
  )
}

所以普通调度的完整关系是：runTools() 先分组，再进入串行或并发函数，最后每个 Tool Use 都单独调用一次 runToolUse()。

假设模型一次返回：

[
  {
    id: 'toolu_01',
    name: 'Grep',
    input: {
      pattern: 'login',
      path: 'src',
    },
  },
  {
    id: 'toolu_02',
    name: 'Read',
    input: {
      file_path: 'src/auth.ts',
    },
  },
  {
    id: 'toolu_03',
    name: 'Edit',
    input: {
      file_path: 'src/auth.ts',
      old_string: 'timeout = 10',
      new_string: 'timeout = 30',
    },
  },
  {
    id: 'toolu_04',
    name: 'Grep',
    input: {
      pattern: 'timeout',
      path: 'src',
    },
  },
]

partitionToolCalls() 会先解析参数，再调用每个 Tool 的 isConcurrencySafe()：

function partitionToolCalls(
  toolUseMessages,
  toolUseContext,
) {
  return toolUseMessages.reduce(
    (batches, toolUse) => {
      // 先找到 Tool，并用 Schema 解析本次输入。
      // isConcurrencySafe() 可能依赖具体参数。
      const tool = findToolByName(
        toolUseContext.options.tools,
        toolUse.name,
      )

      const parsedInput =
        tool?.inputSchema.safeParse(
          toolUse.input,
        )

      const isConcurrencySafe =
        parsedInput?.success
          ? (() => {
              try {
                return Boolean(
                  tool?.isConcurrencySafe(
                    parsedInput.data,
                  ),
                )
              } catch {
                return false
              }
            })()
          : false

      const previousBatch = batches.at(-1)

      if (
        isConcurrencySafe &&
        previousBatch?.isConcurrencySafe
      ) {
        // 相邻的并发安全 Tool 合并为同一批。
        previousBatch.blocks.push(toolUse)
      } else {
        // 非并发安全 Tool 单独成批；
        // 后面的安全 Tool 也不能跨过它提前执行。
        batches.push({
          isConcurrencySafe,
          blocks: [toolUse],
        })
      }

      return batches
    },
    [],
  )
}

分组结果是：

[
  {
    isConcurrencySafe: true,
    blocks: [
      'toolu_01: Grep',
      'toolu_02: Read',
    ],
  },
  {
    isConcurrencySafe: false,
    blocks: [
      'toolu_03: Edit',
    ],
  },
  {
    isConcurrencySafe: true,
    blocks: [
      'toolu_04: Grep',
    ],
  },
]

执行顺序是：

  1. 第一个 Grep 与 Read 可以并发；
  2. 等它们结束后，Edit 独占执行；
  3. Edit 完成后，最后一个 Grep 才开始。

这样能避免最后一个 Grep 在文件修改完成前读到旧内容。并发上限默认是 10，也可以通过 CLAUDE_CODE_MAX_TOOL_USE_CONCURRENCY 调整。

这里采用的是 Tool 自己声明的 isConcurrencySafe()，而不是框架根据名称猜测。新 Tool 如果没有显式实现，buildTool() 的默认值是 false，会按不可并发处理。

这个调度器没有在「全部串行」和「全部 Promise.all()」之间二选一，而是保留模型给出的顺序，把相邻的并发安全 Tool 合成一批。这是一种保守优化：能确认安全的地方才并发，不确定时默认串行。

还有一个容易忽略的细节：并发 Tool 返回的 contextModifier 不会在完成的瞬间立即修改共享上下文。代码先按 toolUseID 收集它们，等整批执行完，再按原始 blocks 顺序依次应用。因此「工作可以并发」，但「共享状态怎样变化」仍然是确定的，不会取决于哪个 Promise 先返回。

流式 Tool 执行：只优化时机，不改变规则

上一小节讲的是普通路径：queryLoop() 先等模型流全部结束，收集本轮所有 Tool Use，再调用 runTools()；runTools() 选择串行或并发调度，最后为每个 Tool Use 调用 runToolUse()。

源码位置：src/query.ts:562-568、src/query.ts:650-862、src/query.ts:1380-1384

async function* queryLoop(/* ... */) {
  const allToolUseBlocks = []

  let streamingToolExecutor =
    useStreamingToolExecution
      ? new StreamingToolExecutor(
          toolUseContext.options.tools,
          canUseTool,
          toolUseContext,
        )
      : null

  for await (const message of callModel(/* ... */)) {
    if (message.type !== 'assistant') {
      continue
    }

    const messageToolUseBlocks = message.message.content.filter(
      block => block.type === 'tool_use',
    )
    allToolUseBlocks.push(...messageToolUseBlocks)

    if (streamingToolExecutor) {
      // 流式路径：一个完整 Tool Use 到达后立即入队，
      // 不再等待模型的其他内容块。
      for (const block of messageToolUseBlocks) {
        streamingToolExecutor.addTool(block, message)
      }

      // 模型还在输出时，顺手取走已经完成的结果。
      for (
        const result of
          streamingToolExecutor.getCompletedResults()
      ) {
        if (result.message) {
          yield result.message
        }
      }
    }
  }

  const toolUpdates = streamingToolExecutor
    // 流式路径：Tool 已经在前面的模型循环中启动，
    // 这里只等待尚未结束的 Tool 收尾。
    ? streamingToolExecutor.getRemainingResults()
    // 普通路径：到这里才开始调度本轮所有 Tool。
    : runTools(
        allToolUseBlocks,
        assistantMessages,
        canUseTool,
        toolUseContext,
      )

  // 后续统一消费 toolUpdates……
}

接下来要看的就是上面的流式分支：addTool() 怎样把 Tool 放进队列、processQueue() 怎样决定何时启动，以及它最终怎样复用同一个 runToolUse()。

图 3：普通调度与流式 Tool 调度的时间差

源码位置：src/services/tools/StreamingToolExecutor.ts:34-150

执行器为每个 Tool 保存四种状态：

type ToolStatus =
  | 'queued'
  | 'executing'
  | 'completed'
  | 'yielded'

addTool() 会完成第一次调度判断：

class StreamingToolExecutor {
  addTool(block, assistantMessage) {
    const toolDefinition =
      findToolByName(
        this.toolDefinitions,
        block.name,
      )
    // 本文 => GrepTool

    const parsedInput =
      toolDefinition.inputSchema.safeParse(
        block.input,
      )
    // => {
    //      success: true,
    //      data: {
    //        pattern: 'login|auth',
    //        path: 'src/remote',
    //      },
    //    }

    const isConcurrencySafe =
      parsedInput.success
        ? toolDefinition.isConcurrencySafe(
            parsedInput.data,
          )
        : false
    // => true

    this.tools.push({
      id: block.id,
      block,
      assistantMessage,
      status: 'queued',
      isConcurrencySafe,
      pendingProgress: [],
    })

    void this.processQueue()
  }
}

processQueue() 仍然遵守同一条并发规则：

源码位置：src/services/tools/StreamingToolExecutor.ts:126-150、src/services/tools/StreamingToolExecutor.ts:263-404

class StreamingToolExecutor {
  private canExecuteTool(isConcurrencySafe) {
    const executingTools = this.tools.filter(
      tool => tool.status === 'executing',
    )

    // 当前没有 Tool 在运行，可以启动；
    // 或者当前 Tool 和正在运行的 Tool 全都允许并发。
    return (
      executingTools.length === 0 ||
      (
        isConcurrencySafe &&
        executingTools.every(
          tool => tool.isConcurrencySafe,
        )
      )
    )
  }

  private async processQueue() {
    // 按 Tool Use 到达顺序扫描队列。
    for (const tool of this.tools) {
      if (tool.status !== 'queued') {
        continue
      }

      if (this.canExecuteTool(tool.isConcurrencySafe)) {
        // executeTool() 会把状态改成 executing，
        // 并在内部启动 runToolUse()。
        await this.executeTool(tool)
      } else if (!tool.isConcurrencySafe) {
        // 不可并发 Tool 还不能启动时立即停下，
        // 后面的 Tool 不能越过它提前执行。
        break
      }
    }
  }

  private async executeTool(tool) {
    tool.status = 'executing'

    const messages = []
    const contextModifiers = []

    const collectResults = async () => {
      const toolAbortController =
        createChildAbortController(
          this.siblingAbortController,
        )

      const generator = runToolUse(
        tool.block,
        tool.assistantMessage,
        this.canUseTool,
        {
          ...this.toolUseContext,
          abortController: toolAbortController,
        },
      )

      for await (const update of generator) {
        if (update.message?.type === 'progress') {
          tool.pendingProgress.push(update.message)
        } else if (update.message) {
          messages.push(update.message)
        }

        if (update.contextModifier) {
          contextModifiers.push(
            update.contextModifier.modifyContext,
          )
        }
      }

      tool.results = messages
      tool.contextModifiers = contextModifiers
      tool.status = 'completed'
    }

    // 不在这里等待执行完成，否则安全 Tool 之间无法并发。
    tool.promise = collectResults()

    // 一个 Tool 结束后再次扫描，启动刚刚被阻塞的 Tool。
    void tool.promise.finally(() => {
      void this.processQueue()
    })
  }
}

所以 processQueue() 本身不执行 Tool 的业务逻辑。它只决定哪个 queued Tool 现在可以启动；executeTool() 才把状态改成 executing，并调用统一入口 runToolUse()。

至此，两条路径已经完整对上：普通调度由 queryLoop() 调用 runTools()，再通过串行或并发函数进入 runToolUse()；流式调度由 queryLoop() 调用 addTool()，经过 processQueue() 和 executeTool() 后进入同一个 runToolUse()。

流式执行并没有在参数还是半截 JSON 时启动 Tool。上一篇已经看到，只有 content_block_stop 才会生成正式的 Tool Use AssistantMessage；queryLoop() 收到这条完整消息后才调用 addTool()。

流式 Tool 执行优化的是等待时间，不是执行规则。 它把「等整条模型流结束」改成「等当前 Tool Use 完整」，但后面仍然复用 runToolUse()。这样性能优化不会悄悄绕过权限或改变 Tool Result 格式。

实时返回与最终收尾是两种语义

源码位置：src/services/tools/StreamingToolExecutor.ts:407-490

模型仍在返回后续内容块时，queryLoop() 会调用非阻塞的：

streamingToolExecutor.getCompletedResults()

它只拿走已经完成的 Tool 和当前 Progress Message，不会停下来等待仍在执行的 Tool。

模型流结束后，queryLoop() 改用：

streamingToolExecutor.getRemainingResults()

这个函数会等待队列中的 Tool 收尾：

async *getRemainingResults() {
  if (this.discarded) {
    return
  }

  while (this.hasUnfinishedTools()) {
    await this.processQueue()

    for (
      const result of
        this.getCompletedResults()
    ) {
      yield result
    }

    if (
      this.hasExecutingTools() &&
      !this.hasCompletedResults() &&
      !this.hasPendingProgress()
    ) {
      const executingPromises =
        this.tools
          .filter(
            tool =>
              tool.status === 'executing' &&
              tool.promise,
          )
          .map(tool => tool.promise)

      const progressPromise =
        new Promise(resolve => {
          this.progressAvailableResolve =
            resolve
        })

      if (executingPromises.length > 0) {
        await Promise.race([
          ...executingPromises,
          progressPromise,
        ])
      }
    }
  }

  for (
    const result of
      this.getCompletedResults()
  ) {
    yield result
  }
}

两者对应两个时机：

函数是否等待使用时机
getCompletedResults()否模型还在流式返回，顺手取走已完成结果
getRemainingResults()是模型流已经结束，等待 Tool 队列完全收尾

这也解释了后面的用户中断分支为什么调用 getRemainingResults()：它不是重新执行全部 Tool，而是让执行器把已经开始的队列收成完整结果。

拆成两个方法，是因为「实时返回已完成内容」和「离开前确保队列收尾」是两种不同的语义。如果只有一个会等待全部结果的方法，模型流每到一条消息都可能被 Tool 阻塞；如果只有非阻塞读取，结束时又容易遗漏仍在执行的结果。

中断时仍要生成结果：协议完整性优先

前面走的是正常路径：queryLoop() 收到完整 Tool Use 后，把它交给普通调度器或流式执行器。模型流消费结束、准备进入正常收尾时，queryLoop() 还会先检查用户是否已经中断本轮请求。

先看上层分支，后面的两条收尾路径都从这里进入。

源码位置：src/query.ts:1011-1051

async function* queryLoop(/* ... */) {
  // 前面已经消费完模型流。
  // 此时 assistantMessages 里可能已经有完整的 Tool Use。
  // ...

  if (toolUseContext.abortController.signal.aborted) {
    if (streamingToolExecutor) {
      // 路径一：Tool 已经进入流式执行器。
      // 等待执行器交回已完成结果，并为被中断的 Tool 生成错误结果。
      for await (
        const update of
          streamingToolExecutor.getRemainingResults()
      ) {
        if (update.message) {
          yield update.message
        }
      }
    } else {
      // 路径二：Tool 尚未进入执行器。
      // 直接为已经出现的 Tool Use 补错误 Tool Result。
      yield* yieldMissingToolResultBlocks(
        assistantMessages,
        'Interrupted by user',
      )
    }

    return {
      reason: 'aborted_streaming',
    }
  }

  // 没有中断，才继续正常调度 Tool。
  // ...
}

这里的选择条件不是「Tool 成功还是失败」，而是「当前有没有 streamingToolExecutor」。两条路径都在处理同一个问题：模型已经产生 Tool Use，但用户在 Tool 流程收尾前中断了。

Tool Use 与 Tool Result 是成对协议。假设模型已经生成：

{
  type: 'tool_use',
  id: 'toolu_01',
  name: 'Grep',
  input: {
    pattern: 'login|auth',
    path: 'src/remote',
  },
}

即使用户此时中断，也不能只留下这一个内容块。

没有流式执行器时，调用共享的补全函数

源码位置：src/query.ts:123-149

function* yieldMissingToolResultBlocks(
  assistantMessages,
  errorMessage,
) {
  for (
    const assistantMessage of
      assistantMessages
  ) {
    const toolUseBlocks =
      assistantMessage.message.content.filter(
        content =>
          content.type === 'tool_use',
      )

    for (const toolUse of toolUseBlocks) {
      yield createUserMessage({
        content: [{
          type: 'tool_result',
          content: errorMessage,
          is_error: true,
          tool_use_id: toolUse.id,
        }],
        toolUseResult: errorMessage,
        sourceToolAssistantUUID:
          assistantMessage.uuid,
      })
    }
  }
}

这就是上层 else 分支调用的辅助生成器。yield* 会把它产生的每条消息继续交给 queryLoop() 的调用方。

它放在 queryLoop() 外部，是因为源码在三个异常出口复用了它：

  • 切换备用模型前，为旧模型已经产生的 Tool Use 补结果；
  • 模型调用或运行时代码意外抛错时，补齐已经产生的 Tool Use；
  • 用户中断且没有流式执行器时，补齐尚未执行的 Tool Use。

三个调用点分别位于 src/query.ts:900、src/query.ts:984 和 src/query.ts:1025。当前这一节跟踪的是第三个调用点；前两个调用点传入的错误文案不同，但补全方式相同。

在这个分支里，Tool 尚未进入执行器，也没有正常结果。函数遍历本轮 assistantMessages，为其中每一个 Tool Use 生成错误 Tool Result：

{
  type: 'tool_result',
  tool_use_id: 'toolu_01',
  is_error: true,
  content: 'Interrupted by user',
}

函数名中虽然有 Missing，实现本身没有再拿一个结果集合逐个比对；它依赖调用位置保证这些 Tool Use 尚未产生正常 Tool Result。

使用流式执行器时，由执行器收尾

这对应上层 if (streamingToolExecutor) 分支。Tool 可能已经处于 queued、executing 或 completed，所以不能再由 queryLoop() 不加区分地补一条错误结果。

getRemainingResults() 会消费执行器的收尾结果：已经完成的 Tool 保留真实结果；尚未完成的 Tool 则由 executeTool() 在检测到中断后生成带原 ID 的错误结果。

这里的「交回」不是让模型继续下一轮，而是在 queryLoop() 返回 aborted_streaming 之前，把本轮已经发生的事实收完整：

  • Tool 在用户中断前已经执行完成：保留真实结果，因为对应的读取、修改或命令确实已经发生；
  • Tool 尚未完成并被中断：生成错误 Tool Result，明确记录它没有正常完成。

例如，模型同时调用 Grep 和 Bash。用户按下中断键时，Grep 已经完成，Bash 仍在执行，那么收尾结果大致是：

[
  {
    type: 'tool_result',
    tool_use_id: 'toolu_grep_01',
    content: 'Found 1 file\nsrc/login.ts',
  },
  {
    type: 'tool_result',
    tool_use_id: 'toolu_bash_01',
    is_error: true,
    content:
      "The user doesn't want to proceed with this tool use. " +
      'The tool use was rejected (eg. if it was a file edit, ' +
      'the new_string was NOT written to the file). ' +
      'STOP what you are doing ' +
      'and wait for the user to tell you how to proceed.',
  },
]

// 上面的结果交给调用方后，本轮直接结束：
// return { reason: 'aborted_streaming' }

如果把已经完成的 Grep 也改成「被中断」，会丢失真实执行状态；如果完全不交回结果，又会留下只有 Tool Use、没有 Tool Result 的不完整消息。

两条路径的共同目标不是强行完成 Tool，而是保证已经出现的 Tool Use 都有明确结果：成功、失败或被中断。

这里优先保护的是协议完整性，而不是「每个 Tool 必须执行成功」。一条 Tool Use 如果没有对应结果，后续代码无法区分它是仍在执行、执行失败，还是消息丢失。显式补一条带原 ID 的错误结果，状态机才能收敛到确定状态。

流式 Fallback：清理内部状态不等于回滚副作用

上一小节处理的是「用户主动中断」。第二个异常出口仍在 queryLoop() 中，但触发原因变成了「流式模型请求失败，callModel() 改用非流式请求」。

queryLoop() 把 onStreamingFallback 回调传给 callModel()。Fallback 发生时，回调先把 streamingFallbackOccured 设为 true；当非流式请求的新消息返回到同一个 for await 时，循环先清理旧流留下的状态，再处理新消息。

源码位置：src/query.ts:709-740、src/services/tools/StreamingToolExecutor.ts:64-71

async function* queryLoop(/* ... */) {
  let streamingFallbackOccured = false

  for await (
    const message of deps.callModel({
      // ...
      options: {
        // ...
        onStreamingFallback: () => {
          streamingFallbackOccured = true
        },
      },
    })
  ) {
    if (streamingFallbackOccured) {
      for (const oldMessage of assistantMessages) {
        yield {
          type: 'tombstone',
          message: oldMessage,
        }
      }

      assistantMessages.length = 0
      toolResults.length = 0
      toolUseBlocks.length = 0
      needsFollowUp = false

      if (streamingToolExecutor) {
        streamingToolExecutor.discard()

        streamingToolExecutor =
          new StreamingToolExecutor(
            toolUseContext.options.tools,
            canUseTool,
            toolUseContext,
          )
      }
    }

    // 从这里开始，只处理 Fallback 后返回的新 message。
    // ...
  }
}

这里同时清理两条旧路径：

  • Tombstone 让上层移除旧流已经展示或保存的 AssistantMessage；
  • discard() 让旧执行器不再产出旧 Tool Use 对应的结果。

然后新的非流式回答使用一个全新的执行器继续处理。这样不会把旧 tool_use.id 的结果混进新回答。

discard() 发生时，三种 Tool 状态的处理并不相同：

  • 尚在排队：后续不会再调用 tool.call()；
  • 正在执行：discard() 不会撤销已经发出的文件操作或 Shell 命令，旧执行器只是不再向正式会话提交结果；
  • 已经完成：执行产生的副作用保留，但旧 Tool Result 会被丢弃。

因此，Tool 如果已经修改文件或执行命令，当前实现不会自动回滚，也没有补偿操作。新的非流式请求如果再次返回同一个 Tool Use，确实存在重复执行的风险。

源码为此提供了 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONSTREAMING_FALLBACK 和 Feature Flag。开关启用后，流式请求出错会直接向上抛出，不再改用非流式请求，从而避免同一个 Tool 被第二次执行。这里采用的是整体关闭 Fallback，并没有动态判断某个 Tool 是否已经产生副作用。

Tombstone 和 discard() 解决的是旧消息、旧队列不能混进新回答的问题，不是事务回滚。

Tool 失败：把异常变成可继续处理的数据

前两节都是 queryLoop() 层面的异常出口：用户中断整轮请求，或模型请求发生 Fallback。还有一类更局部的错误，发生在单个 Tool 的执行流水线中。

这类错误仍沿用前面已经讲过的调用链：

runTools()
// 或 StreamingToolExecutor
  -> runToolUse()
    -> streamedCheckPermissionsAndCallTool()
      -> checkPermissionsAndCallTool()
        -> tool.call()

因此这里不再引入新的上层入口。沿着 runToolUse() 进入内部校验和执行函数，下面这些失败最终都会变成 Tool Result：

失败位置是否执行 tool.call()返回给下一轮的核心内容
找不到 Tool否No such tool available
Schema 校验失败否InputValidationError
validateInput() 失败否Tool 自己生成的语义错误
Hook 阻止否Hook 的停止原因
权限拒绝否拒绝原因
tool.call() 抛错已尝试Error calling tool
用户中断视中断时机而定Interrupted by user 或执行器生成的中断结果

它们都保留原来的：

tool_result.tool_use_id
// => tool_use.id

对主循环而言，Tool 执行失败不等于进程崩溃。普通的 Tool 失败会成为一条结构化消息，模型可以在下一轮调整参数、换用其他 Tool，或者向用户说明无法继续；如果用户主动中断，本轮会直接结束，但错误 Tool Result 仍会保留下来，保证消息协议完整。

这里并不是隐藏错误，而是把异常统一转换成 Tool 协议中的失败值。框架层可以继续保持消息顺序和 ID 对应，模型层也能根据错误内容决定下一步。这比让不同 Tool 把各种异常直接泄漏给主循环更容易组合。

把普通函数或 API 封装成 Agent Tool

前面沿着 GrepTool 看完了一个 Tool 从参数定义到结果返回的完整过程。

如果要自己编写 Tool，把普通函数或 API 接入 Agent，也需要完成同样几件事：定义模型可以传入的参数、执行实际操作、整理返回结果，并声明权限和并发规则。

下面把这套结构应用到一个常见的业务接口。假设项目管理系统提供了搜索工单的 HTTP API：

// GET /v1/issues
//   ?query=login
//   &state=open
//   &page=1
//   &pageSize=20

把它封装成 Tool，不是把 URL、HTTP 方法、鉴权 Token 和全部分页参数都交给模型。模型关心的是「搜索什么工单」，而不是这个 API 怎样传输数据。

一个简化后的 Tool 可以设计成：

const searchIssuesInput = z.strictObject({
  query: z.string().min(1),
  state: z
    .enum(['open', 'closed', 'all'])
    .optional(),
  limit: z
    .number()
    .int()
    .min(1)
    .max(20)
    .optional(),
})

const SearchIssuesTool = buildTool({
  name: 'SearchIssues',
  strict: true,
  maxResultSizeChars: 10_000,

  get inputSchema() {
    return searchIssuesInput
  },

  async prompt() {
    return (
      '按关键词搜索项目工单。' +
      '适合查找与某个功能或故障相关的工单。'
    )
  },

  isReadOnly() {
    return true
  },

  isConcurrencySafe() {
    return true
  },

  async validateInput({ query }) {
    if (query.trim().length < 2) {
      return {
        result: false,
        message: '搜索关键词至少需要 2 个字符',
      }
    }

    return { result: true }
  },

  // 本例没有专属权限规则。
  // buildTool() 默认返回 allow，
  // PreToolUse Hook 等公共流程仍由 runToolUse() 统一执行。

  async call(
    {
      query,
      state = 'open',
      limit = 10,
    },
    { abortController },
  ) {
    const response = await issueApi.search(
      {
        query,
        state,
        page: 1,
        pageSize: limit,
      },
      {
        signal: abortController.signal,
      },
    )

    return {
      data: {
        issues: response.items.map(issue => ({
          id: issue.id,
          title: issue.title,
          state: issue.state,
        })),
        hasMore: response.hasMore,
      },
    }
  },

  mapToolResultToToolResultBlockParam(
    data,
    toolUseID,
  ) {
    return {
      type: 'tool_result',
      tool_use_id: toolUseID,
      content: JSON.stringify(data),
    }
  },

  // UI 展示字段……
})

这个封装做了几次转换：

外部 API 细节Tool 怎样处理
URL、HTTP 方法、鉴权 Token留在 issueApi 内部，不让模型生成
page、pageSize对模型只暴露有业务含义的 limit
任意查询参数用严格 Schema 收敛为 query、state、limit
原始响应对象只保留模型后续判断需要的字段
长时间 HTTP 请求传入 abortController.signal，允许用户中断
执行结果转成带原 toolUseID 的 Tool Result

从这个例子可以提炼出一个简单标准：好的 Tool 是 Agent 面向业务的能力接口，不是外部 API 的透传层。

封装时可以按下面的顺序检查：

  1. 先定义一个清楚动作。 SearchIssues 只搜索工单，不要变成既能搜索、又能创建、还能删除的万能 Tool。
  2. 输入使用业务语言。 隐藏 Token、URL、分页游标和重试次数等传输细节。
  3. 把模型输入当成不可信数据。 Schema 检查结构，validateInput() 检查业务语义，副作用发生前再经过权限系统。
  4. 如实声明行为性质。 搜索是只读操作；只有当多次搜索之间没有共享状态冲突，并且 API 允许并发请求时，才应把 isConcurrencySafe() 设为 true。创建、修改或删除数据的 Tool 通常需要更严格的权限和调度策略。
  5. 为中断和输出预算留接口。 把 AbortSignal 传给底层请求，并限制结果条数和文本大小。
  6. 返回模型能继续使用的信息。 保留标识、状态和关键摘要，不要把几百个字段的原始响应全部塞进上下文。

小结

本文从下面这条模型输出开始：

{
  type: 'tool_use',
  id: 'toolu_01',
  name: 'Grep',
  input: {
    pattern: 'login|auth',
    path: 'src/remote',
  },
}

最后得到：

{
  type: 'tool_result',
  tool_use_id: 'toolu_01',
  content:
    'Found 2 files\n' +
    'src/remote/SessionsWebSocket.ts\n' +
    'src/remote/sdkMessageAdapter.ts',
}

中间经过的主链是：

queryLoop()
  -> runTools()
     或 StreamingToolExecutor
  -> runToolUse()
  -> inputSchema.safeParse()
  -> validateInput()
  -> PreToolUse Hook
  -> 权限判断
  -> tool.call()
  -> mapToolResultToToolResultBlockParam()
  -> toolResults
  -> next.messages

走完这条链，值得带走的不是函数名，而是下面几个设计：

  • 协议单一来源： 同一份 inputSchema 既描述给模型，也保护本地执行入口；
  • 校验分层： Schema 检查结构，validateInput() 检查业务语义，Hook 和权限再根据当前会话决定是否放行；
  • 调度与执行分离： 普通调度和流式调度只决定何时开始，真正执行都经过 runToolUse()；
  • 保守并发： Tool 自己声明并发安全性，不确定时默认串行，并发任务对共享上下文的修改仍按原顺序提交；
  • 内部数据与 API 协议分离： tool.call() 返回内部结果，映射函数再负责加上 tool_use_id 并转成 Tool Result；
  • Tool 不是 API 透传层： 对模型暴露业务动作，把鉴权、传输、分页和原始响应留在实现内部；
  • 失败也是协议的一部分： 调用失败或被中断时，仍为已经出现的 Tool Use 生成同 ID 的结果，不把主循环留在半截状态。

这些都不是 Agent 独有的神秘算法。平常业务开发中，API 参数校验、权限中间件、任务队列、并发控制和失败收尾同样需要考虑。Agent 的特殊之处是输入由模型生成，一个任务可能连续调用多个 Tool，Edit 和 Bash 还会对外部世界产生副作用。这使得原本分散在各层的工程问题，都集中到了一次 Tool 调用周围。

系列文更新中：cc.windliang.wang

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