# 极简示意：一轮工具调用后，把结果"贴回"历史，再进入下一轮
messages = [{"role": "user", "content": "查上周订单额，超1万发喜报"}]

# —— 第 1 轮：模型说要调 query_orders ——
# （伪代码，省略真实 SDK 细节，重点看数据怎么流）
result = query_orders("上周")            # 真正执行工具，拿到 12300

# 关键一步：把"工具返回值"作为一条消息追加进历史
messages.append({"role": "tool", "content": f"query_orders 结果: {result}"})
#                          ↑ 'tool' 角色专门放工具结果（Day11 学过 role）

# —— 第 2 轮：带着更新后的 messages 再问模型 ——
# 此时模型能看到 12300，于是决定调 send_message(...)，或直接回答
# ...循环继续，直到模型不再要工具

import time

def call_with_retry(func, max_tries=3):   # 给任意函数套上"重试外壳"
    for attempt in range(1, max_tries + 1):    # 最多试 max_tries 次
        try:
            return func()                       # 成功就直接返回，结束
        except Exception as e:                  # 抓住任何失败（Day05 的 try/except）
            print(f"第 {attempt} 次失败: {e}")
            if attempt == max_tries:            # 已是最后一次，别再等了
                raise                           # 把错误往外抛，交给上层处理（见 L05）
            time.sleep(2 ** attempt)            # 指数退避：等 2、4 秒……再试

# 用法：把"可能抖动的调用"包起来
data = call_with_retry(lambda: query_orders("上周"))  # lambda 是"临时打包一小段调用"

MAX_STEPS = 10                     # 硬上限：最多转 10 圈
messages = [{"role": "user", "content": "用户的任务"}]

for step in range(MAX_STEPS):      # for 天然带上限，转满自动结束
    reply = ask_model(messages)    # 问模型下一步（伪函数）
    if not reply.wants_tool:       # 模型不再要工具 → 完成，正常退出
        print("完成:", reply.text)
        break
    result = run_tool(reply.tool, reply.args)      # 执行它点名的工具
    messages.append({"role": "tool", "content": result})  # 结果回灌历史（L03）
else:
    # 注意：for...else 里的 else 只在"没 break、跑满 10 圈"时执行
    print("已达步数上限，转兜底：把已知信息整理成一句话回给用户")

✋ 动手 10 分钟:用假工具跑通一条"带上限的链"

不接真 LLM 也能练透今天的骨架——用 input() 假装模型决策,把循环 + 结果回灌 + 上限 + 兜底串起来,存成 chain.py 跑:

MAX_STEPS = 5
history = []                                  # 当作对话历史/运单

def fake_tool(name):                          # 假工具：随便返回点结果
    return f"[{name} 的结果]"

for step in range(MAX_STEPS):
    print(f"\n--- 第 {step+1} 步，历史: {history} ---")
    cmd = input("下一步调哪个工具？(直接回车=完成) ")  # 你来扮演"模型决策"
    if cmd == "":                             # 空 = 模型说"够了"
        print("✅ 完成！")
        break
    result = fake_tool(cmd)                   # 执行工具
    history.append(result)                    # 结果回灌历史（今天的核心！）
else:
    print("⛔ 到达步数上限，走兜底：整理已知信息回复用户")

print("最终掌握的信息：", history)

玩法:先连按几次工具名看历史怎么累积,再故意一直不回车,验证第 5 步会触发上限兜底(而不是无限问下去)。跑一遍,你就把"循环 + 传递 + 上限"焊进肌肉记忆了。