# s17: Integrated Harness — 多くの仕組みを 1 つのループへ [English](README.md) · [中文](README.zh.md) · [日本語](README.ja.md) s01 → ... → s15 → [s16](../s16_mcp_plugin/) → `s17` → [s18](../s18_workflow_runtime/) → s19 > *"仕組みは多い、ループは 1 つ"* — tools、permissions、memory、tasks、teams、plugins はすべて同じ `while True` に接続される。 > > **Harness レイヤー**: 統合 — s01-s16 の仕組みを 1 つの実行可能なシステムへ戻す。 --- ## 問題 前 16 章では、各境界を観察できるように仕組みを一つずつ追加した。本章では、それらを一つのランタイムへ接続する。 長時間動く coding agent には、同時に次のものが必要になる: - tool dispatch と permission boundary - hook extension point - todo plan と task graph - skill、memory、runtime system prompt assembly - compaction と error recovery - background task と cron scheduling - team、protocol、autonomous claiming - task-bound worktree - MCP external tool integration 難しいのは機能を積み上げることではない。それぞれの仕組みが loop のどこに接続されるかを見抜くことだ。S17 は統合チェックポイントであり、これまでの component を 1 つの harness に戻してから、s18-s19 が編成と目標完了を外側に追加する。 --- ## 解決策 ![System Architecture](images/system-architecture.ja.svg) S17 は新しい mechanism を追加せず、前章までの component を同じ harness に統合する: ```text user input → UserPromptSubmit hooks → cron/background notification injection → context compact → memory + skills + MCP state で system prompt を組み立てる → LLM → has tool_use block? no → Stop hooks → return yes → PreToolUse hooks + permission → TOOL_HANDLERS / MCP handlers / background dispatch → PostToolUse hooks → tool_result / task_notification を messages へ戻す → next round ``` loop 自体は同じ構造のままだ。model を呼び、response に `tool_use` block があるかを見て、tool を実行し、結果を `messages` に戻す。tool 実行を続けるかどうかは、実際の `tool_use` block の有無で決まる。 --- ## 各 Component の位置 | 位置 | Component | 役割 | |------|-----------|------| | user input 周辺 | `UserPromptSubmit` hooks | user input の記録、注入、監査 | | LLM 前 | cron queue | scheduled prompt を `messages` へ注入 | | LLM 前 | background notifications | 完了した background work を `` として注入 | | LLM 前 | compaction pipeline | 大きな出力を予算化し、履歴を切り、古い tool_result を圧縮し、必要なら要約 | | LLM 前 | memory / skills / MCP state | current capabilities と long-term context を system prompt に組み込む | | LLM call | error recovery | 429/529 retry、`max_tokens` escalation、prompt-too-long compact | | tool 実行前 | `PreToolUse` hooks + permission | 危険な command、範囲外 write、destructive MCP tool を止める | | tool dispatch | `assemble_tool_pool` | built-in tools と dynamic MCP tools を組み立てる | | tool 実行中 | background dispatch | 遅い bash work を daemon thread に逃がし、placeholder result を返す | | tool 実行後 | `PostToolUse` hooks | large-output warning、log、後処理 | | loop へ戻る | tool_result | 1 つの `tool_use` に 1 つの `tool_result`、そして次の model round | | tool_use がない round / stop 時 | `Stop` hooks | 統計、cleanup、audit | --- ## code.py に含まれるもの ### Tools と Dispatch built-in tool pool には 25 個の tool がある: ```text bash, read_file, write_file, edit_file, glob todo_write, task, load_skill, compact create_task, list_tasks, get_task, claim_task, complete_task schedule_cron, list_crons, cancel_cron spawn_teammate, send_message request_shutdown, request_plan, review_plan create_worktree, remove_worktree connect_mcp ``` `assemble_tool_pool()` は毎 round で次を組み立てる: ```text BUILTIN_TOOLS + connected MCP tools BUILTIN_HANDLERS + mcp__server__tool handlers ``` `connect_mcp("docs")` のあと、次の round では `mcp__docs__search` のような tool が出現する。 ### Permission と Hooks permission は tool 実行行に直接埋め込まない。`PreToolUse` hook として扱う: ```python blocked = trigger_hooks("PreToolUse", block) if blocked: results.append(tool_result(block.id, blocked)) continue ``` これにより permission、logging、audit が同じ hook point に接続できる。Lead、one-shot subagent、teammate の tool はすべて先に `PreToolUse` を通り、許可された call は handler 実行後に `PostToolUse` を通る。 MCP tool では discovery metadata を確認し、`(readOnly)` と示された tool はそのまま実行する。mutating または分類されていない tool は先に user へ確認する。 ### Plan と Task S17 には 2 層の plan がある: - `todo_write`: current session 用の軽量 plan。メモリに保持。 - task graph: cross-session、dependency-aware、claimable な task file。`.tasks/task_*.json` に保存。 前者は単独 agent の drift を防ぐ。後者は team coordination の土台になる。 目的は近いが実装は別である。`todo_write` は現在のセッションのチェックリスト全体を置き換え、task record は安定 ID と個別のライフサイクル更新を持つ。次節の独立した `task` ツールは「隔離 subagent を一度派遣する」意味であり、Task System ではない。 ### Subagent と Team S17 には 2 種類の delegation がある: - `task`: one-shot subagent。独立した `messages[]` を使い、中間 context を捨て、final summary だけ返す。 - `spawn_teammate`: persistent teammate thread。固定の tool round 上限なしで `WORK → result → IDLE` を続ける。model または dispatch の失敗は `error` を送り、thread cleanup は未完了 assignment を task board へ戻す。idle 中はまず `MessageBus` を待ち、timeout 後だけ ready task を scan して最大 1 件を atomic に claim する。 one-shot subagent は context isolation を解決する。persistent teammate は長期並列協作を解決する。 ### Memory、Skills、Prompt `assemble_system_prompt(context)` は毎 round 次を組み立てる: - identity と tool guidance - workspace - skills catalog - `.memory/MEMORY.md` - connected MCP servers skills は system prompt には catalog だけ置く。全文は `load_skill(name)` で必要な時に読む。 ### Compaction と Recovery LLM call の前に compaction pipeline を走らせる: ```text tool_result_budget → snip_compact → micro_compact → compact_history ``` model call は recovery で包む: - 429: exponential backoff retry - 529: exponential backoff、連続失敗時は fallback model へ切替可能 - `max_tokens`: max tokens を上げ、その後 continuation を要求 - prompt too long: reactive compact 後に retry ### Background と Cron 遅い bash work は main loop を止めない: ```text should_run_background → start_background_task → placeholder tool_result background done → task_notification → next round injects messages ``` cron scheduler は daemon thread として動き、1 秒ごとに確認する。CLI は `cron_queue`、Lead inbox、完了済み background work を監視し、どの event からでも Agent を 1 turn 自動で起動する。 ### Worktree と MCP s15 から継承した task-scoped worktree は working directory を管理する: - pending かつ unowned の task は main workspace のままでもよく、`create_worktree(name, task_id)` で別々の branch と directory に紐付けることもできる - 作成前に task、name、path、branch、Git registry を検証する。Git command が失敗した後も registry と branch state を照合し、部分的に作成された checkout は未紐付けのまま manual recovery 用に保持する - idle teammate は ready task を 1 つ atomic に claim し、assignment は `task_id` と effective `cwd` の両方を保持する - teammate のすべての file tool はその `cwd` を使い、task owner だけが task を complete して assignment を解除できる - モデル向けの `remove_worktree(name)` tool は unfinished task の binding を拒否し、clean checkout だけを削除する。tracked、untracked、ignored file はすべて削除を止める。破壊的な削除は host の操作として別途 user confirmation を必要とする。成功後は binding を解除して branch を保持し、checkout 削除後の unbind 永続化が失敗した場合は manual recovery 用の partial success を返す worktree は tool の default working directory を変更して working copy を分離するだけで、sandbox ではない。 MCP は external capability を担当する: - `connect_mcp(name)` が mock server に接続する - `assemble_tool_pool()` が MCP tools を tool pool に組み立て、正規化後の名前衝突を拒否する - tool name は `mcp__server__tool` 形式に統一する --- ## s16 からの変化 | Component | s16 MCP | s17 Integrated Harness | |-----------|-----|-----| | tool pool | built-in + MCP | built-in + MCP、s01-s15 の mechanism を補完 | | permission | s16 の focus 外 | `PreToolUse` hook で実行 | | hooks | s16 の focus 外 | UserPromptSubmit / PreToolUse / PostToolUse / Stop | | todo | s16 の focus 外 | `todo_write` + reminder | | skill | s16 の focus 外 | system prompt の catalog + `load_skill` | | compact | s16 の focus 外 | LLM 前 compaction + `compact` tool + reactive compact | | error recovery | simple try/except | retry / max_tokens / prompt too long | | background | s16 の focus 外 | slow-operation thread + task notification | | cron | s16 の focus 外 | daemon scheduler + durable jobs | | multi-agent | s15 から継承 | atomic task ownership と task-scoped `cwd` を維持 | | worktree | task の optional binding | safe create/remove semantics を維持 | | MCP | 新規 | integrated tool pool の一部として維持 | --- ## 試す ```sh cd learn-claude-code python s17_integrated_harness/code.py ``` 試す prompt: 1. `このリポジトリを調べ、重要な Python ファイルを教えてください。` 2. `接続済みのドキュメントから agent loop の説明を探してください。` 3. `認証モジュールとログインページを隔離した worktree で並行してリファクタリングし、編集前にそれぞれのプランを見せてください。` 4. `3 分後に会議を知らせてください。` 5. `依存関係をバックグラウンドでインストールしながら README.md を読んでください。` 見るポイント: - tool call の前に hooks/permission を通るか - `connect_mcp` 後の次 round で MCP tool が出るか - 遅い operation が background placeholder を返すか - cron が時刻到達時に自動で reminder を返すか - teammate が plan を提出し、approval 前に停止するか - idle teammate が ready task を 1 つだけ atomic に claim するか - teammate のすべての file tool が claimed task の `cwd` へ切り替わるか - task owner だけが complete して assignment を解除できるか --- ## 終わりは始まり s01 から s17 まで、コードの能力は増えていく。しかし中心は変わらない: ```python while True: response = LLM(messages, tools) if not has_tool_use(response.content): return results = execute_tools(response.content) messages.append(tool_results) ``` 成熟した harness の複雑さは model 周辺の協調機構から生まれる。model は判断と action selection を担当し、harness は environment、tools、permissions、memory、teams、external capabilities を整理する。 これは本コースの統合チェックポイントだ:仕組みは多い、ループは 1 つ。 次へ:[s18 Workflow Runtime](../s18_workflow_runtime/) — 編成の形が固定なら、多数の会話ターンではなく、決定的で再開可能なコードへ移す。