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a9c71002d2
Comprehensive rewrite establishing the harness engineering narrative across the entire repository. README (EN/ZH/JA): added "The Model IS the Agent" manifesto with historical proof (DQN, OpenAI Five, AlphaStar, Tencent Jueyu), "What an Agent Is NOT" critique, harness engineer role definition, "Why Claude Code" as masterclass in harness design, and universe vision. Consistent framing: model = driver, harness = vehicle. docs (36 files, 3 languages): injected one-line "Harness layer" callout after the motto in every session document (s01-s12). agents (13 Python files): added harness framing comment before each module docstring. skills/agent-philosophy.md: full rewrite aligned with harness narrative.
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# s01: The Agent Loop
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`[ s01 ] s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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> *"One loop & Bash is all you need"* -- 1つのツール + 1つのループ = エージェント。
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>
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> **Harness 層**: ループ -- モデルと現実世界を繋ぐ最初の接点。
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## 問題
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言語モデルはコードについて推論できるが、現実世界に触れられない。ファイルを読めず、テストを実行できず、エラーを確認できない。ループがなければ、ツール呼び出しのたびにユーザーが手動で結果をコピーペーストする必要がある。つまりユーザー自身がループになる。
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## 解決策
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```
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+--------+ +-------+ +---------+
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| User | ---> | LLM | ---> | Tool |
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| prompt | | | | execute |
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+--------+ +---+---+ +----+----+
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^ |
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| tool_result |
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+----------------+
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(loop until stop_reason != "tool_use")
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```
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1つの終了条件がフロー全体を制御する。モデルがツール呼び出しを止めるまでループが回り続ける。
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## 仕組み
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1. ユーザーのプロンプトが最初のメッセージになる。
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```python
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messages.append({"role": "user", "content": query})
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```
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2. メッセージとツール定義をLLMに送信する。
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```python
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
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tools=TOOLS, max_tokens=8000,
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)
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```
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3. アシスタントのレスポンスを追加し、`stop_reason`を確認する。ツールが呼ばれなければ終了。
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```python
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messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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return
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```
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4. 各ツール呼び出しを実行し、結果を収集してuserメッセージとして追加。ステップ2に戻る。
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```python
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results = []
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for block in response.content:
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if block.type == "tool_use":
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output = run_bash(block.input["command"])
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results.append({
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"type": "tool_result",
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"tool_use_id": block.id,
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"content": output,
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})
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messages.append({"role": "user", "content": results})
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```
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1つの関数にまとめると:
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```python
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def agent_loop(query):
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messages = [{"role": "user", "content": query}]
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while True:
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
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tools=TOOLS, max_tokens=8000,
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)
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messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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|
return
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results = []
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for block in response.content:
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if block.type == "tool_use":
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|
output = run_bash(block.input["command"])
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results.append({
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|
"type": "tool_result",
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|
"tool_use_id": block.id,
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|
"content": output,
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|
})
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messages.append({"role": "user", "content": results})
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```
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これでエージェント全体が30行未満に収まる。本コースの残りはすべてこのループの上に積み重なる -- ループ自体は変わらない。
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## 変更点
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| Component | Before | After |
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|---------------|------------|--------------------------------|
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| Agent loop | (none) | `while True` + stop_reason |
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| Tools | (none) | `bash` (one tool) |
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| Messages | (none) | Accumulating list |
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| Control flow | (none) | `stop_reason != "tool_use"` |
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## 試してみる
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```sh
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cd learn-claude-code
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python agents/s01_agent_loop.py
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```
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1. `Create a file called hello.py that prints "Hello, World!"`
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2. `List all Python files in this directory`
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3. `What is the current git branch?`
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4. `Create a directory called test_output and write 3 files in it`
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