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s19: Integrated Harness — 多くの仕組みを 1 つのループへ

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s01 → ... → s17 → s18 → s19 → s20 → s21

"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-s18 の仕組みを 1 つの実行可能なシステムへ戻す。

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問題

前 18 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
• worktree isolation
• 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。S19 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、s20-s21 が編成と目標完了を外側に追加する。

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解決策

S19 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：

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。

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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 <task_notification> 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

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code.py に含まれるもの

Tools と Dispatch

built-in tool pool には 26 個の tool がある：

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, keep_worktree
connect_mcp

assemble_tool_pool() は毎 round で次を組み立てる：

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：

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。実行後には PostToolUse hook が走る。

Plan と Task

S19 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

S19 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。ランタイムが MessageBus event を自動配信し、teammate は idle 中に task board を確認して自律的に claim できる。

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：

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：

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 を監視し、発火した job を [Scheduled] ... として注入して Agent を 1 turn 自動実行する。

Worktree と MCP

worktree isolation は directory を担当する：

• create_worktree(name, task_id) が isolated branch と directory を作る
• task の worktree field が task と directory を紐付ける
• teammate が worktree 付き task を claim すると、bash/read/write はその directory で実行される

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 に組み立てる
• tool name は mcp__server__tool 形式に統一する

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s18 からの変化

Component	s18	s19
tool pool	built-in + MCP	built-in + MCP、s01-s17 の tool を補完
permission	s18 の対象外	PreToolUse hook で実行
hooks	s18 の対象外	UserPromptSubmit / PreToolUse / PostToolUse / Stop
todo	s18 の対象外	todo_write + reminder
skill	s18 の対象外	system prompt の catalog + load_skill
compact	s18 の対象外	LLM 前 compaction + compact tool + reactive compact
error recovery	simple try/except	retry / max_tokens / prompt too long
background	s18 の対象外	slow-operation thread + task notification
cron	s18 の対象外	daemon scheduler + durable jobs
multi-agent	維持	維持。teammate は isolated directory 上の basic tools を使う
worktree	維持	維持
MCP	新規	final tool pool の一部として維持

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試す

cd learn-claude-code
python s19_comprehensive/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
• plan approval 後、teammate が task を claim できるか
• worktree binding 後、teammate が対応 directory に切り替わるか

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終わりは始まり

s01 から s19 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：

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。

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