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s05: TodoWrite — 計画なき Agent は途中で道を外れる
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"計画なき agent は風の向くままに" — まず手順を列挙してから実行。長いタスクで見落としが減る。
Harness レイヤー: 計画 — Agent が行動する前に考えさせる。
課題
Agent に複雑なタスクを与える：「全 Python ファイルを snake_case にリネームし、テストを実行し、失敗を修正して。」
Agent は作業を開始する。3 つのファイルをリネーム、テストを実行、2 つの失敗を発見、修正を開始。修正しているうちに、本来の目的が「snake_case にリネーム」だったことを忘れる。テストの失敗に注意を全て持っていかれる。
会話が長くなるほど悪化する：ツールの結果がコンテキストを埋め続け、システムプロンプトの影響力が希釈される。10 ステップのリファクタリング：ステップ 1-3 を終えた時点で Agent は即興で動き始める。ステップ 4-10 は既に注意の外に追い出されているから。
ソリューション
前章の最小フック構造を保持し、本章では新規の todo_write ツールとリマインダー機構に注目する。todo_write は実際の作業を何もしない。ファイルを読めない、コマンドを実行できない。Agent が手を動かす前に思考を整理できるようにするだけ。
ディスパッチ機構は変わらず、新ツールも TOOL_HANDLERS[block.name] を経由する。ただし、todo リマインダーのデモのため、ループにカウンターを追加した：連続 3 ラウンド todo_write を呼び出さないとリマインダーが注入される。
仕組み
todo_write ツールは、ステータス付きのリストを受け取り、現在のプロセスメモリに保持し、端末に進捗を表示する：
CURRENT_TODOS: list[dict] = []
def run_todo_write(todos: list) -> str:
global CURRENT_TODOS
CURRENT_TODOS = todos
lines = ["\n## Current Tasks"]
for t in CURRENT_TODOS:
icon = {"pending": " ", "in_progress": "▸", "completed": "✓"}[t["status"]]
lines.append(f" [{icon}] {t['content']}")
print("\n".join(lines))
return f"Updated {len(CURRENT_TODOS)} tasks"
ツール定義は他の 5 つと一緒にディスパッチマップに追加される：
TOOLS = [
{"name": "bash", ...},
{"name": "read_file", ...},
{"name": "write_file", ...},
{"name": "edit_file", ...},
{"name": "glob", ...},
# s05: 新規追加
{"name": "todo_write", "description": "Create and manage a task list ...",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"todos": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"content": {"type": "string"},
"status": {"type": "string", "enum": ["pending", "in_progress", "completed"]},
},
},
},
},
},
},
]
TOOL_HANDLERS["todo_write"] = run_todo_write
Nag リマインダー：モデルが 3 ラウンド連続で todo_write を呼び出さなかった場合、リマインダーが自動的に注入される：
if rounds_since_todo >= 3 and messages:
messages.append({
"role": "user",
"content": "<reminder>Update your todos.</reminder>",
})
rounds_since_todo = 0
Agent がタスクを受け取った後の典型的な流れ：まず todo_write を呼び出して全手順を列挙（全て pending）→ 一つの手順に取り掛かり、in_progress に変更 → 完了したら completed に変更 → 次の pending を見る → 続行。3 ラウンド todo_write がない場合、次の LLM 呼び出し前にリマインダーが追加される。
重要な洞察：todo_write は Agent に実行能力を何も追加しない。追加するのは計画能力だ。
s04 からの変更
| コンポーネント | 変更前 (s04) | 変更後 (s05) |
|---|---|---|
| ツール数 | 5 (bash, read, write, edit, glob) | 6 (+todo_write) |
| 計画能力 | なし | ステータス付き TODO リスト + Nag リマインダー |
| SYSTEM プロンプト | 汎用プロンプト | 「先に計画してから実行」のガイダンスを追加 |
| ループ | 不変 | ディスパッチは不変、rounds_since_todo カウンターとリマインダー注入を追加 |
試してみよう
cd learn-claude-code
python s05_todo_write/code.py
以下のプロンプトを試してみよう：
Refactor s05_todo_write/example/hello.py: add type hints, docstrings, and a main guard（まず 3 手順を列挙してから実行するはず）Create a Python package under s05_todo_write/example/demo_pkg with __init__.py, utils.py, and tests/test_utils.pyReview Python files under s05_todo_write/example and fix any style issues
観察のポイント：最初のツール呼び出しは todo_write か？ TODO は何手順列挙されたか？ 実行中にステータスが pending から in_progress / completed に変わったか？
次へ
Agent は計画できるようになった。しかしタスクが大きすぎる場合、例えば「認証モジュール全体をリファクタリング」、TODO リストだけでは不十分。そのタスク自体が数十のサブタスクの集合体で、同じ会話のコンテキストに押し込めると溢れてしまう。
→ s06 Subagent：大きなタスクをサブタスクに分割し、それぞれを独立した Agent に任せる。それぞれが独自のクリーンなコンテキストを持ち、相互汚染がない。