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- 11 sessions from basic agent loop to autonomous teams - Python MVP implementations for each session - Mental-model-first docs in en/zh/ja - Interactive web platform with step-through visualizations - Incremental architecture: each session adds one mechanism
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# s01: The Agent Loop
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> AIコーディングエージェントの秘密はすべて、モデルが「終了」と判断するまでツール結果をモデルにフィードバックし続けるwhileループにある。
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## 問題
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なぜ言語モデルは単体でコーディングの質問に答えられないのか。それはコーディングが「現実世界とのインタラクション」を必要とするからだ。モデルはファイルを読み、テストを実行し、エラーを確認し、反復する必要がある。一回のプロンプト-レスポンスのやり取りではこれは実現できない。
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agent loopがなければ、ユーザーが自分でモデルの出力をコピーペーストして戻す必要がある。つまりユーザー自身がループの役割を果たすことになる。agent loopはこれを自動化する: モデルを呼び出し、モデルが要求したツールを実行し、結果をフィードバックし、モデルが「完了」と言うまで繰り返す。
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単純なタスクを考えてみよう: 「helloと出力するPythonファイルを作成せよ」。モデルは(1)ファイルを書くことを決定し、(2)書き、(3)動作を検証する必要がある。最低でも3回のツール呼び出しが必要だ。ループがなければ、そのたびに手動の介入が必要になる。
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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 continues)
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The loop terminates when stop_reason != "tool_use".
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That single condition is the entire control flow.
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```
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## 仕組み
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1. ユーザーがプロンプトを入力する。これが最初のメッセージになる。
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```python
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history.append({"role": "user", "content": query})
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```
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2. メッセージ配列がツール定義と共にLLMに送信される。
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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がメッセージに追加される。
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```python
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messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
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```
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4. stop reasonを確認する。モデルがツールを呼び出さなかった場合、ループは終了する。これが唯一の終了条件だ。
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```python
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if response.stop_reason != "tool_use":
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return
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```
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5. レスポンス中の各tool_useブロックについて、ツール(このセッションではbash)を実行し、結果を収集する。
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```python
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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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```
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6. 結果がuserメッセージとして追加され、ループが続行する。
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```python
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messages.append({"role": "user", "content": results})
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```
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## 主要コード
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最小限のエージェント -- パターン全体が30行未満
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(`agents/s01_agent_loop.py` 66-86行目):
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```python
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def agent_loop(messages: list):
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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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## 変更点
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これはセッション1 -- 出発点である。前のセッションは存在しない。
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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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## 設計原理
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このループはすべてのLLMベースエージェントの普遍的な基盤だ。本番実装ではエラーハンドリング、トークンカウント、ストリーミング、リトライロジックが追加されるが、根本的な構造は変わらない。シンプルさこそがポイントだ: 1つの終了条件(`stop_reason != "tool_use"`)がフロー全体を制御する。本コースの他のすべて -- ツール、計画、圧縮、チーム -- はこのループの上に積み重なるが、ループ自体は変更しない。このループを理解することは、すべてのエージェントを理解することだ。
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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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試せるプロンプト例:
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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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