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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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# s07: Tasks
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> タスクはファイルシステム上にJSON形式で依存グラフ付きで永続化され、コンテキスト圧縮後も生き残り、複数エージェント間で共有できる。
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## 問題
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インメモリの状態であるTodoManager(s03)は、コンテキストが圧縮(s06)されると失われる。auto_compactがメッセージを要約で置換した後、todoリストは消える。エージェントは要約テキストからそれを再構成しなければならないが、これは不正確でエラーが起きやすい。
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これがs06からs07への重要な橋渡しだ: TodoManagerのアイテムは圧縮と共に死ぬが、ファイルベースのタスクは死なない。状態をファイルシステムに移すことで、圧縮に対する耐性が得られる。
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さらに根本的な問題として、インメモリの状態は他のエージェントからは見えない。最終的にチーム(s09以降)を構築する際、チームメイトには共有のタスクボードが必要だ。インメモリのデータ構造はプロセスローカルだ。
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解決策はタスクを`.tasks/`にJSON形式で永続化すること。各タスクはID、件名、ステータス、依存グラフを持つ個別のファイルだ。タスク1を完了すると、タスク2が`blockedBy: [1]`を持つ場合、自動的にタスク2のブロックが解除される。ファイルシステムが信頼できる情報源となる。
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## 解決策
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```
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.tasks/
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task_1.json {"id":1, "status":"completed", ...}
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task_2.json {"id":2, "blockedBy":[1], "status":"pending"}
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task_3.json {"id":3, "blockedBy":[2], "status":"pending"}
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Dependency resolution:
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+----------+ +----------+ +----------+
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| task 1 | --> | task 2 | --> | task 3 |
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| complete | | blocked | | blocked |
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+----------+ +----------+ +----------+
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| ^
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+--- completing task 1 removes it from
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task 2's blockedBy list
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```
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## 仕組み
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1. TaskManagerがCRUD操作を提供する。各タスクは1つのJSONファイル。
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```python
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class TaskManager:
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def create(self, subject: str, description: str = "") -> str:
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task = {
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"id": self._next_id,
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"subject": subject,
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"description": description,
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"status": "pending",
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"blockedBy": [],
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"blocks": [],
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"owner": "",
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}
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self._save(task)
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self._next_id += 1
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return json.dumps(task, indent=2)
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```
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2. タスクが完了とマークされると、`_clear_dependency`がそのIDを他のすべてのタスクの`blockedBy`リストから除去する。
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```python
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def _clear_dependency(self, completed_id: int):
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for f in self.dir.glob("task_*.json"):
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task = json.loads(f.read_text())
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if completed_id in task.get("blockedBy", []):
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task["blockedBy"].remove(completed_id)
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self._save(task)
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```
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3. `update`メソッドがステータス変更と双方向の依存関係の結線を処理する。
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```python
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def update(self, task_id, status=None,
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add_blocked_by=None, add_blocks=None):
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task = self._load(task_id)
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if status:
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task["status"] = status
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if status == "completed":
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self._clear_dependency(task_id)
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if add_blocks:
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task["blocks"] = list(set(task["blocks"] + add_blocks))
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for blocked_id in add_blocks:
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blocked = self._load(blocked_id)
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if task_id not in blocked["blockedBy"]:
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blocked["blockedBy"].append(task_id)
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self._save(blocked)
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self._save(task)
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```
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4. 4つのタスクツールがディスパッチマップに追加される。
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```python
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TOOL_HANDLERS = {
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# ...base tools...
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"task_create": lambda **kw: TASKS.create(kw["subject"]),
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"task_update": lambda **kw: TASKS.update(kw["task_id"],
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kw.get("status")),
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"task_list": lambda **kw: TASKS.list_all(),
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"task_get": lambda **kw: TASKS.get(kw["task_id"]),
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}
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```
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## 主要コード
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依存グラフ付きTaskManager(`agents/s07_task_system.py` 46-123行目):
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```python
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class TaskManager:
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def __init__(self, tasks_dir: Path):
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self.dir = tasks_dir
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self.dir.mkdir(exist_ok=True)
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self._next_id = self._max_id() + 1
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def _load(self, task_id: int) -> dict:
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path = self.dir / f"task_{task_id}.json"
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return json.loads(path.read_text())
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def _save(self, task: dict):
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path = self.dir / f"task_{task['id']}.json"
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path.write_text(json.dumps(task, indent=2))
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def create(self, subject, description=""):
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task = {"id": self._next_id, "subject": subject,
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"status": "pending", "blockedBy": [],
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"blocks": [], "owner": ""}
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self._save(task)
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self._next_id += 1
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return json.dumps(task, indent=2)
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def _clear_dependency(self, completed_id):
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for f in self.dir.glob("task_*.json"):
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task = json.loads(f.read_text())
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|
if completed_id in task.get("blockedBy", []):
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task["blockedBy"].remove(completed_id)
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self._save(task)
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```
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## s06からの変更点
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| Component | Before (s06) | After (s07) |
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| Tools | 5 | 8 (+task_create/update/list/get)|
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| State storage | In-memory only | JSON files in .tasks/ |
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| Dependencies | None | blockedBy + blocks graph |
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| Compression | Three-layer | Removed (different focus) |
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| Persistence | Lost on compact | Survives compression |
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## 設計原理
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ファイルベースの状態はコンテキスト圧縮を生き延びる。エージェントの会話が圧縮されるとメモリ内の状態は失われるが、ディスクに書き込まれたタスクは永続する。依存グラフにより、コンテキストが失われた後でも正しい順序で実行される。これは一時的な会話と永続的な作業の橋渡しだ -- エージェントは会話の詳細を忘れても、タスクボードが常に何をすべきかを思い出させてくれる。ファイルシステムを信頼できる情報源とすることで、将来のマルチエージェント共有も可能になる。任意のプロセスが同じJSONファイルを読み取れるからだ。
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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/s07_task_system.py
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```
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試せるプロンプト例:
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1. `Create 3 tasks: "Setup project", "Write code", "Write tests". Make them depend on each other in order.`
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2. `List all tasks and show the dependency graph`
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3. `Complete task 1 and then list tasks to see task 2 unblocked`
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4. `Create a task board for refactoring: parse -> transform -> emit -> test`
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