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- Add Japanese README (README_ja.md) - Add Japanese documentation (v0-v4) - Remove mixed-language tables from all READMEs - Each language now only references its own content - Update language switcher links in all READMEs Supported languages: - English (README.md, docs/v*-*.md) - Chinese (README_zh.md, docs/v*-*中文*.md) - Japanese (README_ja.md, docs/v*-*日本語*.md) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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4.5 KiB
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# v1: モデルがエージェント
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**約200行。4ツール。すべてのコーディングエージェントの本質。**
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Claude Codeの秘密？**秘密などない。**
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CLIの装飾、プログレスバー、権限システムを取り除く。残るのは驚くほどシンプル：モデルがタスク完了までツールを呼び出すループ。
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## コアの洞察
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従来のアシスタント：
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```
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ユーザー -> モデル -> テキスト応答
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```
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エージェントシステム：
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```
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ユーザー -> モデル -> [ツール -> 結果]* -> 応答
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^___________|
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```
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アスタリスクが重要。モデルはタスク完了を決定するまでツールを**繰り返し**呼び出す。これがチャットボットを自律エージェントに変える。
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**重要な洞察**: モデルが意思決定者。コードはツールを提供してループを実行するだけ。
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## 4つの必須ツール
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Claude Codeは約20のツールを持つ。しかし4つで90%のユースケースをカバー：
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| ツール | 目的 | 例 |
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|--------|------|-----|
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| `bash` | コマンド実行 | `npm install`, `git status` |
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| `read_file` | 内容を読む | `src/index.ts`を表示 |
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| `write_file` | 作成/上書き | `README.md`を作成 |
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| `edit_file` | 精密な変更 | 関数を置換 |
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この4つのツールで、モデルは：
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- コードベースを探索（`bash: find, grep, ls`）
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- コードを理解（`read_file`）
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- 変更を加える（`write_file`, `edit_file`）
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- 何でも実行（`bash: python, npm, make`）
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## エージェントループ
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1つの関数で完全なエージェント：
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```python
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def agent_loop(messages):
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while True:
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# 1. モデルに聞く
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SYSTEM,
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messages=messages, tools=TOOLS
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)
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# 2. テキスト出力を表示
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for block in response.content:
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if hasattr(block, "text"):
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print(block.text)
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# 3. ツール呼び出しがなければ完了
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if response.stop_reason != "tool_use":
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return messages
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# 4. ツールを実行して続行
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results = []
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for tc in response.tool_calls:
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output = execute_tool(tc.name, tc.input)
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results.append({"type": "tool_result", "tool_use_id": tc.id, "content": output})
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messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
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messages.append({"role": "user", "content": results})
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```
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**なぜこれが機能するか：**
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1. モデルがループを制御（`stop_reason != "tool_use"`までツールを呼び続ける）
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2. 結果がコンテキストになる（"user"メッセージとしてフィードバック）
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3. メモリは自動（messagesリストに履歴が蓄積）
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## システムプロンプト
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必要な唯一の「設定」：
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```python
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SYSTEM = f"""You are a coding agent at {WORKDIR}.
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Loop: think briefly -> use tools -> report results.
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Rules:
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- Prefer tools over prose. Act, don't just explain.
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- Never invent file paths. Use ls/find first if unsure.
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- Make minimal changes. Don't over-engineer.
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- After finishing, summarize what changed."""
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```
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複雑なロジックなし。明確な指示のみ。
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## この設計が機能する理由
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**1. シンプルさ**
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ステートマシンなし。計画モジュールなし。フレームワークなし。
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**2. モデルが考える**
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モデルがどのツールを、どの順序で、いつ停止するか決定。
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**3. 透明性**
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すべてのツール呼び出しが可視。すべての結果が会話に。
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**4. 拡張性**
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ツール追加 = 1関数 + 1JSONスキーマ。
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## 何が欠けているか
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| 機能 | 省略理由 | 追加先 |
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|------|----------|--------|
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| Todo追跡 | 必須ではない | v2 |
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| サブエージェント | 複雑さ | v3 |
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| 権限 | 学習ではモデルを信頼 | 本番 |
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要点：**コアは極小**。他のすべては改良。
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## より大きな視点
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Claude Code、Cursor Agent、Codex CLI、Devin—すべてこのパターンを共有：
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```python
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while not done:
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response = model(conversation, tools)
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results = execute(response.tool_calls)
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conversation.append(results)
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```
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違いはツール、表示、安全性。しかし本質は常に：**モデルにツールを与えて作業させる**。
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**モデルがエージェント。これがすべての秘密。**
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