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v1: モデルがエージェント

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。

Claude Codeの秘密？秘密などない。

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。

コアの洞察

従来のアシスタント：

ユーザー -> モデル -> テキスト応答

エージェントシステム：

ユーザー -> モデル -> [ツール -> 結果]* -> 応答
                      ^___________|

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。

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。

4つの必須ツール

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：

ツール	目的	例
bash	コマンド実行	npm install, git status
read_file	内容を読む	src/index.tsを表示
write_file	作成/上書き	README.mdを作成
edit_file	精密な変更	関数を置換

この4つのツールで、モデルは：

• コードベースを探索（bash: find, grep, ls）
• コードを理解（read_file）
• 変更を加える（write_file, edit_file）
• 何でも実行（bash: python, npm, make）

エージェントループ

1つの関数で完全なエージェント：

def agent_loop(messages):
    while True:
        # 1. モデルに聞く
        response = client.messages.create(
            model=MODEL, system=SYSTEM,
            messages=messages, tools=TOOLS
        )

        # 2. テキスト出力を表示
        for block in response.content:
            if hasattr(block, "text"):
                print(block.text)

        # 3. ツール呼び出しがなければ完了
        if response.stop_reason != "tool_use":
            return messages

        # 4. ツールを実行して続行
        results = []
        for tc in response.tool_calls:
            output = execute_tool(tc.name, tc.input)
            results.append({"type": "tool_result", "tool_use_id": tc.id, "content": output})

        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
        messages.append({"role": "user", "content": results})

なぜこれが機能するか：

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）
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）
3. メモリは自動（messagesリストに履歴が蓄積）

システムプロンプト

必要な唯一の「設定」：

SYSTEM = f"""You are a coding agent at {WORKDIR}.

Loop: think briefly -> use tools -> report results.

Rules:
- Prefer tools over prose. Act, don't just explain.
- Never invent file paths. Use ls/find first if unsure.
- Make minimal changes. Don't over-engineer.
- After finishing, summarize what changed."""

複雑なロジックなし。明確な指示のみ。

この設計が機能する理由

1. シンプルさ 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。

2. モデルが考える モデルがどのツールを、どの順序で、いつ停止するか決定。

3. 透明性 すべてのツール呼び出しが可視。すべての結果が会話に。

4. 拡張性 ツール追加 = 1関数 + 1JSONスキーマ。

何が欠けているか

機能	省略理由	追加先
Todo追跡	必須ではない	v2
サブエージェント	複雑さ	v3
権限	学習ではモデルを信頼	本番

要点：コアは極小。他のすべては改良。

より大きな視点

Claude Code、Cursor Agent、Codex CLI、Devin—すべてこのパターンを共有：

while not done:
    response = model(conversation, tools)
    results = execute(response.tool_calls)
    conversation.append(results)

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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