【超入門】AI Agentはなぜ「自分で考えて動く」のか?Agent Loopを3ステップで解説
はじめに
昔のAI Chatbotは、質問すると1回答えて終わりでした。
でも、最近のChatGPT・Claude・Geminiのような「AI Agent」は違います。
「このプロジェクトのバグを探して直してください」
「このデータを読んでグラフを作ってください」
こう頼むと、AIはファイルを読んだり、コードを書いたり、テストを実行したりします。うまくいかない時は、もう一度直します。そして、タスクが終わるまで、AIは自分の力で作業を続けます。
この「自分で考えて、続けて動く」力の秘密は、Agent Loopという仕組みにあります。
今日は、この仕組みを分かりやすく説明します!
Agent Loopとは?3つのステップ
Agent Loopには、大事なステップが3つだけあります。タスクが終わるまで、この3つを何度も繰り返します。
① 考える (Model)
AIは今の状況を見て、「次は何をすればいいか」を決めます。
これは、Agentの**「脳」**の部分です。
② 実行する (Tool)
決めたら、すぐに必要なTool(道具)を使います。
Toolというのは、ファイルを読むこと、コードを実行すること、Web検索をすることなど、実際に手を動かす部分です。
③ 見る (Observation)
Toolから出た結果(例えば、ファイルの中身、エラーメッセージ、検索結果)を、もう一度Modelに見せます。
その後、「作業は終わったか?」をチェックします。
- まだ終わっていない → ①に戻って続ける
- 終わった → ユーザーに最終的な答えを返す
具体例:「テストが失敗している問題を直したい」
このケースを見ると、Agentが決まったスクリプト通りに動くのではなく、毎回、前の結果を見てから次の行動を考えていることが分かります。
1回目
- 🤔 考える:「まずエラーを確認しよう」
- 🛠️ 実行する:
run_tests()を呼び出す - 👀 結果:
TypeError line 42というエラーが出た
2回目
- 🤔 考える:「42行目を読んでみよう」
- 🛠️ 実行する:
read_file("app.py")でファイルを読む - 👀 結果:その行のコードが見えた
3回目
- 🤔 考える:「Nullチェックが足りないんだ、直そう」
- 🛠️ 実行する:
edit_file(...)でコードを修正 - 👀 結果:修正が完了したという結果が返ってきた
4回目
- 🤔 考える:「正しく直ったか、もう一度確認しよう」
- 🛠️ 実行する:
run_tests()をもう一度実行 - 👀 結果:✅ All tests passed(全部成功!)
5回目
- 🤔 考える:「作業は終わった!」
- 終了: タスク完了なので、ユーザーに結果を報告する
コードで見ると、こんな感じ
messages = [user_request]
while True:
response = llm(messages) # ① 考える (Model)
if response.wants_tool:
result = run_tool(response) # ② 実行する (Tool)
messages.append(result) # ③ 見る — 結果をメッセージに追加 (Observation)
else:
return response # 終了 → ユーザーに答えを返す
このLoopは、とてもシンプルです。
Model → Tool → Observation
この繰り返しだけです。これさえ理解すれば、Agentの仕組みは、だいたい分かったと言えます。
性能の鍵は「Tool」にある
Modelが「脳」なら、Toolは**「手や足」**だと考えられます。
Agentに良いToolをたくさん用意してあげるほど、そのAgentの性能は高くなります。
つまり:
- 検索できるToolがあれば → 最新情報を調べられる
- コード実行できるToolがあれば → プログラムを自分でテストできる
- ファイル編集できるToolがあれば → バグを自分で直せる
Toolの種類と質が、Agentの「できること」を大きく決めるのです。
まとめ
昔のAIは「1回質問して、1回答える」だけでした。
でも、今のAIは、問題が終わるまで自分で考えて、実行して、確認するという、まるで人間のようなAgentに進化しています。
この変化の裏には、シンプルだけどとても強力なAgent Loopという仕組みがあります。
この基本を理解しておけば、これから出てくる新しいAI技術を使うときにも、きっと役立つはずです!
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