【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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