エージェント SDK 開発論「The Agentic Loop」公開──LLM を制御する 3 つのループ構造を定義
自律型エージェントの挙動を「推論」「ツール」「履歴管理」の 3 層構造に分解し、ステートレスな LLM API を活用した堅牢な実装パターンを提示する。
リリース: 2026-07-14 · 読了 5 分記事の要約
1. 核心（What）
- エージェントの動作を「推論」「ツール」「履歴管理」の 3 つのループに分類するモデルを提案。
- ステートレスな LLM API（OpenAI / Anthropic 等）において、チャット履歴を継続的に管理する実装パターンを提示。
- ツール呼び出し（Tool Calls）が発生した際に、推論ループを中断・継続する擬似コードを公開。
2. 影響（Why）
- エージェント実装の複雑性解消: 単一のループでエージェントを構築すると、ツール実行時の状態管理が破綻しやすい。3 層に分離することで、エラーハンドリングと履歴の永続化を独立して設計できる。
- 国内 SaaS における開発コスト低減: [国内 中規模 Vertical SaaS 業種] のような、自社プロダクトにエージェント機能を組み込む開発チームは、このループ設計をテンプレート化することで、ツール連携の工数を削減できる。
3. 根拠・詳細（How）
- 推論ループの構造化: aiClient.completeChat を呼び出し、toolCalls の有無を判定する while ループを実装。戻り値が空になるまで履歴を push し続けることで、ステートレスな API 上での対話継続を実現。
4. 展望・課題（Next）
- ストリーミング処理の課題: 本稿では簡略化のため省略されたが、実運用環境ではレスポンスのストリーミング処理がループ構造の複雑度を増す要因となる。