エージェントループとは 推論と行動を繰り返す仕組み

AIエージェントが勝手にファイルを読んで、コマンドを試して、結果を見てまた次の手を打つ
あの「自分で考えて動き続ける」感じの正体がエージェントループです
エージェントループとは何か、という問いにひとことで答えるなら推論と行動を停止条件まで繰り返すしくみのことです

この記事は「AIの◯◯エンジニアリング」連載の4本目、テーマはエージェントループです
前回のハーネスエンジニアリングが「AIを取り囲む器」の話だったのに対して、今回はその器の中でぐるぐる回っている反復そのものを見ていきます

読んでもらうと、だいたい次のことが分かるようになります

• エージェントループの中身:推論→行動→観測→再行動という4つの流れと、止まるための条件
• ハーネスとの違い:器(ハーネス)とその中の反復(ループ)をどう切り分けるか
• ループエンジニアリング:2026年に登場したばかりの新しい考え方(ここは新しさと未確定さを添えて紹介)

エージェントループとは?まず結論から

結論から言うと、エージェントループとはAIが「考える→動く→結果を見る→また動く」を目標達成まで繰り返す反復のことです
研究者のあいだでは「ツールを持たせたAIを while ループの中で回す」という言い方で説明されることもあります

普通のチャットは、こちらが1回質問して、AIが1回答えて、それで一区切りです
この「1問1答」のかたちだと、AIは自分の答えが正しかったかどうかを確かめられません

エージェントループでは、そこに結果を観測して次に活かすという輪が足されます
たとえば「コードを直して」と頼むと、AIはファイルを読んで書き換え、テストを走らせます
エラーが出たらその中身を見て直す、というふうに自分の行動を材料にして進み続けるわけです

この反復のかたまりは、界隈では「エージェンティックループ」と呼ばれることもあります
言い回しは揺れますが、指しているものはほぼ同じで、ツールを使いながら自走する反復だと思ってもらえば十分です

身近な例で考えると、知らない街でお店を探すときの動きに近いです
地図を見て見当をつけ(推論)、その方向へ歩き(行動)、看板やお店の様子を確かめて(観測)、違っていたら引き返してまた探す(再行動)
この「やってみて、確かめて、直す」の繰り返しは人間なら当たり前ですが、その輪をAIに構造として持たせたのがエージェントループだと考えると、ぐっと身近に感じられると思います

ハーネスとループの違い 器と反復で切り分ける

連載を読んでいる方だと、前回のハーネスと今回のループが似て聞こえるかもしれません
ここは最初に切り分けておきたいところなので、対比で整理します

この連載では、AIの作り込みがプロンプトエンジニアリング → コンテキスト → ハーネス → ループと段を上がってきた、という流れで見ています
プロンプトが「1回の指示文を磨く」話、コンテキストが「渡す材料をそろえる」話、ハーネスが「器を整える」話だとすると、ループはその器の中で「どう回すか」を扱う一番内側の話にあたります
だから前回までの積み重ねの上に、今回の反復が乗っている関係だと考えてもらえると、位置づけがつかみやすいはずです

ざっくり言うと、ハーネスは外側の器で、ループはその器の中で回っている反復です
ハーネスエンジニアリングでは「Agent = Model + Harness(エージェント=モデル+ハーネス)」という式が使われていました
モデル本体を除いた、ツール連携・メモリ・権限のガードレールといった土台をまとめたのがハーネスで、その土台の上で「考えて動く」を繰り返す動きがエージェントループにあたります

観点	ハーネス(器)	エージェントループ(反復)
役割	AIを取り囲む土台一式	その中で回る動きそのもの
例えると	キッチンや道具	調理の手順を繰り返すこと
主な中身	ツール統合・メモリ・権限・状態管理	推論→行動→観測→再行動

ハーネスエンジニアリングの詳しい話は前回でまとめています

前回のハーネスエンジニアリングもあわせてどうぞ

ループの中身 推論→行動→観測→再行動

エージェントループの中身は、大きく4つの動きに分けられます
ぐるっと1周してみると、なぜAIが自走できるのかが見えてきます

ポイントは、この4つが1回で終わらずゴールに届くまで何度も回るところです
人間なら「トライして、様子を見て、直して、またトライ」を無意識にやっています
その無意識の流れを、AI側では構造として組み込んであるわけです

この輪でとくに効いてくるのが行動と観測のセットです
AIがどれだけ賢く推論しても、外の世界に触れて結果を持ち帰れなければ、思い込みのまま突き進んでしまいます
ツールという手足で実際に動かし、その結果を観測して受け取るからこそ、間違いに気づいて直せるわけです

ここで欠かせないのが停止条件です
「ゴールに到達した」「回数の上限に来た」「これ以上進めないと判断した」といった条件を決めておかないと、ループはいつまでも回り続けてしまいます

ReAct からエージェントループへ 概念の出どころ

「考えて動く」を繰り返す発想は、急に出てきたものではありません
もとをたどると、2022年に発表されたReActという手法にたどり着きます

ReActは Reasoning(推論)と Acting(行動)を組み合わせた造語で、Yao らの研究で示されました
それまでは「AIに考えさせる」か「AIに行動させる」かのどちらか寄りだったところに、考えることと動くことを交互に織り交ぜるやり方を持ち込んだのがポイントです

たとえば「AだからBのはず」と推論だけで突き進むと、途中の思い込みに気づけないまま答えを出してしまいます
ReActの考え方では、推論のあいだに実際の行動と観測をはさむので、事実で答え合わせをしながら進めます
この「考えながら確かめる」の積み重ねが、そのままループの1周1周になっていると見ると、両者がつながって見えてきます

この「推論と行動を行き来する」考え方を具体的なループのかたちにしたものが、いま言うところのエージェントループにあたります
だからエージェントループという言葉じたいは、思いつきの造語ではなくすでに定着した中核の概念だと受け取ってもらって大丈夫です

用語の位置づけをもう少し整理したい方は、AI用語をまとめたハブ記事も用意しています

あわせて読む:AI用語集(生成AI・エージェント関連をまとめて解説)

Claude Code が実際に回しているループ

ここからは私の体験ベースで話します
身近にエージェントループを感じられるのが、AIにコード作業を任せられるClaude Codeだからです
Claude Code はデスクトップ向けのAIツールで、黒い画面にコマンドを打たなくても、こちらのお願いをうけてAIが自分でファイルを触ってくれます

私が「このスクリプトの不具合を直して」とお願いしたとき、Claude Code はだいたい次のように動きました

• 関係しそうなファイルを探して読む(推論と行動)
• あたりを付けて書き換える(行動)
• テストや実行を走らせて結果を見る(観測)
• エラーが残っていれば原因を考えて、また直す(再行動)

これはまさに、さっき見た推論→行動→観測→再行動の輪がそのまま動いている状態です
1回で直らなくても、結果を見て自分で軌道修正してくれるので、こちらは細かい手順を指示しなくても仕上がりに近づいていきます

裏で走っているコマンドは、Claudeが自分の判断で実行しているプログラム命令です
私たちがターミナル(黒い画面)を触る必要はなく、お願いと確認だけでループに乗れるのが、初心者にとってのありがたさだと感じています

面白いのは、ループの途中でこちらに確認を求めてくる場面があるところです
ファイルを書き換える前や、影響の大きいコマンドを走らせる前に、いったん手を止めて「これで進めていいか」を尋ねてくれます
ループは自走しますが、要所で人が承認を挟めるようになっていて、任せきりにする不安をやわらげてくれるのが助かるところです
ただし、どこで手を止めるかは権限まわりの設定しだいです
確認を省く設定にしていれば、止まらずに進んでいきます

Claude Code そのものの拡張のしくみは、別記事でまとめています

あわせて読む:Claude Code 拡張機構入門(4つの仕組みを総まとめ)

ループエンジニアリングとは?2026年に生まれた新しい考え方

ここまでのエージェントループは、すでに定着した概念でした
いっぽう、この節で扱うループエンジニアリングは、生まれてまだ数か月しか経っていないできたての新しい言葉です
そこは差し引いて読んでもらえるよう、はっきり書いておきます

ループエンジニアリングという呼び方は、2026年6月ごろに Google の Addy Osmani 氏が書いた記事をきっかけに広まりました
ただし本人が名付け親を名乗っているわけではなく、同じ時期に複数の書き手が同じ話を始めていました
swyx が「Loopcraft(ループを積み重ねる技)」という表現を出し、LangChain も関連記事を公開するなど、いくつもの発信が重なった時期です

命名の手柄が誰にあるのかは資料によって割れていて、そこも含めて立ち上がったばかりで固まっていない分野だと受け取るのが正確です
長く残る言葉になるのか、別の呼び方に吸収されるのかは、まだ見えていません

では、なぜ今この言葉が出てきたのか?
エージェントが一度の指示で長く走り、何十周もループを回すようになってきたからです
1周ずつが短ければループの良し悪しは目立ちませんが、長く回るほどどう回すかの設計が結果を左右するようになり、そこにあらためて名前が付いた、という流れだと私は理解しています

肝心の中身はこうです
これまでは「AIに良いプロンプトを書く」ことに力を注いでいましたが、ループエンジニアリングでは発想を一段ずらして、AIをプロンプトする”ループ(しくみ)”のほうを設計することに軸を置きます
言い換えると、手を動かすのはAIに任せて、そのAIをどう回すかを人が組み立てる、という考え方です
ただしループを組むようになっても、1周ずつでAIに渡す指示文の作り込みが要らなくなるわけではありません
プロンプト・コンテキスト・ハーネス・ループは置き換えではなく積み上げの関係です

料理でたとえるなら、これまでは「おいしく作って」と料理人(AI)に上手に頼むのがプロンプトの工夫でした
ループエンジニアリングは、料理人そのものより、注文が入る流れ・味見のタイミング・出し終わりの合図といった厨房の回し方のほうを設計する側に立つイメージです
作るのは料理人に任せて、どう回すかを組む、という役割分担だと考えると、新しさの手ざわりがつかめると思います

では、ループの何を設計するのか?
よく挙がるのが次の4つの設計対象です

設計対象	ざっくり言うと
トリガー	どんなきっかけでループを回し始めるか
トポロジー	ループをどう並べる・つなぐか(直列・並列・入れ子など)
検証器	各周の結果が良かったかを、何でチェックするか
停止ルール	どうなったらループを止めるか

この4つを見て気づくかもしれません
停止ルールや検証は、さっきの停止条件や観測と地続きの話です
つまりループエンジニアリングは、まったくの別物というよりエージェントループを”設計の対象”として捉え直したものと見ると腑に落ちやすいです

まとめ エージェントループの要点と連載ナビ

エージェントループとは、AIが推論→行動→観測→再行動を停止条件まで繰り返す反復のしくみでした
要点をおさらいしておきます

• エージェントループ=推論と行動と観測を、停止条件まで繰り返す自走のしくみ
• ハーネス(器)とループ(その中の反復)は分けて捉える、ただし境目は論者で揺れる
• 発想の源流は2022年の ReAct、エージェントループ自体は定着した中核概念
• Claude Code は、結果を見て直す輪を回して自走する身近な例
• ループエンジニアリングは2026年6月に生まれた新しい言葉、長期定着はまだ未確定

この記事は連載「AIの◯◯エンジニアリング」の1本です
ほかの回もあわせてどうぞ(公開まで少しお待ちください)

• 連載ハブ:AIの◯◯エンジニアリング 5つの型まとめ
• 連載#1:プロンプトエンジニアリングとは
• 連載#2:コンテキストエンジニアリングとは
• 連載#3:ハーネスエンジニアリングとは
• 連載#5:グラフエンジニアリングとは

4本を1枚の地図としてつないだ総まとめは、連載ハブにまとめています
prompt・context・harness・loop を束ねる呼び方として、界隈では「エージェンティックエンジニアリング」という言い方も出始めています