概要
AIエージェントにプロンプトを打つ役割から脱却し、エージェントを自律的に動かし続ける仕組み全体を設計する「ループエンジニアリング」の概念と、Claude CodeやMastraを用いた実装方法を解説しています。
詳細内容
「ループエンジニアリング」とは、人間がエージェントに逐一指示を出すのではなく、目標・レビュー体制・引き継ぎの仕組み（ループ）を設計し、自分をプロンプト担当から外すという考え方です。本記事では、Prompt、Context、Harness、Loopの4層構造に基づき、自律型AIを構築するための5つのアクション（発見・受け渡し・検証・記憶・スケジューリング）を定義しています。
実践編として、Claude Codeを用いた最小構成のループ実装を紹介。`CLAUDE.md`での完了定義、`.claude/settings.json`のフック機能を利用した自動テストの強制、そして行き詰まりを打破するための別エージェント（fixer）の切り出しなど、泥臭くも強力な自動化手法を提示。また、Mastraフレームワークの「Goals機能」を用いた、作業役と判定役（judge）の分離についても解説しています。最後に、トークン暴走によるコスト増加や人間による判断の重要性など、自動化の「代価」についても言及されており、エンジニアが「物差し」を持ち続けることの必要性を説いています。