エージェントループ (Agent Loop)
読み: えーじぇんとるーぷ
最終更新: 2026-07-20・AI PICKS編集部
定義
エージェントループとは、AIエージェントが「計画→ツール実行→結果観測→次の行動判断」を目標達成やタスク完了まで自律的に繰り返す処理サイクルのこと。
エージェントループ (Agent Loop)とは — 詳しく解説
エージェントループ(Agent Loop)とは、LLMが単発の応答生成にとどまらず、外部ツール呼び出しや検索・コード実行の結果を観測しながら次の行動を自ら決定し、目標達成まで反復処理を続けるアーキテクチャを指すとされる。ReActのような推論と行動を交互に行うフレームワークが基礎となり、コーディングエージェントやリサーチエージェントなど多様な用途で広く採用されている。2026年時点の実運用では、ループが想定外に長引く「暴走」への対策として最大ステップ数や予算上限を設けるのが現場での標準的な設計とされる。落とし穴としては、1ループごとにトークンを消費するためコストが線形以上に膨らみやすく、複雑なタスクほど相場感を超えるAPI費用になりやすい点が挙げられる。またループ内でのハルシネーションが次のステップに連鎖し、誤った判断が積み重なるリスクもあるため、途中経過を人間が確認できるチェックポイントの設計や、失敗時に安全に停止させるガードレールの有無がツール選定の現場で重視されるポイントになっている。
エージェントループ (Agent Loop)の使用例
- コーディングエージェントがテスト失敗を観測し、コード修正→再実行を自律的に繰り返して修正を完了させる。
- リサーチエージェントが検索→要約→追加検索の判断を繰り返し、十分な情報が集まった時点でループを終了する。
エージェントループ (Agent Loop)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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