「AIエージェントが自律的にタスクを実行する」——その裏側には「エージェントループ」という仕組みがあります。AIが「考える→行動する→観察する」を繰り返してゴールに到達するこの設計パターンは、現代AIアプリ開発の核心です。
エージェントループとは？
エージェントループ（Agent Loop）とは、AIエージェントが目標を達成するために「推論→ツール実行→結果観察」を繰り返す処理サイクルです。1回の問いかけに1回答えるという従来のAIと異なり、エージェントループはゴールが達成されるまで何度もこのサイクルを回し続けます。
エージェントループの基本サイクル
1
目標の受け取りと計画立案
ユーザーから目標（「競合分析レポートを作って」等）を受け取り、どのステップで達成するかを計画する。
2
ツールの選択と実行（Act）
計画に基づき適切なツール（Web検索・コード実行・ファイル読み書き等）を選んで実行する。
3
結果の観察（Observe）
ツールの実行結果を受け取り、ゴールに近づいたかを評価する。
4
再計画（Think）
観察結果をもとに次のステップを考える。ゴール未達なら再びループへ。
5
完了と結果の報告
ゴールが達成されたと判断したら結果をユーザーに報告してループを終了する。
ReActパターン：推論と行動の統合
エージェントループの最も代表的な実装パターンが「ReAct（Reason + Act）」です。単純に行動するだけでなく、行動の前に理由を言語化させることで精度が向上します。
# ReActパターンの実際の動き（競合調査の例）
Thought: まず競合A社のWebサイトを調べる必要がある
Action: web_search("A社 最新製品 2025")
Observation: A社は2025年3月に新製品Xを発表。価格は○○円。
Thought: 次にB社の情報も調べる
Action: web_search("B社 製品ラインアップ")
Observation: B社はY製品が主力。A社より低価格帯。
Thought: 両社の情報が揃ったのでレポートを作成する
Action: write_file("competitor_analysis.md", "...")
Observation: ファイル作成成功
Final Answer: 競合分析レポートを作成しました。
エージェントループのリスクと対策
| リスク | 説明 | 対策 |
|---|---|---|
| 無限ループ | ゴールを達成できずにループし続ける。APIコストが爆増する。 | 最大ステップ数の上限を設定する。 |
| ハルシネーション連鎖 | 間違った推論が次のステップに伝播して誤った行動を取る。 | 各ステップで結果を検証する。重要なアクションはhuman-in-the-loop。 |
| 過剰なツール呼び出し | 必要以上にツールを呼び出してコストと時間が増大。 | ツール呼び出しのコストを意識したプロンプト設計。 |
| 取り消せないアクション | ファイル削除・メール送信など元に戻せない操作を自律実行。 | 破壊的操作は必ず人間確認を要求する。 |
よくある質問
エージェントループはどのフレームワークで実装できる？
LangChain（AgentExecutor）・LangGraph・CrewAI・AutoGen・Phidata・Dify（ノーコード）などが主要なフレームワークです。LangGraphはステートフルなグラフ構造でエージェントを設計でき、より複雑なワークフローに向いています。初心者にはLangChainのAgentExecutorが手軽に始めやすいです。
エージェントループのコストはどれくらいかかる？
APIを何度も呼び出すため、1つのタスクで10〜50回以上のLLM呼び出しが発生することがあります。GPT-4oで複雑なタスクを実行すると1タスクで数十〜数百円かかることがあります。GPT-4o miniや安価なモデルをツール選択ステップに使いGPT-4oを判断ステップに限定するなど、コスト最適化が重要です。
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