効率的なAIエージェントを構築するためのコアフレームワーク - Claude Agent SDK Loop @omarsar0さんが共有してくれたこのフレームワークは、Claude Codeのような高度なシステムの基盤となるもので、あらゆる分野のAIエージェント開発に応用できます。シンプルで柔軟性が高く、信頼性も高いので、強くお勧めします！ コアとなるのは、タスク入力から始まり、最終結果が出力されるまで継続的に反復される 3 ステップのループです。 1. コンテキストを収集する • サブエージェントを使用してタスクを並列処理し、コンテキスト ウィンドウを分離し、重要な情報を効率的に転送します。 • 自動コンテキスト圧縮（Claude Agent SDK の組み込み機能）とエージェント/セマンティック検索（grep、tail、ハイブリッド検索戦略と組み合わせたファイル システム検索など）を通じて関連コンテンツを取得します。 これは、エージェント エンコーディングなどのシナリオで特に効率的です。 2. 行動を起こす • 操作を実行するためのツールを呼び出す: 効率的なツールを構築し、統合を標準化し (エージェントに重要なコンテキストを提供する MCP サーバーなど)、Bash スクリプトを作成し、コードを生成し、フィードバックを取得します。 • コード実行とルート最適化を通じて MCP の効率とトークンの使用率を向上します (エージェントの LLM ルーティングの役割と同様)。 3. 出力を確認する • 出力品質をチェックするための明確なルールを定義します。 • 視覚的なフィードバックをサポートします（マルチモーダルタスクでは重要）。 • ファジールールに基づいた評価には LLM-as-a-Judge を使用します。 • 注意: プロセスを過度に複雑にしないでください。単純なタスクでは、コンピュータ エージェントよりもスクリプト スキルを優先します。 全体的なフレームワークは、コンテキスト管理 → アクション フィードバック → 出力検証という閉ループの反復を重視しており、開発者がよりスマートで適応性の高い AI エージェントを構築するのに役立ちます。
