Kimi CLI のソースコードを読む計画は予想通り遅れてしまいました 😂 仕事を辞めてからは、自由な時間が減りました。家族が寝静まった夜、まとまった時間が取れるのはほんの少しだけで、残りの時間は数分単位に細切れになってしまい、勉強に集中し続けることが難しくなっていました。 昨晩、Kimi CLIオープンソースプロジェクト、Claude Code氏のブログ記事、そしてDeepWikiを少し組み合わせて、基本的な理解を深めました。まずはここに投稿しますので、もし不足している点があれば、遠慮なくご指摘ください。理解が深まったら、新たな情報も追加していく予定です。 最初はカーソル「タブ」を使用していましたが、現在はClaude Code AI Coding Agentsのような「非同期自作エージェント」を使用しています。ここでは、いくつかの簡単な洞察を紹介します。 1. 「チャット」から「ループ」へ進化 以前は、ChatGPT/Copilot は「質問すると質問に答える」というアプローチでしたが、現在、Claude Code と Kimi CLI はどちらも REPL (Read-Eval-Print Loop) に基づくステート マシンです。 • 自律サイクル: 受動的に待つことはなくなり、「(未解決の間) {考える -> 行動する -> 観察する}」というメインサイクルが実行されます。 • 自己修正：ここで鍵となる最先端技術は「テスト駆動開発ループ」です。エージェントはコードの記述を完了すると、npm test または pytest を積極的に実行します。エラーが発生した場合は、エラーログを読み取り、コードを修正し、テストが成功するまで再実行します。 2. 「システム 2」思考の導入:「思考能力」を備えたモデルの出現により、コーディング エージェントのアーキテクチャに明示的な「スロー思考」段階が追加されました。 • コードを書く前に考える：edit_fileアクションを実行する前に、アーキテクチャはモデルにブロックの出力を強制します。エージェントは直感に基づいて即座にコードに反応するのではなく、まず暗黙的な空間で依存関係を推測します。 • プランニングツリー: 複雑なタスクを開始する前に、構造化されたToDoリストが生成されます。このリストは動的であり、エージェントは実行状況（不足している依存関係の検出など）に基づいて新しいステップを動的に挿入します。 3. ツールインターフェースの標準化（MCP） ツールの使用の標準化は、業界の非常に明確な傾向です。 • 意義：これまで、AIがLinear作業指示書やPostgreSQLデータベースを読み取れるようにするには、各エージェントが独自のプラグインを作成する必要がありました。現在では、データベースまたはSaaSソフトウェアがMCPをサポートしていれば、Claude CodeとKimi CLIをプラグアンドプレイソリューションとして直接使用できます。 • 最先端のトレンド: エージェントの機能は、組み込まれているツールの数ではなく、エコシステム内にある MCP サーバーの数によって決まります。 4. 「ヘッドレス」かつ非同期の長いタスク: これは、エージェントをバックグラウンド プロセスのように動作させるという、現在最も最先端の研究方向です。 · Human-in-the-loop ではなく、Human-on-the-loop: 従来の IDE プラグインでは、コードを書くときにプラグインを見つめる必要があります。 Claude CodeとKimi CLIの両方のアーキテクチャで「タスク委任」がサポートされるようになりました。漠然としたコマンドを発行して、コーヒーでも飲みに行くといったことも可能です。エージェントは数百のファイルを走査し、20分かけて変更を加え、テストを実行し、さらにはGitコミットを自動的に開始します。 • コスト認識: これらの非同期タスクは大量のトークンを消費するため、アーキテクチャでは「コスト見積もり」が組み込まれ、大規模なリファクタリングを実行する前に予算の承認を要求するようになりました。
