AIプログラミングの超能力をもたらす9つの秘訣：シンプルなLLMエージェントループが開発を革新する

June 04, 2025

AI Tools Open Source LLMs Python Developer Tools

ツール利用を伴うLLMエージェントループの驚くべき有効性

プロジェクト概要

このプロジェクトでは、「Sketch」と呼ばれるAIプログラミングアシスタントを例に、ツール利用を伴うLLMのためのシンプルなエージェントループの有効性を探求します。その核となるのは、ユーザー入力をLLMに継続的に供給し、LLMの出力（この場合は主にbashコマンド）からツール呼び出しを処理し、その結果をLLMにフィードバックする、わずか9行のPythonループです。

def loop(llm):
    msg = user_input()
    while True:
        output, tool_calls = llm(msg)
        print("Agent: ", output)
        if tool_calls:
            msg = [ handle_tool_call(tc) for tc in tool_calls ]
        else:
            msg = user_input()

主な利用方法は、このエージェントループを活用したAIプログラミングアシスタントとの対話です。ユーザーがプロンプトや質問を与えると、bashやその他の専用ツールにアクセスできるLLM（Claude 3.7 Sonnetなど）を搭載したシステムが、そのタスクの解決を試みます。これは、複雑なgit操作からコードのリファクタリング、型チェッカーのエラー処理まで多岐にわたります。システムは持続性があり、環境に適応し、必要なツールをインストールしたり、コマンドラインの違いに合わせたりすることも可能です。

主要機能

シンプルなエージェントループ: LLMとツールの連携における、簡潔な9行の核心ロジック。
ツール利用の統合: LLMがスキーマに沿った出力を返し、ツール呼び出しを可能にする。
Bashツール: LLMがシェルコマンドを実行できる、主力的で強力なツール。
専門ツール: Bash以外にも、Sketchは品質向上、イテレーションの迅速化、開発者ワークフロー（テキスト編集など）を容易にするための追加ツールを組み込んでいる。
持続性と適応性: エージェントは、不足しているツールのインストールやコマンドラインオプションの調整など、環境を学習し適応できる。
問題解決: git操作からコードの変更、エラー処理まで、様々なプログラミングタスクに対応可能。