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エージェントループ

どのリクエストも同じ道筋をたどります。コンテキストを準備し、タスクについて推論し、作業が終わるまでツール呼び出しを繰り返す —— これが TUI でもワンショット CLI でもライブラリでも、Arlo のすべての実行を支える中核の処理ロジックです。

エージェントループのフローチャート。ユーザー・スケジュール・イベント・通知・MCP リクエストからのプロンプトがコンテキスト準備とモデル推論に入り、その後、計画・ツール選択・権限チェック・ツール実行・結果の観察・メモリ更新・タスク評価を、これ以上のアクションが不要になるまで繰り返し、最終応答・後処理・セッション終了へ至る。セッションは後で再開できる。
トリガーからセッション終了までの実行ループ全体 —— クリックで拡大。
トリガー

ターンはユーザーのプロンプト、スケジュールされたタスク、イベントや webhook、通知、MCP リクエストから始まります。どこから来ても同じパイプラインに入り、専用の抜け道はありません。

各リクエスト
  1. プロンプト —— どのトリガーから来たかに関わらず、受け取ったリクエストを正規化。
  2. コンテキスト準備 —— 履歴・ファイル・ツールスキーマを取得・組み立て・圧縮し、コンテキストウィンドウに収める。
  3. モデルの推論 —— 何かに手をつける前に、モデルがタスクを理解し進め方を計画する。
Agentic ループ
  1. 次のアクションを計画 —— 次の 1 ステップだけを決める。
  2. ツール選択 —— そのステップに最適なツールを選ぶ。
  3. 権限チェック —— Human-in-the-Loop のゲート。拒否された呼び出しは実行されない。
  4. ツール実行 —— アクションを実行する。
  5. 結果の観察 —— 失敗も含め、出力とフィードバックを収集する。
  6. メモリ更新 —— 結果をコンテキストとセッション状態に反映する。
  7. タスク評価 —— まだ作業が必要か?必要なら計画へ戻り、不要ならループを抜ける。
完了
  1. 最終応答 —— 回答を生成し、要約し、届ける。
  2. 後処理 —— ログ、監査証跡、テレメトリ。
  3. セッション終了 —— 状態は永続化されるので、後のトリガーが同じセッションを再開できる。

各ステップはイベントとしてストリーミングされます。TUI がライブで描画しているのはこれであり、Arlo を組み込むアプリケーションが購読できるのもこれです。 アーキテクチャを見る →