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# s01: The Agent Loop (エージェントループ)
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`[ s01 ] s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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> *"One loop & Bash is all you need"* -- 1つのツール + 1つのループ = エージェント。
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>
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> **Harness 層**: ループ -- モデルと現実世界を繋ぐ最初の接点。
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## 問題
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言語モデルはコードについて推論できるが、現実世界に触れられない -- ファイルを読めず、テストを実行できず、エラーを確認できない。ループがなければ、ツール呼び出しのたびに手動で結果を貼り戻す必要がある。あなた自身がそのループになる。
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## 解決策
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```
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+--------+ +-------+ +---------+
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| User | ---> | LLM | ---> | Tool |
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| prompt | | | | execute |
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+--------+ +---+---+ +----+----+
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^ |
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| tool_result |
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+----------------+
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(ChatClient.call() がツール呼び出しがなくなるまで自動ループ)
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```
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1つの `call()` 呼び出しがフロー全体を制御する。Spring AI が自動的にループし、モデルがツール呼び出しを止めるまで続ける。
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## 仕組み
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### 1. ChatClient の構築：モデル注入 + ツール登録
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Spring Boot の自動設定で `ChatModel` を注入し、`ChatClient.builder()` でクライアントを構築、システムプロンプトとツールを設定する。
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```java
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// TIP: Python 版ではモジュールレベルで client = Anthropic() と MODEL を作成。
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// Spring AI は自動設定で ChatModel を注入し、builder で ChatClient を構築する。
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public S01AgentLoop(ChatModel chatModel) {
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this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
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.defaultSystem("You are a coding agent at " + System.getProperty("user.dir")
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+ ". Use bash to solve tasks. Act, don't explain.")
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.defaultTools(new BashTool()) // @Tool アノテーション付きツールオブジェクト
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.build();
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}
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```
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### 2. `@Tool` アノテーション：宣言的ツール登録
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Spring AI は `@Tool` アノテーションでツールを自動的に検出・登録する。起動時にフレームワークが `defaultTools()` に渡されたオブジェクトをスキャンし、すべての `@Tool` メソッドのシグネチャと説明を抽出し、LLM が必要とするツールスキーマ（名前、パラメータ、説明）を生成して、毎回の `call()` リクエストに自動的に含める。
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```java
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// BashTool -- Python 版の run_bash() 関数に相当
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public class BashTool {
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@Tool(description = "Run a shell command and return stdout + stderr")
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public String bash(@ToolParam(description = "The shell command to execute")
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String command) {
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// 危険コマンドチェック + ProcessBuilder 実行 + タイムアウト制御 + 出力切り詰め
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// ...
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}
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}
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```
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> Python の手動登録方式との比較：
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> - Python: `TOOLS = [{"name": "bash", "input_schema": {...}}]` + `TOOL_HANDLERS = {"bash": run_bash}`
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> - Java: `@Tool` + `@ToolParam` アノテーションだけで、フレームワークがスキーマ生成とメソッドディスパッチを自動化
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### 3. Spring AI 内部自動ループ：`call()` の内部実装
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**これが Java 版と Python 版の最も重要な違いだ。** Python 版ではツール呼び出しを駆動するために手書きの while ループが必要：
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```python
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# Python 版 -- 手動ループ
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def agent_loop(messages):
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while True:
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response = client.messages.create(model=MODEL, messages=messages, tools=TOOLS)
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# assistant メッセージを収集
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messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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return response # モデルがツールを呼ばなくなった、ループ終了
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# ツールを実行して結果を返送
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for block in response.content:
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if block.type == "tool_use":
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result = TOOL_HANDLERS[block.name](block.input)
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messages.append({"role": "user", "content": [{"type": "tool_result", ...}]})
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```
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Spring AI の `ChatClient.call()` は**完全に等価なロジックを内部にカプセル化**している：
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```
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call() 内部フロー:
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 1. リクエスト組み立て: system prompt + user msg + tools │
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│ 2. LLM に送信 │
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│ 3. レスポンス解析 │
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│ ├── tool_use あり? ──→ はい: │
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│ │ a. ツール名と引数を抽出 │
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│ │ b. リフレクションで対応する @Tool メソッドを呼出 │
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│ │ c. tool_result をメッセージリストに追加 │
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│ │ d. ステップ 2 に戻る（自動ループ） │
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│ └── いいえ ──→ 最終テキストを返す │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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キーポイント：
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- **ツール検出**: Spring AI はレスポンスに `tool_use` タイプのコンテンツブロックがあるかチェック（Python の `stop_reason == "tool_use"` に相当）
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- **リフレクションディスパッチ**: フレームワークが Java リフレクションで、LLM が返したツール名に対応する `@Tool` メソッドを見つけて呼び出す（Python の `TOOL_HANDLERS[block.name]` に相当）
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- **結果返送**: ツール実行結果は自動的に `tool_result` メッセージとして会話に追加（Python が手動で `tool_result` コンテンツブロックを構築するのに相当）
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- **ループ終了**: モデルが純粋なテキスト（ツール呼び出しなし）を返すと、`call()` が最終結果を返す
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従って、Python 版の約15行の while ループは、Java 版では1行の `.call()` に凝縮される。
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### 4. `AgentRunner.interactive()`：REPL インタラクションループ
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`AgentRunner` は全レッスン共通の REPL（Read-Eval-Print Loop）ユーティリティクラスで、Python の `if __name__ == "__main__"` 内の `input()` ループに相当する。
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```java
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public class AgentRunner {
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/**
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* インタラクティブ REPL ループを開始。
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* @param prefix プロンプトプレフィックス（例: "s01"）
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* @param handler ユーザー入力を処理し Agent レスポンスを返す関数
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*/
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public static void interactive(String prefix, Function<String, String> handler) {
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Scanner scanner = new Scanner(System.in);
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System.out.println("'q' または 'exit' で終了");
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while (true) {
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System.out.print("\033[36m" + prefix + " >> \033[0m"); // カラープロンプト
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String input;
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try {
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if (!scanner.hasNextLine()) break;
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input = scanner.nextLine().trim();
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} catch (Exception e) {
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break;
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}
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if (input.isEmpty() || "exit".equalsIgnoreCase(input) || "q".equalsIgnoreCase(input)) {
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|
break;
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|
}
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try {
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String response = handler.apply(input); // Agent ハンドラーを呼び出し
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if (response != null && !response.isBlank()) {
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System.out.println(response);
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|
}
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} catch (Exception e) {
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|
System.err.println("Error: " + e.getMessage());
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|
}
|
|
System.out.println();
|
|
}
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|
System.out.println("Bye!");
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|
}
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|
}
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```
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ワークフロー：`Scanner` で入力読み取り → `handler.apply()` で Agent に送信 → レスポンス出力 → ループ。`handler` は関数型インターフェースで、各レッスンが自分の Agent 呼び出しロジックを渡す。
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### 5. 完全な Agent クラスとして組み立て
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```java
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@SpringBootApplication(scanBasePackages = "io.mybatis.learn.core")
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public class S01AgentLoop implements CommandLineRunner {
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private final ChatClient chatClient;
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public S01AgentLoop(ChatModel chatModel) {
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this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
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.defaultSystem("You are a coding agent at ...")
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.defaultTools(new BashTool())
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.build();
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|
}
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@Override
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public void run(String... args) {
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AgentRunner.interactive("s01", userMessage ->
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chatClient.prompt()
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.user(userMessage)
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.call() // ← この1つの呼び出し = Python の while ループ全体
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.content()
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);
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}
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}
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```
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> **TIPS — Python → Java 主要な適応ポイント:**
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> - Python の `while True` + `stop_reason` 手動ループ → Spring AI `ChatClient.call()` 内蔵自動ループ
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> - Python の `TOOLS` 配列 + `TOOL_HANDLERS` 辞書 → `@Tool` アノテーション + `defaultTools()` 自動登録とリフレクションディスパッチ
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> - Python の `client = Anthropic()` → Spring Boot 自動設定で `ChatModel` を注入
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> - Python の `input()` インタラクション → `AgentRunner.interactive()` が Scanner REPL + 関数型インターフェースをカプセル化
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コアコード40行未満、これがエージェント全体だ。残り11章はすべてこのループの上にメカニズムを積み重ねる -- ループ自体は決して変わらない。
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## 変更点
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| コンポーネント | 変更前 | 変更後 |
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|---------------|------------|--------------------------------------------------|
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| Agent loop | (なし) | `ChatClient.call()` 内蔵ツールループ |
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| Tools | (なし) | `BashTool` (単一の `@Tool` ツール) |
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| Messages | (なし) | Spring AI が内部でメッセージリストを管理 |
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| Control flow | (なし) | フレームワークが自動判定: ツール呼び出しなしで最終テキストを返す |
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|
```java
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// コアコード -- 構築 + 呼び出し
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ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
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|
.defaultSystem("You are a coding agent ...")
|
|
.defaultTools(new BashTool())
|
|
.build();
|
|
|
|
AgentRunner.interactive("s01", userMessage ->
|
|
chatClient.prompt().user(userMessage).call().content()
|
|
);
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|
```
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|
## 試してみる
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```sh
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cd learn-claude-code
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mvn exec:java -Dexec.mainClass=io.mybatis.learn.s01.S01AgentLoop
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```
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> 実行前に環境変数の設定が必要: `AI_API_KEY`, `AI_BASE_URL`, `AI_MODEL`
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>
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> **デフォルトプロトコルは OpenAI**（OpenAI 公式、Azure OpenAI、OpenAI 互換インターフェースを提供するサードパーティモデルサービスなど、すべての OpenAI API 形式のサービスに対応）。
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> Anthropic プロトコル（Claude ネイティブ API）を使用する場合は、以下のセクションを展開してください。
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<details>
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<summary><strong>AI プロトコルの切り替え（OpenAI ↔ Anthropic）</strong></summary>
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このプロジェクトは **Spring AI の Starter 依存 + 設定ファイル** で基盤プロトコルを切り替える。Java ビジネスコード（`ChatModel`、`ChatClient`）は**変更不要**。
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#### 方式 1：OpenAI プロトコル（デフォルト）
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`pom.xml` の依存：
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```xml
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<dependency>
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|
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
|
|
<artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
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|
</dependency>
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```
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|
`application.yml` の設定：
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```yaml
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spring:
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ai:
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|
openai:
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|
api-key: ${AI_API_KEY:sk-xxx}
|
|
base-url: ${AI_BASE_URL:https://api.openai.com}
|
|
chat:
|
|
options:
|
|
model: ${AI_MODEL:gpt-4o}
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|
```
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環境変数の例：
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```sh
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|
export AI_API_KEY=sk-proj-xxxxxxxx
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|
export AI_BASE_URL=https://api.openai.com # 任意の OpenAI 互換エンドポイントに変更可
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|
export AI_MODEL=gpt-4o
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|
```
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> **TIP**: 多くのサードパーティモデルサービス（DeepSeek、Mistral、Qwen など）が OpenAI 互換 API を提供している。`AI_BASE_URL` と `AI_MODEL` を変更するだけで接続でき、プロトコル切り替えは不要。
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#### 方式 2：Anthropic プロトコル（Claude ネイティブ API）
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**ステップ 1**：`pom.xml` を編集 — OpenAI starter を Anthropic starter に置き換え：
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```xml
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|
<!-- OpenAI starter をコメントアウトまたは削除 -->
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|
<!-- <dependency>
|
|
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
|
|
<artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
|
|
</dependency> -->
|
|
|
|
<!-- Anthropic starter を追加 -->
|
|
<dependency>
|
|
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
|
|
<artifactId>spring-ai-starter-model-anthropic</artifactId>
|
|
</dependency>
|
|
```
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|
|
|
**ステップ 2**：`application.yml` を編集 — `spring.ai.openai` を `spring.ai.anthropic` に置き換え：
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|
|
|
```yaml
|
|
spring:
|
|
ai:
|
|
anthropic:
|
|
api-key: ${AI_API_KEY}
|
|
base-url: ${AI_BASE_URL:https://api.anthropic.com}
|
|
chat:
|
|
options:
|
|
model: ${AI_MODEL:claude-sonnet-4-20250514}
|
|
```
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|
|
**ステップ 3**：環境変数を設定：
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|
```sh
|
|
export AI_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx
|
|
export AI_BASE_URL=https://api.anthropic.com
|
|
export AI_MODEL=claude-sonnet-4-20250514
|
|
```
|
|
|
|
#### 切り替えの仕組み
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Spring AI の `ChatModel` は統一された抽象インターフェース。異なる Starter が異なる実装を提供する：
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| Starter 依存 | 自動注入される ChatModel 実装 | 設定プレフィックス |
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|---|---|---|
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| `spring-ai-starter-model-openai` | `OpenAiChatModel` | `spring.ai.openai.*` |
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| `spring-ai-starter-model-anthropic` | `AnthropicChatModel` | `spring.ai.anthropic.*` |
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ビジネスコードは常に `ChatModel` インターフェースに対してプログラムする。プロトコル切り替えには依存と設定の変更だけが必要で、Java コードの変更は不要。
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</details>
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以下のプロンプトを試してみよう(英語プロンプトの方が LLM に効果的だが、日本語でも可):
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1. `Create a file called Hello.java that prints "Hello, World!"`
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2. `List all Java files in this directory`
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3. `What is the current git branch?`
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4. `Create a directory called test_output and write 3 files in it`
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