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# s08: Background Tasks (バックグラウンドタスク)
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`s01 > s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | s07 > [ s08 ] s09 > s10 > s11 > s12`
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> *"遅い操作はバックグラウンドへ、エージェントは次を考え続ける"* -- バックグラウンドスレッドがコマンド実行、完了後に通知を注入。
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>
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> **Harness 層**: バックグラウンド実行 -- モデルが考え続ける間、Harness が待つ。
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## 問題
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一部のコマンドは数分かかる: `npm install`、`pytest`、`docker build`。ブロッキングループでは、モデルは待つしかない。ユーザーが「依存関係をインストールして、その間に config ファイルを作って」と言っても、エージェントは1つずつしか処理できない。
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## 解決策
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```
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Main thread Background thread
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+-----------------+ +-----------------+
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| agent loop | | subprocess runs |
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| ... | | ... |
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| [LLM call] <---+------- | enqueue(result) |
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| ^drain queue | +-----------------+
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+-----------------+
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Timeline:
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Agent --[spawn A]--[spawn B]--[other work]----
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v v
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[A runs] [B runs] (parallel)
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+-- results injected before next LLM call --+
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```
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## 仕組み
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1. BackgroundManager がスレッドセーフな並行コンテナでタスクを追跡する。Java では `ConcurrentHashMap` と `CopyOnWriteArrayList` を使用し、Python の手動ロックを置き換える。
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```java
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public class BackgroundManager {
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private static final int TIMEOUT_SECONDS = 300;
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private final Map<String, TaskInfo> tasks = new ConcurrentHashMap<>();
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private final List<Notification> notificationQueue = new CopyOnWriteArrayList<>();
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private final ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();
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record TaskInfo(String status, String result, String command) {}
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public record Notification(String taskId, String status, String command, String result) {}
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}
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```
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2. `backgroundRun()` が仮想スレッド (Java 21) に投入し、即座にリターンする。Python の `daemon=True` スレッドに比べ、仮想スレッドはより軽量で JVM がスケジュールする。
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```java
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@Tool(description = "Run a command in a background thread. Returns task_id immediately without waiting.")
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public String backgroundRun(
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@ToolParam(description = "The shell command to run in background") String command) {
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String taskId = UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8);
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tasks.put(taskId, new TaskInfo("running", null, command));
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executor.submit(() -> execute(taskId, command));
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return "Background task " + taskId + " started: "
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+ command.substring(0, Math.min(80, command.length()));
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}
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```
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3. サブプロセス完了時に、結果が通知キューに入る。`ProcessBuilder` でコマンドを実行し、タイムアウト制御をサポート。
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```java
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private void execute(String taskId, String command) {
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String status, output;
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try {
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ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("sh", "-c", command);
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pb.redirectErrorStream(true);
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Process process = pb.start();
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try (BufferedReader reader = new BufferedReader(
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new InputStreamReader(process.getInputStream()))) {
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output = reader.lines().collect(Collectors.joining("\n"));
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}
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boolean finished = process.waitFor(TIMEOUT_SECONDS, TimeUnit.SECONDS);
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if (!finished) { process.destroyForcibly(); status = "timeout"; }
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else { status = "completed"; }
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} catch (Exception e) { output = "Error: " + e.getMessage(); status = "error"; }
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tasks.put(taskId, new TaskInfo(status, output, command));
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notificationQueue.add(new Notification(taskId, status, command, output));
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}
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```
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4. 毎回のユーザー入力時に通知キューをドレインし、システムプロンプトに注入する。Spring AI の `ChatClient` が内部ツールループを管理するため、毎回のユーザー入力時にドレイン＋システムプロンプト構築に変更。核心的なコンセプトは同じ: fire and forget。
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```java
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AgentRunner.interactive("s08", userMessage -> {
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// バックグラウンドタスク通知をドレイン（Python のループ前 drain_notifications に相当）
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var notifs = bgManager.drainNotifications();
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String bgContext = "";
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if (!notifs.isEmpty()) {
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String notifText = notifs.stream()
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.map(n -> "[bg:" + n.taskId() + "] " + n.status() + ": " + n.result())
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.collect(Collectors.joining("\n"));
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bgContext = "\n\n<background-results>\n" + notifText + "\n</background-results>";
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}
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String system = "You are a coding agent. Use backgroundRun for long-running commands."
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+ bgContext;
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ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
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.defaultSystem(system)
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.defaultTools(new BashTool(), new ReadFileTool(),
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new WriteFileTool(), new EditFileTool(), bgManager)
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.build();
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return chatClient.prompt().user(userMessage).call().content();
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});
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```
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ループはシングルスレッドのまま。サブプロセス I/O だけが並列化される。
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## s07 からの変更点
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| コンポーネント | 変更前 (s07) | 変更後 (s08) |
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| Tools | 8 | 6 (基本 + backgroundRun + check) |
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| 実行方式 | ブロッキングのみ | ブロッキング + 仮想スレッド (Java 21) |
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| 通知メカニズム | なし | 毎ターンドレインの ConcurrentLinkedQueue |
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| 並行性 | なし | 仮想スレッド (より軽量、JVM スケジュール) |
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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.s08.S08BackgroundTasks
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```
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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. `Run "sleep 5 && echo done" in the background, then create a file while it runs`
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2. `Start 3 background tasks: "sleep 2", "sleep 4", "sleep 6". Check their status.`
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3. `Run pytest in the background and keep working on other things`
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