# Loop Engineering — エージェントループを設計するという考え方
[[Sai Rahul]]（@sairahul1）による X(Twitter) スレッド記事。2026-06-23 公開。
> [!key-insight] 核心命題
> [[Peter Steinberger]]（OpenClaw 作成者・OpenAI）：「エージェントにプロンプトを送るのをやめろ。エージェントにプロンプトを送るループを設計せよ。」
> [[Boris Cherny]]（Claude Code ヘッド・Anthropic）：「もう Claude にプロンプトを直接送っていない。Claude にプロンプトを送り、何をすべきかを判断するループが走っている。私の仕事はループを書くことだ。」
## なぜほとんどの人はループを作らないか
コスト問題。トークン消費が激しい。
| ループの規模 | トークン消費 |
|---|---|
| シングルエージェント（中規模タスク） | 50K〜200K |
| フリートループ（オーケストレータ + スペシャリスト × 3） | 500K〜2M |
| スケジュール実行ループ（毎朝） | 数百万/週 |
**解決策**：[[DeepSeek-V4]]・[[Kimi K2]]・MiniMax など中国系 LLM の低価格モデル。$20 で 17 億トークン（DeepSeek 換算）。[[DeepSeek-V4]] の特徴：1M コンテキストウィンドウ・384K 最大出力・Flash/Pro モデル・最大 2500 並行リクエスト（Flash）。
ループには**メモリ**が必要なため 1M コンテキストが重要。過去の実行・現在のエラー・アーキテクチャドキュメント・テスト結果・コードベースのコンテキストを同時に保持しなければならない。
## 5 段階ループ
[[ループエンジニアリング]]では、あらゆるループが同じ 5 段階を経る：
```
DISCOVER → PLAN → EXECUTE → VERIFY → ITERATE
```
検証を通過したらシップ。失敗したら再ループ。
## 2 つのスケール
**シングルエージェントループ**：1 つのエージェントがサイクル全体を自己完結で回す。集中したタスク・単純な目標・限定スコープに適する。
**フリートループ**：
- オーケストレータがゴールを保持し分解
- スペシャリストが各ステップを担当
- サブエージェントが細粒度の作業を実行
- 評価ゲートがスラッジ（粗悪アウトプット）を排除
## 2 つのループ種別
**オープンループ**：探索的。エージェントに広い行動空間を与える。強力だが高コスト。無制限 API 予算なしには非現実的。
**クローズドループ**：人間がエンドツーエンドの経路を事前設計。明確なゴール・定義済みステップ・各ステップの評価・停止条件。低コストで信頼性が高い。**現時点では実用的なのはこちら**。
> 品質ゲートなし → AI がドリフトする。品質ゲートあり → AI が改善する。
## 6 つの構成要素
| 要素 | ループ内の役割 |
|---|---|
| **オートメーション** | DISCOVER を起動するハートビート。/loop でケイデンス実行、/goal で条件充足まで継続 |
| **ワークツリー** | 複数の EXECUTE を衝突なく並行実行。git worktree で各エージェントに独立ディレクトリ |
| **スキル** | DISCOVER を高速化。SKILL.md・VISION.md・ARCHITECTURE.md・RULES.md で初回から文脈付き |
| **プラグイン/コネクタ** | EXECUTE を実環境に接地。MCP ベース。イシュートラッカー・DB・Slack など |
| **サブエージェント** | VERIFY を誠実にする。作成者と検証者を分離。異なるモデルが担当することも |
| **メモリ** | ループを永続化。会話外（markdown ファイル・Linear など）に状態を保存 |
## プロンプトエンジニアとループエンジニアの差異
| 観点 | プロンプトエンジニア | ループエンジニア |
|---|---|---|
| スキル | 言語・表現力 | ソフトウェア工学 |
| 出力 | より良いシングル出力 | 検証済みの信頼できる結果 |
| フィードバック | 人間が毎回レビュー | システム自体がフィードバックループ |
| 支払い対象 | 単一の出力ごと | 検証済み結果ごと |
## 代表的なループ例
**コーディングループ**：VISION.md + ARCHITECTURE.md 読み込み → 変更計画 → コード編集 → テスト実行 → 失敗 → エラー読み取り・修正・再テスト → 合格 → 変更サマリー → 停止
**リサーチループ**：問い定義 → ソース検索 → 発見を要約 → 主張をソースで検証 → 矛盾比較 → 最終回答統合 → 信頼閾値到達で停止
**コンテンツループ**：トピック+オーディエンス+ゴール → ドラフト → クリティーク担当エージェントがレビュー → 批評に基づきリライト → 成功基準でスコアリング → 合格 → パブリッシュ
## 関連ページ
- [[ループエンジニアリング]] — 概念詳細
- [[エージェント型コーディング]] — 関連コンセプト
- [[Boris Cherny]] — Claude Code ヘッド、引用元
- [[Peter Steinberger]] — OpenClaw 作成者・OpenAI、引用元
- [[DeepSeek-V4]] — ループ向け低コスト LLM