一文定義
エージェントループとは、AIエージェントが環境を認識→推論→行動→観察を繰り返すサイクルで、ReActフレームワークの「Thought→Action→Observation」反復がエージェントAIの基本アーキテクチャとして広く採用されています。
詳細解説
エージェントループ（Agent Loop）とは、AIエージェントが自律的にタスクを達成するために繰り返す基本的なサイクルです。「知覚→推論→行動→観察」のループを何度も繰り返すことで、複雑なタスクを段階的に解決します。
最も広く使われるReActフレームワーク（Yao et al., 2022）では以下のサイクルが基本となります： **Thought（思考）**：現在の状況を分析し、次に何をすべきかを推論します。 **Action（行動）**：ツールの呼び出し・ファイル操作・APIリクエストなど具体的な行動を実行します。 **Observation（観察）**：行動の結果（ツールの出力・エラーメッセージ等）を受け取り次の思考に活かします。
このThought→Action→ObservationのサイクルをLLMが繰り返すことで、単一のプロンプト・レスポンスでは解決できない複雑なタスク（ウェブ検索→情報統合→レポート作成など）を自律的に達成できます。
エージェントループの重要な設計要素： **停止条件**：無限ループを防ぐためのmax_iterations設定と、タスク完了の判定ロジックが必要です。 **メモリ管理**：ループが長くなるとコンテキストウィンドウを消費するため、重要な観察のみを保持する戦略が求められます。 **エラーハンドリング**：ツール呼び出し失敗時の再試行・代替手段の選択ロジックが信頼性に直結します。 **Human-in-the-loop**：重要な行動の前に人間確認を挟む設計もあります。
LangChain・LlamaIndex・AutoGen・CrewAIなどのエージェントフレームワークはすべてこのエージェントループを実装の核に置いており、現代のAIエージェント開発の基本概念です。
参考情報・出典
- ▸ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models— arXiv（参照日: 2026-02-26）
- ▸Cognitive Architectures for Language Agents— arXiv（参照日: 2026-02-26）