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> 明示的なトリガー、外部検証、永続状態、制限付き予算、人間への引き継ぎを備えた、繰り返し実行される AI-agent システムを設計します。 Prompt engineering はモデルに何を依頼するかを改善します。Context engineering はモデルが何を見られるかを改善します。Harness engineering は 1 回の agent 実行を取り巻くツール、権限、sandbox、検証を改善します。**Loop Engineering はその上位にあります**。agent を起動し、監督し、結果を検証し、状態を保存し、再実行するシステムを設計する実践です。 Loop は作業を発見し、1 つ以上の agents に委任し、結果を確認し、状態を記録し、次の行動を決め、一定の cadence または検証可能な目標に到達するまで再実行されます。 Loop Engineering は、明示的なトリガー、検証、永続状態を備えた反復型 AI agent / coding agent システムを対象とします。software event loop、制御理論、growth loop、一般的な workflow automation、非 AI の feedback loop は含みません。 931 件の監査済みリソース、22 個の運用パターン、22 個の schema 検証済み loop contract、8 個の runtime starter（3 個の実行ファイルと 5 個の適応可能なテンプレート）から始められます。コミュニティ gallery と 8 言語の導入も利用できます。 ## メンタルモデル - Prompt engineering: モデルに何を言うべきか？ - Context engineering: モデルはどの状態や知識を見るべきか？ - Harness engineering: agent の周囲にどのツール、権限、テスト、sandbox、feedback を置くべきか？ - Loop engineering: 人間が内側のループから離れたとき、どの反復システムが作業を発見し、agent に委任し、結果を検証し、状態を永続化し、次の行動を決め、再実行するべきか？ Prompt、context、harness engineering は 1 回の実行を良くします。Loop Engineering は agent の仕事を時間をまたいで反復可能、観測可能、統治可能にします。 ## Loop Contract 有用な loop には通常、次の要素が必要です。 | 要素 | 設計上の問い | 一般的な成果物 | | ----------------- | --------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | | Objective | loop は何を最適化するのか？ | Goal, issue, PRD, runbook | | Trigger | いつ実行されるのか？ | Schedule, webhook, `/loop`, `/goal`, automation | | Discover / Intake | どのように作業を発見するのか？ | GitHub query, Linear filter, CI failure, feedback stream | | Workspace | agent はどこで安全に行動できるのか？ | Worktree, sandbox, branch, container | | Context | どの永続的な知識を読み込むのか？ | `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`, `SKILL.md`, docs | | Delegation | どの agent が何を担当するのか？ | Explorer, implementer, reviewer, judge | | Verification | 何が成功または失敗を判断するのか？ | Tests, typecheck, lint, evals, trace graders | | State | 次回の実行に何を残すのか？ | Progress file, checkpoint, trace, issue comment | | Budget | いつ消費を止めるのか？ | Max turns, max retries, token budget, time box | | Escalation | いつ人間に引き継ぐのか？ | PR, issue, Slack alert, triage inbox | | Exit | loop はどう完了を判断するのか？ | Acceptance criteria, passing checks, no work found | ## 成熟度モデル | レベル | 名称 | 説明 | | ------ | -------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- | | 0 | Manual prompting | 人間が状態を読み、次の prompt を書く。 | | 1 | Scripted retry | script がエラーを agent に戻す。 | | 2 | Scheduled loop | agent が一定の cadence で実行され、結果を報告する。 | | 3 | Stateful loop | ファイル、issue、checkpoint、trace によって進捗が残る。 | | 4 | Self-verifying loop | 決定的な check や evaluator agent が誤った完了を防ぐ。 | | 5 | Multi-agent loop | 専門 agents が discovery、implementation、review、judgment を分担する。 | | 6 | Production-supervised loop | observability、budget、approval、rollback、人間への escalation が一級の要素になる。 | ## はじめに読むもの すべてのリソースは英語の完全版ガイドで確認できます: [README.md](README.md)。 おすすめの入口: - [Loop Engineering](https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/) - 手動プロンプティングから、自らプロンプトし検証し続行するシステムへの転換を示す Addy Osmani の定義。 - [Peter Steinberger による loop 設計論](https://x.com/steipete/status/2063697162748260627) - 「agent にプロンプトするのではなく、agent にプロンプトする loop を設計せよ」という 2026 年 6 月の議論の発端となった投稿。 - [Boris Cherny: agent を自律実行するための 5 つのコツ](https://x.com/bcherny/status/2063792263067754658) - Claude Code 作者による、数時間から数日の自律 loop のためのコンパクトなレシピ。 - [The New Stack: プロンプティングから loop へ](https://thenewstack.io/loop-engineering/) - 反復的な agent 作業のために loop を書くようになった Boris Cherny の転換についての報道。 ## 貢献 Pull request は歓迎です。まず [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) を読んでください。 最短手順: 1. そのリソースが AI/coding-agent 文脈の Loop Engineering、またはその直接的な基盤であることを確認する。 1. README を検索して重複を避ける。 1. 最も具体的なカテゴリを選ぶ。 1. 次の形式で 1 行追加する。 ```md - 📄 **Paper** [Title](https://example.com) - One sentence explaining the resource's contribution to Loop Engineering. ``` 1. PR で関連性、カテゴリ、リソース種別、builders にとっての価値を説明する。 ## 翻訳 新しい言語を追加または維持したい場合は [TRANSLATIONS.md](TRANSLATIONS.md) を読んでください。翻訳では scope boundary を守り、event loop、growth loop、一般的な automation を混ぜないでください。