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カテゴリ: AIエージェント
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Loop Engineering Turns AI Agents into Products

ループエンジニアリングはAIエージェントをプロダクトへと変える



A practical way to design AI agent workflows with goals, state, verification, stop conditions, and human review.

目標、状態、検証、停止条件、および人間のレビューを備えたAIエージェントのワークフローを設計する実践的な方法






Vamshi Vangapally
ヴァムシ・ヴァンガパリー

Aug 26, 2026
2026年8月26日


Originally published at https://vvamshi.com/writing/loop-engineering-ai-agents
https://vvamshi.com/writing/loop-engineering-ai-agents



Most AI products should not be designed as one big PRMPT.
ほとんどのAIプロダクトは、1つの大きなプロンプトとして設計されるべきではない。

They should be designed as loops.


A loop has a goal, reads state, plans the next step, acts through tools, verifies the result, decides what to do next, and either continues or stops.
ループは目標を持ち、状態を読み取り、次のステップを計画し、ツールを通じて行動し、結果を検証し、次に何をすべきかを決定し、継続するか停止するかのいずれかを行う。

If you are newer to coding agents, start with From Copilot to Agentic Engineer. This essay is the next step: how to turn that pattern into product architecture.
コーディングエージェントの初心者である場合は、私の前作のエッセイ「副操縦士からエージェントエンジニアへ」で始めるのがよい。本エッセイはその次のステップであり、そのパターンをプロダクトアーキテクチャへと変える方法である。

A PRMPT gives an answer. A loop pursues an outcome.
プロンプトは回答を与える。ループは結果を追求する。

A PRMPT says, “Find tax-loss harvesting opportunities.”
プロンプトは「損出しの機会を見つけよ」と言う。

A loop says, “Ingest transactions, rebuild lots, identify losses, check wash-sale risk, estimate usefulness, produce a reviewed report, and stop when confidence is too low.”
ループは「取引を取り込み、ロットを再構築し、損失を特定し、ウォッシュセールのリスクを検証し、有効性を見積もり、レビュー済みのレポートを作成し、信頼度が低すぎる場合は停止せよ」と言う。

That difference matters.
その差が重要である。

Real products deal with messy data, missing context, user intent, tool failures, permissions, and risk. A single model response cannot responsibly handle all of that. A loop can break the work into steps and check progress along the way.


The smallest useful loop
最小限の有用なループ

========================続く=========================


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https://note.com/tongansunmi/n/n44fef371e70c?sub_rt=share_pb
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