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feat: build an AI agent from 0 to 1 -- 11 progressive sessions
- 11 sessions from basic agent loop to autonomous teams - Python MVP implementations for each session - Mental-model-first docs in en/zh/ja - Interactive web platform with step-through visualizations - Incremental architecture: each session adds one mechanism
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CrazyBoyM
CrazyBoyM
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c6a27ef1d7
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141
docs/ja/s02-tool-use.md
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141
docs/ja/s02-tool-use.md
Normal file
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@ -0,0 +1,141 @@
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# s02: Tools
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> ディスパッチマップがツール呼び出しをハンドラ関数にルーティングする -- ループ自体はまったく変更しない。
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## 問題
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`bash`だけでは、エージェントはすべてをシェル経由で行う: ファイルの読み取り、書き込み、編集。これは動くが脆弱だ。`cat`の出力は予期しないタイミングで切り詰められる。`sed`による置換は特殊文字で失敗する。直接的な関数呼び出しの方がシンプルなのに、モデルはシェルパイプラインの構築にトークンを浪費する。
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さらに重要なのは、bashがセキュリティ上の攻撃面であること。bashの呼び出しはシェルでできることなら何でもできてしまう。`read_file`や`write_file`のような専用ツールがあれば、モデルが危険な操作を避けることを期待するのではなく、ツールレベルでパスのサンドボックス化や危険なパターンのブロックを強制できる。
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重要な洞察は、ツールを追加してもループを変更する必要がないということだ。s01のループはそのまま同一で維持される。ツール配列にエントリを追加し、ハンドラ関数を追加し、ディスパッチマップで接続するだけだ。
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## 解決策
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```
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+----------+ +-------+ +------------------+
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| User | ---> | LLM | ---> | Tool Dispatch |
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| prompt | | | | { |
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+----------+ +---+---+ | bash: run_bash |
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^ | read: run_read |
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| | write: run_wr |
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+----------+ edit: run_edit |
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tool_result| } |
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+------------------+
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The dispatch map is a dict: {tool_name: handler_function}
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One lookup replaces any if/elif chain.
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```
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## 仕組み
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1. 各ツールのハンドラ関数を定義する。各関数はツールのinput_schemaに対応するキーワード引数を受け取り、文字列の結果を返す。
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```python
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def run_read(path: str, limit: int = None) -> str:
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text = safe_path(path).read_text()
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lines = text.splitlines()
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if limit and limit < len(lines):
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lines = lines[:limit]
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return "\n".join(lines)[:50000]
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```
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2. ツール名とハンドラを結びつけるディスパッチマップを作成する。
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```python
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TOOL_HANDLERS = {
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"bash": lambda **kw: run_bash(kw["command"]),
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"read_file": lambda **kw: run_read(kw["path"], kw.get("limit")),
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||||
"write_file": lambda **kw: run_write(kw["path"], kw["content"]),
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||||
"edit_file": lambda **kw: run_edit(kw["path"], kw["old_text"],
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kw["new_text"]),
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}
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```
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3. agent loop内で、ハードコードの代わりに名前でハンドラをルックアップする。
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```python
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for block in response.content:
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if block.type == "tool_use":
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handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
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output = handler(**block.input)
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results.append({
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"type": "tool_result",
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"tool_use_id": block.id,
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"content": output,
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})
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```
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4. パスのサンドボックス化により、モデルがワークスペースの外に出ることを防ぐ。
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```python
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def safe_path(p: str) -> Path:
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path = (WORKDIR / p).resolve()
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if not path.is_relative_to(WORKDIR):
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raise ValueError(f"Path escapes workspace: {p}")
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return path
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```
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## 主要コード
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ディスパッチパターン(`agents/s02_tool_use.py` 93-129行目):
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```python
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TOOL_HANDLERS = {
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"bash": lambda **kw: run_bash(kw["command"]),
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||||
"read_file": lambda **kw: run_read(kw["path"], kw.get("limit")),
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||||
"write_file": lambda **kw: run_write(kw["path"], kw["content"]),
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||||
"edit_file": lambda **kw: run_edit(kw["path"], kw["old_text"],
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||||
kw["new_text"]),
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}
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def agent_loop(messages: list):
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while True:
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
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tools=TOOLS, max_tokens=8000,
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)
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messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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return
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results = []
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for block in response.content:
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if block.type == "tool_use":
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handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
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||||
output = handler(**block.input) if handler \
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else f"Unknown tool: {block.name}"
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results.append({
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"type": "tool_result",
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||||
"tool_use_id": block.id,
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||||
"content": output,
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})
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messages.append({"role": "user", "content": results})
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```
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## s01からの変更点
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| Component | Before (s01) | After (s02) |
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|----------------|--------------------|----------------------------|
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| Tools | 1 (bash only) | 4 (bash, read, write, edit)|
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| Dispatch | Hardcoded bash call | `TOOL_HANDLERS` dict |
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| Path safety | None | `safe_path()` sandbox |
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| Agent loop | Unchanged | Unchanged |
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## 設計原理
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ディスパッチマップパターンは線形にスケールする -- ツールの追加はハンドラ関数とスキーマエントリを1つずつ追加するだけだ。ループは決して変更しない。この関心の分離(ループ vs ハンドラ)こそが、エージェントフレームワークが制御フローの複雑さを増すことなく数十のツールをサポートできる理由だ。このパターンはまた、各ハンドラの独立テストも可能にする。ハンドラはループとの結合がない純粋関数だからだ。ディスパッチマップを超えるエージェントは、スケーリングの問題ではなく設計の問題を抱えている。
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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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python agents/s02_tool_use.py
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```
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試せるプロンプト例:
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1. `Read the file requirements.txt`
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2. `Create a file called greet.py with a greet(name) function`
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3. `Edit greet.py to add a docstring to the function`
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4. `Read greet.py to verify the edit worked`
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5. `Run the greet function with bash: python -c "from greet import greet; greet('World')"`
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