汎用エージェント基盤は「借りる部品」と「自作する部品」でできている——組み立て前の部品表

以前ポートフォリオを実コードで分類したとき、製品は3類型（製品内蔵型・外枠拘束型・自律ループ型）に割れ、選択は「ループ内に人間がいるか／安いオラクルがあるか」で決まる、というところまで詰めた。だがあのとき、ひとつだけ意図的に括弧に入れた層がある。enforcement の部品レイヤーだ。前回は「検証層がどこから来るか」で型を分けただけで、その検証層を実際に何で組み立てるか——「外で判定して突き返す」ための道具や検証器そのもの——には踏み込まなかった。

今回その括弧を開ける。製品を「型」で見るのではなく、何を組み合わせて建てるか＝部品で見る。そして次回、この部品表で実際に1本のパイプラインを組み立てる。部品の話の次に組み立てのチュートリアルが来るのは、当然の順序だ。

部品は2系統に割れる

エージェント基盤の部品は、出所で2つに分かれる。

• 借りる部品 — プラットフォーム（Claude Code / Agent SDK）が供給する。skill・plugin・hook・MCP・subagent・Dynamic Workflows
• 自作する部品 — 自分のフレームワークで足す。外部ループ（ralph-loop）・決定論ゲート（qualify / quality.sh）・収束条件・schema 契約・state 外部化

この区分は3類型の F 軸——「enforcement 層の出所が、ホスト製品か／自作か／不在か」——の延長だ。製品内蔵型（manginus）は enforcement をほぼ借りる。外枠拘束型（文書生成系, 3big）と自律ループ型（autoresearch）は、借り物だけでは足りない部分を自作する。どの部品を借り、どこを自作で埋めるかが設計の実体だ。

借りる部品 — プラットフォームが供給する

skill — 再利用可能な手順

特定タスクの手順とドメイン知識をひとまとめにした単位。「PDF を OCR する」「KDP に出稿する」のような繰り返す作業を、その都度プロンプトで説明し直さずに呼び出せる。部品としての役割＝手続きの再利用。組み立てでは「ingest の前処理」のような定型工程を skill 化して差す。

plugin — 配布と束ねの単位

skill・command・hook・MCP 設定をまとめて配布できるパッケージ。${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} で自分のパスを解決し、他人の環境でも動く。部品としての役割＝部品の容れ物。自作部品を含めて1つの「基盤キット」として配るとき、これが外殻になる。

hook — 決定論的な割り込み

PreToolUse / PostToolUse / Stop などのイベントで、コードを強制実行する。危険なコマンドをブロックする、ツール実行後に検査を走らせる、といった「外で判定して突き返す」をプラットフォーム側で借りられる。部品としての役割＝借り物の enforcement。ただし hook が供給するのは決定論的な割り込みであって、「この出力は意味として正しいか」の判定はしてくれない。そこは後述の自作部品で埋める。

MCP — 外部ツール・検証器の口

Model Context Protocol。外部のツール・データ源・検証器を、エージェントから叩ける形で繋ぐ標準の口。専門ドメインの一次情報を引く参照系 MCP や、全文検索の kbsearch——これらは取得にも使えるが、本質的には出力後の照合に使える検証器だ。部品としての役割＝事実の供給と照合。組み立てでは「extract した引用を MCP で原文照合する」継ぎ目に効く。

subagent — 文脈を分離した実行単位

親の文脈を汚さず、独立したコンテキストで1仕事をさせる単位。並列に何体も立てられる。部品としての役割＝分割統治の最小単位。「1資料＝1サブエージェント」で ingest を並列化する、検証を複数視点に割る、といった fan-out の素になる。

Dynamic Workflows — オーケストレーション部品

サブエージェントの群れを JavaScript で決定論的に編む層。前回詳しく実測したが、pipeline（バリアなし連結）・parallel（バリアあり）・schema（型保証出力）・verify（反証パネル）という小さなプリミティブの組み合わせだ。部品としての役割＝部品同士の配線。subagent が「実行単位」なら、Dynamic Workflows は「それらをどう並べ、どう待ち合わせるか」を書く部品。

自作する部品 — 自分のフレームワークで足す

借りる部品だけでは、無人で回す基盤は完成しない。プラットフォームは「意味の検証」と「ループの記憶」を供給してくれないからだ。そこを自作で埋める。

外部ループ — ralph-loop

claude -p を反復で叩き、状態をファイルに外部化する12-Factor の stateless reducer 型エンジン。ループの記憶をエージェントの文脈内に持たせず、毎イテレーション外部ファイルから読み直す。3big・autoresearch をはじめ、専門ドメインのリサーチ系・文書生成系のパイプラインが揃ってこれを「外で判定して突き返す層」の背骨に使う、自分のポートフォリオのハウスパターンだ。部品としての役割＝反復と収束の制御。Dynamic Workflows が「幅（同時並列）」を編むのに対し、ralph は「深さ（反復して良くする）」を司る。

決定論ゲート — qualify / quality.sh / check_match.sh

出力を機械的に検査して、基準を満たさなければ突き返すスクリプト群。3big の qualify_*.py（26個）、リサーチ系の quality.sh（参照 PDF の実在チェック）、文書生成系の check_match.sh（一次資料でない出典を直接根拠扱いするのを機械 reject）。部品としての役割＝致命的失敗面への継ぎ目検査。外枠拘束型の品質は、この決定論ゲートをどこに置くかで決まる。hook が「割り込みの場所」を借りられるのに対し、「何を検査するか」は自作するしかない。

schema 契約と意味検証

出力の形を保証するのが schema（Dynamic Workflows の schema も、自前パイプラインの JSON フォーマット指定も同じ役割）。検証がツール呼び出し層で走り、合わなければモデルがリトライするので、手で JSON.parse する脆さが消える。出力の意味を検証するのが LLM judge や DeepEval HallucinationMetric（文書生成系で EDD 稼働中）。部品としての役割＝形と意味の二段チェック。決定論ゲートが「形・構造」を、意味検証が「内容の妥当性」を担当する。

state 外部化 — results.tsv / log.jsonl / gap.md

ループの記憶をエージェントの外に置くファイル群。autoresearch の results.tsv / changelog.md、文書生成系の log.jsonl / gap.md。部品としての役割＝ループをまたぐ永続記憶。これがあるから、途中で落ちても再開でき、どの入力からどう出力したかの監査証跡が残る。前回 Dynamic Workflows と比べて「自分のパイプラインの方が重い」と感じた正体の一部はこれで、重さと引き換えに再実行性と監査を買っている。

借りる × 自作の対応

部品は単独では意味が薄い。借り物が供給しない穴を、自作部品が埋める対応で見ると効く。

借りる部品が供給するもの	供給しない穴	埋める自作部品
hook ＝ 決定論的な割り込みの場所	何を検査するか（意味の判定）	決定論ゲート / 意味検証
subagent ＝ 並列実行単位	反復して収束させる仕組み	外部ループ（ralph）
Dynamic Workflows ＝ 幅の配線	深さ（壁時計 timeout・ループ記憶）	ralph + state 外部化
MCP ＝ 事実の供給と照合の口	「照合を必ず通す」強制	決定論ゲートに照合を組み込む
schema ＝ 出力の形の保証	内容が妥当かの判定	LLM judge / DeepEval

絵にすると、借りる部品（緑）の穴を、自作部品（桃）が一対一で塞いでいるのが見える。

この対応が、組み立ての設計図そのものになる。

参考までに、Anthropic 自身の出荷済み縦型エージェントも同じ部品構成で読める。Claude for Legal の grounding は MCP 的な事実照合と検証層の組み合わせで、派手な自律エージェントというより部品の堅実な配線だった。違うのは、彼らがホスト製品として enforcement を内製・供給しているのに対し、自分は借りる部品＋自作部品で同じ機能を組む点だ。汎用基盤の上でここまで組める、というのがこのシリーズの主張の核心になる。

次回：この部品表で組み立てる

部品が揃ったら、当然その次は組み立てだ。次回は、この部品表を使って小さな資料群を ingest → extract → compile → query する最小パイプラインを1本、実際に建てる。

• ingest … 1資料＝1 subagent で並列取り込み（borrowed: subagent / Dynamic Workflows の fan-out）
• extract … schema で型保証して抽出（borrowed: schema ／ self: 意味検証）
• compile（reduce） … 断片を統合する。map-reduce 型の品質はここに宿る（self: 決定論ゲート）
• query … 統合結果に問い合わせる
• 外側に ralph の反復ループ＋qualify ゲート＋state 外部化（self）

借りる部品（B）と自作部品（C）が1本のパイプラインで全部発火する。前回固めた結論——「各ステップ内は Dynamic Workflows で fan-out＋schema、ステップ境界はファイル契約＋ralph で永続」というハイブリッド——を、最小 PoC で動かして見せる。読み物としての部品表が、再現できる実物に変わる。そこが、この基盤が「便利ツールの寄せ集め」ではなく「世界を上書きするための部品表」だと示せる場所だ。