Claude で初めての AI エージェントを構築する方法：最初の API 呼び出しから自律型システムまで

1while True:
2    user_input = input("> ")
3    response = call_claude(user_input)
4    print(response)

1import anthropic
2
3client = anthropic.Anthropic()
4
5response = client.messages.create(
6    model="claude-sonnet-4-6",
7    max_tokens=4096,
8    system="""あなたはコードレビューエージェントです。
9
10ルール:
11- コメントする前に差分全体を読んでください
12- スタイルの好みではなく、実際のバグのみをフラグしてください
13- 問題がなければ、"LGTM" と言って停止してください
14- 頭の中でテストしていない変更を提案しないでください
15- 出力形式: {file, line, issue, fix} の JSON 配列""",
16    messages=[{"role": "user", "content": diff_content}]
17)

1# 正確な形状を Claude に伝えることで JSON 出力を強制
2system = """有効な JSON のみを返してください。Markdown は不要です。説明は不要です。
3スキーマ:
4{
5  "status": "pass" | "fail",
6  "issues": [{"file": str, "line": int, "issue": str}],
7  "summary": str
8}"""

1tools = [{
2    "name": "run_sql",
3    "description": "データベースに対して読み取り専用の SQL クエリを実行します",
4    "input_schema": {
5        "type": "object",
6        "properties": {
7            "query": {
8                "type": "string",
9                "description": "実行する SQL SELECT クエリ"
10            }
11        },
12        "required": ["query"]
13    }
14},
15{
16    "name": "write_file",
17    "description": "ディスク上のファイルにコンテンツを書き込みます",
18    "input_schema": {
19        "type": "object",
20        "properties": {
21            "path": {"type": "string"},
22            "content": {"type": "string"}
23        },
24        "required": ["path", "content"]
25    }
26}]

1import json
2from pathlib import Path
3
4def run_agent(task: str, max_attempts: int = 5):
5    state = {"task": task, "attempts": [], "done": False}
6
7    for i in range(max_attempts):
8        # 状態からコンテキストを構築
9        context = build_prompt(state)
10
11        # ツールを使って Claude を呼び出す
12        result = call_claude(context, tools)
13
14        # ツール呼び出しを実行
15        output = execute_tools(result)
16
17        # 結果を検証
18        check = verify(output)
19
20        # 状態を更新
21        state["attempts"].append({
22            "attempt": i + 1,
23            "action": result.summary,
24            "passed": check.passed,
25            "reason": check.reason
26        })
27
28        if check.passed:
29            state["done"] = True
30            break
31
32    # 次の実行のために状態を保存
33    Path("state.json").write_text(json.dumps(state, indent=2))
34    return state

1# CLAUDE.md
2
3## プロジェクト
4タスク管理 API。Python 3.12、FastAPI、PostgreSQL。
5
6## ルール
7- すべての応答: {data, error, meta} スキーマ
8- すべての新しいエンドポイントにはテストが必要
9- コミットメッセージ: type(scope): description
10- ロギングに print() を使用しないでください。structlog を使用してください。
11
12## 既知の問題
13- 認証ミドルウェアは Authorization ではなく x-auth-token を期待します
14- テストスイートはフル実行で 45 秒かかります。イテレーションには --filter を使用してください。

1# learnings.md
2
3- 支払い API はべき等キーをボディではなくヘッダーに期待します
4- PostgreSQL NOTIFY はコネクションプールで明示的な LISTEN が必要です
5- レート制限は IP ごとではなくキーごとにカウントします。テストには一意のキーが必要です。

1def verify(output):
2    # テストスイートを実行
3    result = subprocess.run(
4        ["pytest", "tests/", "-x", "--tb=short"],
5        capture_output=True, text=True
6    )
7    return {
8        "passed": result.returncode == 0,
9        "reason": result.stdout if result.returncode != 0 else "all tests pass"
10    }

1# レビュアープロンプト - ビルダーとは別
2reviewer_system = """あなたは厳格なコードレビュアーです。
3あなたの唯一の仕事は問題を見つけることです。
4
5チェック:
6- コードは仕様と一致していますか？
7- キャッチされていないエッジケースはありますか？
8- すべてのテストは実際に正しいものをテストしていますか？
9
10すべてが正しければ、応答: {"passed": true}
11何か問題があれば、応答: {"passed": false, "issues": [...]}
12
13改善点を提案しないでください。実際のバグのみをフラグしてください。"""

1import anthropic, subprocess, json
2from pathlib import Path
3
4client = anthropic.Anthropic()
5CLAUDE_MD = Path("CLAUDE.md").read_text()
6LEARNINGS = Path("learnings.md").read_text()
7
8SYSTEM = f"""あなたはコーディングエージェントです。
9Issue を読んでください。修正を書いてください。テストを実行してください。
10
11プロジェクトコンテキスト:
12{CLAUDE_MD}
13
14既知の問題:
15{LEARNINGS}
16
17ルール:
18- 何かを変更する前にコードベース全体を読んでください
19- すべての変更に対してテストを書いてください
20- テストが失敗した場合は、テストではなくコードを修正してください
21- すべてのテストが合格したら停止してください"""
22
23TOOLS = [
24    read_file_tool,
25    write_file_tool,
26    run_command_tool,
27    search_codebase_tool,
28]
29
30def run(issue_text, max_attempts=5):
31    messages = [{"role": "user", "content": issue_text}]
32
33    for attempt in range(max_attempts):
34        # Claude を呼び出す
35        response = client.messages.create(
36            model="claude-sonnet-4-6",
37            max_tokens=8192,
38            system=SYSTEM,
39            tools=TOOLS,
40            messages=messages
41        )
42
43        # ツール呼び出しを実行
44        messages = handle_tool_use(response, messages)
45
46        # 検証: テストを実行
47        test_result = subprocess.run(
48            ["pytest", "-x", "--tb=short"],
49            capture_output=True, text=True
50        )
51
52        if test_result.returncode == 0:
53            print(f"{attempt + 1} 回の試行で完了")
54            return True
55
56        # 失敗をループにフィードバック
57        messages.append({
58            "role": "user",
59            "content": f"テストが失敗しました:\n{test_result.stdout}\n修正して再試行してください。"
60        })
61
62    return False