【最新版】OpenClawのAgent Loopとは？初心者向けにやさしく解説

Agent Loopって何？（まずイメージ）

Agent Loop（エージェントループ）は、OpenClawが「AIっぽく会話する」だけじゃなく、実際に作業までやり切るための“流れ”です。

ここはこういう意味：
Loop は「ぐるぐる回る」じゃなくて、1回の依頼（1メッセージ）を最初から最後まで通す処理のこと。 受付 → 実行 → 片付け（保存）までが1セットです。

イメージ：受付カウンター（Gateway）に依頼が来て、担当者（AI）が資料を集めて、道具（ツール）も使って、結果を報告し、作業記録をファイルに残す…という業務フロー。

ループの流れ（超ざっくり5ステップ）

• 1）受付（intake）: メッセージを受け取る
• 2）文脈づくり（context assembly）: 会話履歴や設定、必要なファイル情報を集める
• 3）AIが考える（model inference）: 返答や次の行動を決める
• 4）道具を使う（tool execution）: 調べる／書き換える／送信する…などを実行
• 5）返信＋記録（reply + persistence）: 返事を返して、セッション（履歴）に保存する

ポイント：OpenClawは、この流れをセッションの整合性が崩れない形で実装しています。

「セッションごとに直列」が効く理由（初心者向け）

Agent Loopは、同じセッション（同じ会話の続き）では同時に2本走らないように並びます。 つまり「この人との会話の処理は、順番に片付ける」設計です。

ここはこういう意味：
もし同時に走ると、例えば「Aの返答の途中でBの作業が始まって、履歴が混ざる」「同じファイルを2つの作業が同時に書いて壊れる」みたいな事故が起きやすい。 直列にすることで、そういう事故を減らします。

イメージ：同じ担当者に同時に2件の電話が来たら混乱するので、順番待ち（キュー）で1件ずつ処理する感じです。

ストリーミング返信って何？（生成途中の“実況”）

OpenClawは、AIが文章を作っている途中でも、少しずつ返答を流せます（ストリーミング）。 長い返事のときに「待ってる感」が減るのがメリットです。

ここはこういう意味：
返信には「途中経過（partial）」と「最終版（final）」があり、最終版はループが完了（end）または失敗（error）したタイミングで確定します。

フック（Hook）＝“差し込みポイント”

Agent Loopの途中に、あなたの側で「ここでルールを差し込みたい」「ログを取りたい」という地点があります。 それがフック（hook）です。

• before_prompt_build: AIに渡す前の文脈（system promptや追加コンテキスト）を調整できる
• before_tool_call / after_tool_call: ツール実行の前後でパラメータや結果をチェックできる
• agent_end: 最終的な出力と実行メタ情報を見て、後処理できる

イメージ：業務フローの途中に「上長レビュー」「監査ログ記録」「最終チェック」みたいな工程を追加できる感じです。

タイムアウト（時間切れ）と“途中で終わる”パターン

ループは無限に走り続けないように、時間制限（タイムアウト）があります。 例えば重い作業や、外部APIが詰まったときに、ずっと待ち続けないための安全装置です。

• AI実行そのものが時間切れになる（abort）
• 待っている側（wait）がタイムアウトする（待つのをやめるだけで、実行は続く場合がある）
• ネットワーク切断やキャンセル（stop）で終わる

初心者向け：まず試すなら何を触る？

いきなり複雑な自動化を組むより、まずは「ループが正しく回っている」ことを確認すると安定します。

• シンプルな依頼を投げて、返信が返るか
• ツールを使う依頼（例：ファイルを読む/書く）で、想定通りの操作になるか
• ログ/履歴が残っているか（後で追えるか）

CLIを触れる環境なら、入口としては次のようなコマンドが出てきます（環境により差があります）。

openclaw agent "今日のタスクを3つに整理して"

まとめ

• Agent Loopは「受付→文脈→推論→ツール→返信→保存」までの一連の流れ
• セッションごとに直列実行されるので、履歴やツール実行が混ざりにくい
• ストリーミング、フック、タイムアウトが“運用の安全装置”になる

参考

• https://docs.openclaw.ai/concepts/agent-loop.md