LoopAgent 概要

LoopAgent は GPTBots プラットフォームの3つ目のエージェントタイプです。Agent や FlowAgent とは異なり、固定の検索フローに依存することも、人手でフローチャートを描く必要もありません。代わりに、「何を、どの順序で行うか」をモデルが対話の中で自律的に判断します。ナレッジを調べるか、データベースを照会するか、ツールを呼び出すか、有人対応に引き継ぐかをモデル自身が判断し、タスクが完了するまで繰り返しイテレーションします。

オープンエンドで多段階、ツール呼び出しの多いカスタマーサポートや自動化のシナリオに適しています。

3種類のエージェントの選び方

3種類のエージェントの最も根本的な違いは、「誰が実行パスを決めるか」にあります。

ひと言でいえば、Agent と FlowAgent のパスは事前に決められており、LoopAgent のパスはモデルがその場で決めるものです。

アイデンティティ + 能力 + ガードレール

LoopAgent の構築は「フローを描く」ことではなく、次の3つを与えたうえで、モデル自身に進ませることです。

• アイデンティティ（ペルソナ）：モデルが誰であるか、どの業務に対応するか、どのようなトーンと言語で回答するかを伝えます。
• 能力：呼び出せるナレッジベース、ツール／MCP、ワークフロー、データテーブル、スキル、有人対応、フォーム収集などを紐付けます。紐付けたものだけ、モデルはそれを実行する「手」を持ちます。
• ガードレール（ループ上限）：1ターンの対話で最大何回までループするか、連続で何回エラーになったら停止するかを設定し、モデルが際限なく走り続けるのを防ぎます。

LoopAgent が1ターンの対話をどう完了するか

ユーザーメッセージを1件受け取ると、LoopAgent は内部で上限のあるループを実行します。思考 → ツール呼び出し → 結果の観察 → 再び思考……と、モデルが回答できると判断する（正常な終了）か、設定したループ上限に達するまで続きます。

flowchart LR
    A[ユーザーメッセージ] --> B[思考]
    B --> C{ツール呼び出しが必要?}
    C -->|はい| D[ツール呼び出し]
    D --> E[結果を観察]
    E --> B
    C -->|いいえ| F[返信を出力（終了）]

複数ターンにわたってツールを呼び出せるため、LoopAgent の1回の返信は通常の Agent より遅くなることがあります。バックグラウンドでナレッジを数回検索し、いくつかの API を呼び出してから返信することもありますが、これは正常であり、フリーズしているわけではありません。

代表的なシナリオ

• 資料を調べながら業務システムを呼び出し、判断も同時に行う複雑なカスタマーサポート
• 多段階かつ複数システム連携が必要な自動化タスク
• 情報収集、チケット起票、必要に応じた有人対応への引き継ぎが必要なプリセールス／アフターサポート

モデルの推奨

LoopAgent はモデルが自律的に判断し、複数ターンにわたってツールを呼び出すため、消費するクレジットは通常の Agent より多くなりがちで、より高性能なモデルに依存します。モデルが低性能なほど、「ツールを呼び出すべきときに呼び出さない、堂々巡りする、途中でいい加減に回答する」といった問題が起きやすくなります。

• 一般的なシナリオ：テストでは GPT-4.1 などの前世代シリーズでも正常に動作します。
• 複雑な業務シナリオ：新世代の、Agent 向けにトレーニングされたモデル（GPT-5 シリーズや Claude 4 シリーズなど）を優先することをおすすめします。ツール呼び出しと多段階推論がより安定します。

モデルは「エージェントブレイン」パネルで選択します。詳しくはエージェントブレインを参照してください。

ライフサイクル

flowchart LR
    A[作成] --> B[設定] --> C[デバッグ] --> D[公開] --> E[サービス提供]

• 作成：空白またはテンプレートから作成します。プラットフォームがそのまま実行可能なデフォルト設定を自動で用意します。
• 設定：設定ページでモデル、ペルソナ、各種能力を設定します。
• デバッグ：右側のデバッグチャットで効果をリアルタイムに検証します。
• 公開：現在の設定をスナップショットとして固定し、正式に公開します。
• サービス提供：複数のチャネルと Open API を通じて外部にサービスを提供します。

重要：設定ページで「保存」してもデバッグ版が更新されるだけで、「公開」して初めて本番に反映されます。これは LoopAgent を使ううえで最初に理解しておくべき最重要ルールです。詳しくは保存と公開を参照してください。