chore: Spring AI 重构
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abel533
+59
-51
@@ -1,4 +1,4 @@
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# s04: Subagents
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# s04: Subagents (サブエージェント)
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`s01 > s02 > s03 > [ s04 ] s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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@@ -8,7 +8,7 @@
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## 問題
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エージェントが作業するにつれ、messages配列は膨張し続ける。すべてのファイル読み取り、すべてのbash出力がコンテキストに永久に残る。「このプロジェクトはどのテストフレームワークを使っているか」という質問は5つのファイルを読む必要があるかもしれないが、親に必要なのは「pytest」という答えだけだ。
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エージェントが作業するにつれ、messages 配列は膨張し続ける。すべてのファイル読み取り、すべてのコマンド出力がコンテキストに永久に残る。「このプロジェクトはどのテストフレームワークを使っているか」という質問は5つのファイルを読む必要があるかもしれないが、親エージェントに必要なのは「pytest」という一言だけだ。
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## 解決策
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@@ -28,67 +28,75 @@ Parent context stays clean. Subagent context is discarded.
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## 仕組み
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1. 親に`task`ツールを追加する。子は`task`を除くすべての基本ツールを取得する(再帰的な生成は不可)。
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1. 親エージェントに `task` ツールを持たせる。子は `task` を除くすべての基本ツールを持つ（再帰的な生成は不可）。
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```python
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PARENT_TOOLS = CHILD_TOOLS + [
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{"name": "task",
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"description": "Spawn a subagent with fresh context.",
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"input_schema": {
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"type": "object",
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"properties": {"prompt": {"type": "string"}},
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"required": ["prompt"],
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}},
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]
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```
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2. サブエージェントは`messages=[]`で開始し、自身のループを実行する。最終テキストだけが親に返る。
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```python
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def run_subagent(prompt: str) -> str:
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sub_messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
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for _ in range(30): # safety limit
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SUBAGENT_SYSTEM,
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messages=sub_messages,
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tools=CHILD_TOOLS, max_tokens=8000,
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```java
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// 親 Agent: 基本ツール + SubagentTool を持つ
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this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
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.defaultSystem("You are a coding agent. "
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+ "Use the task tool to delegate subtasks.")
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.defaultTools(
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new BashTool(),
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new ReadFileTool(),
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new WriteFileTool(),
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new EditFileTool(),
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new SubagentTool(chatModel) // 親 Agent 専用
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)
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sub_messages.append({"role": "assistant",
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"content": response.content})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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break
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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)
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results.append({"type": "tool_result",
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"tool_use_id": block.id,
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"content": str(output)[:50000]})
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sub_messages.append({"role": "user", "content": results})
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return "".join(
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b.text for b in response.content if hasattr(b, "text")
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) or "(no summary)"
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.build();
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```
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子のメッセージ履歴全体(30回以上のツール呼び出し)は破棄される。親は1段落の要約を通常の`tool_result`として受け取る。
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2. サブエージェントは新しい `ChatClient` で起動し、独立したコンテキストを持つ。最終テキストだけが親に返る。
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## s03からの変更点
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```java
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@Tool(description = "Spawn a subagent with fresh context. "
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+ "Use for exploration or subtasks that might pollute the main context.")
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public String task(
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@ToolParam(description = "The task prompt") String prompt,
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@ToolParam(description = "Short description", required = false)
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String description) {
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| Component | Before (s03) | After (s04) |
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|----------------|------------------|---------------------------|
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| Tools | 5 | 5 (base) + task (parent) |
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| Context | Single shared | Parent + child isolation |
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| Subagent | None | `run_subagent()` function |
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| Return value | N/A | Summary text only |
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// 新しい ChatClient を作成 -- これが「コンテキスト隔離」のすべて
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ChatClient subClient = ChatClient.builder(chatModel)
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.defaultSystem("You are a coding subagent. "
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+ "Complete the task, then summarize findings.")
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.defaultTools( // 基本ツール、task なし（再帰防止）
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new BashTool(),
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||||
new ReadFileTool(),
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||||
new WriteFileTool(),
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||||
new EditFileTool()
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)
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.build();
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String result = subClient.prompt()
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.user(prompt)
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.call()
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.content();
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// 最終テキストだけを返し、子 Agent のコンテキストは破棄
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return (result != null) ? result : "(no summary)";
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}
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```
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サブエージェントは複数回のツール呼び出しを実行するかもしれないが、メッセージ履歴全体は破棄される。親が受け取るのは要約テキストだけで、通常の `tool_result` として返される。Spring AI の `ChatClient.call()` が内部でツールループを管理するため、手動でイテレーション回数を制限する必要はない。
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## s03 からの変更点
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| コンポーネント | 変更前 (s03) | 変更後 (s04) |
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|----------------|------------------|---------------------------------------|
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| Tools | 5 | 5 (基本) + SubagentTool (親側のみ) |
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| コンテキスト | 単一共有 | 親 + 子隔離 (独立した ChatClient) |
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| Subagent | なし | `SubagentTool.task()` メソッド |
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| 戻り値 | 該当なし | 要約テキストのみ |
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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/s04_subagent.py
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mvn exec:java -Dexec.mainClass=io.mybatis.learn.s04.S04Subagent
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```
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以下のプロンプトを試してみよう (英語プロンプトの方が LLM に効果的だが、日本語でも可):
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1. `Use a subtask to find what testing framework this project uses`
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2. `Delegate: read all .py files and summarize what each one does`
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2. `Delegate: read all .java files and summarize what each one does`
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3. `Use a task to create a new module, then verify it from here`
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