AI Factoryのタスク計画ループ

lab: ai-factory-planner / skills / execution trace

文脈: AI Factoryはテキストを返すだけのチャットではなく、作業ループであるべきです。目標を受け取り、手順に分解し、ツールを選び、読みやすいexecution traceを残します。

問題: 計画のないエージェントはすぐノイズになります。余計な作業をし、文脈を失い、なぜそのskillを選んだか説明せず、人間の判断が必要な場面でも自信を持って進みます。

アプローチ: プランナーはstateを持つべきです。目標、前提、手順、各ステップの状態、選んだskill、入力、結果、停止理由。危険な操作にはexplicit approval、不確実性には質問が必要です。

結論: 良いplanning loopはAIを万能にしません。作業を観測可能にします。何を確認したか、どこにリスクがあるか、何を再現できるか、どのステップが結果を出したかが見えます。

次のステップ: plan scoringを追加する。コスト、リスク、外部データ依存、次のアクションへの確信度。