Promptの積み重ねを超越：Claudeで「探索-計画-実行-自己修復」全自動Agentワークフローを構築する

もしあなたがまだ単純なPrompt → ResponseパターンでClaudeを使っていたり、Agentic Loopをデッドループ保護や権限インターセプトのない単純なwhileループとして書いているなら、あなたのAIワークフローは本番環境でクラッシュする一歩手前です。

長時間稼働（Long-running）・大規模エンジニアリングコードのリファクタリング・さらには自動運用（Automation Ops）まで処理できるプロダクショングレードのAgentを作る鍵は、Promptの長さではなく、アーキテクチャ設計（Architecture）、コンテキスト管理（Context Management）、そして安全防御（Guardrails）にあります。

本記事では、実際の本番環境での惨事から学び、Anthropic公式が推奨するExplore-Plan-Execute-Verifyアーキテクチャを徹底解説し、Pythonを使って「自己修正と安全インターセプト」を備えたエンタープライズ級のコードAgentワークフローをゼロから構築します。

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