Abstract
Claude CodeやCodexをはじめとするCoding Agentは、もはや多くのエンジニアにとって日常的な開発パートナーになりつつあります。一方で「その裏側で何が起きているのか」を自分の言葉で説明できる人はどのくらいいるでしょうか？便利ではありますが、中身はブラックボックスなことが多いと思います。
本セッションでは、Congin Agentを「自分で作る」ことで理解を深めていきます。Coding Agentを構成要素まで分解すると、LLM APIとの対話、ファイルの読み書き、シェルやGitなど外部コマンドの実行、それらを束ねる思考ループ（agentic loop）、そして暴走を防ぐためのガードレールなどの組み合わせです。これらを、LangChainやLlamaIndexといったフレームワークにあえて頼らず、Pythonの標準ライブラリと最小限のLLM SDKだけで組み上げていきます。
実装過程で実際に踏み抜いた「思考ループの打ち切り設計」「コマンド実行の権限分離」「コンテキスト長との折り合い」など、どうすれば良いのか？と悩んだポイントについても共有します。
Coding Agentを「使う」だけでなく、「自分で設計し実装してみたい」人にとっての、最初の一歩になるセッションを目指します。
About the speaker
Takanobu Nozawa
中学生の頃にインターネットを通じた情報共有・コミュニケーションに魅力を感じ、大学では情報学を専攻。 卒業後はSIerに就職し、製造業向けERPパッケージの開発・導入に約5年間従事。 2019年3月に機械学習エンジニアとしてコネヒト株式会社へ入社し、コミュニティアプリ「ママリ」におけるコンテンツモデレーションシステムやレコメンドシステムの導入、検索システムのリプレイスや全社向けデータ基盤の構築などに従事。 その後、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て、2026年4月にCTOに就任。