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Agent インタラクション層

agent を動かすものは構造的に 3 種類あります: 外部システムが呼び込む、Reyn 自身がターンを起こす、実行中のターンに割り込む。これらを 3 層として名付ける ことで、agent の制御プレーンを明示的かつ governable に保てます — これが要点です。 autonomy-first なフレームワーク（OpenClaw / Hermes 系の self-hosted agent）は「世界が どう agent に到達するか」を自由な配線と LLM の裁量に大きく委ねますが、Reyn は trigger 境界を first-class で監査可能なサーフェスにします。predictability-over-autonomy の 姿勢と一貫しています。

3 層はいずれも最終的に同じ primitive — agent の inbox に置かれる message （send_to_agent_impl パス）— に合流します。違いは 誰が起点で、いつ かだけです。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 外部接続層   (外 → Reyn; Reyn は server)                 │
│       MCP server · A2A server · gateway                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  2. 内部トリガー層 (Reyn → 新しい agent ターン)              │
│       cron · inject_message (提案)                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  3. ターン内介入層 (実行中ターンに割り込む)                  │
│       lifecycle hooks (提案)                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                          ↓ 全層が合流
                   agent inbox / send_to_agent_impl

ステータス注記。 層 1 と cron（層 2）は 実装済。inject_message（層 2）と hook 層全体（層 3）は 提案段階 — 設計段階でありコードには未存在。本ページは各々を その旨マークします。提案中の機構を現状の挙動と読み違えないでください。

1. 外部接続層（外が Reyn を呼ぶ）

外部 caller が agent session に message を届け、Reyn は passive server として振る舞い ます。3 つの接続種別、いずれも 実装済:

接続 caller 返答の配送
MCP server（SSE / stdio）— src/reyn/mcp/server.py AI クライアント（Claude Code, Cursor） 同期 — caller がブロックして待つ
A2A server（HTTP JSON-RPC）— src/reyn/interfaces/web/routers/a2a.py peer AI エージェント（LangGraph, CrewAI 等） 同期、または caller 指定の webhook_url へ非同期
gateway（Slack / LINE 等）— src/reyn/gateway/ 人間（チャットプラットフォーム経由） 非同期 — Reyn が platform API を呼んで配送

outbound の非対称性。 MCP と A2A は outbound 返答を caller に委ねられます: 返答は同期で返るか、caller が提供した callback URL へ POST されるため、Reyn 側に platform 固有の outbound コードは不要です。gateway は違い、Reyn が outbound を担い ます: socket で待っている caller がいないため、Reyn が能動的に platform へ返答を push する必要があります。

現状のコードでは gateway は inbound のみ配送します（sample_line / sample_slack の webhook が push_to_agent を呼ぶ）。outbound 返答は gateway 自身で なく別の MCP tool（例: Slack MCP server）経由が前提です。gateway が inbound と outbound の両方を担う形 — 自前の outbound MCP tool を登録し、self-contained な gateway が送受信を完結させる — はこの層の 提案中の完成形です。

関連: A2A、MCP。

2. 内部トリガー層（Reyn がターンを起こす）

ここでは外部 caller を介さず、Reyn 自身が新しい agent ターンを開始します。

  • cron — src/reyn/runtime/cron/（実装済）。スケジュールされた CronJob が 対象 agent の inbox に message を dispatch し、スケジュールされた trigger からの attributed な agent ターンを生みます。
  • inject_message（提案）— agent の inbox に message を置いてターンを起こす プログラム的な呼び出し。

両者は 構造的に同じ操作 — agent の inbox に message を置いてターンを開始する — であり、dispatch の契機（スケジュール か 明示呼び出し か）だけが異なります。この 等価性こそが両者を 1 層にまとめる理由です。

3. ターン内介入層（実行中のターンに割り込む）— 提案

最初の 2 層がターンを 開始する のに対し、この層は 既に実行中のターンに割り込み・ 拡張 します。これは全体が 提案段階 です — Reyn には現状 hook 機構がありません （router loop や session に lifecycle callback 点がない）。

提案されている形は lifecycle hooks の集合で、src/reyn/core/dispatch/dispatcher.py から dispatch されます:

  • pre_tool_call — tool 実行直前（block / 書き換え可能）。
  • post_tool_call / transform_tool_result — tool 実行直後。
  • pre_llm_call — LLM 呼び出し直前（例: context injection）。
  • transform_llm_output、および session-lifecycle events。

これは調査した competitor の hook システムに最も直接対応する層です。Reyn では OS の 他部分と同じ permission / event 規律の下に置かれることになります。

実装済 vs 提案（まとめ）

層 実装済 提案
1 — 外部接続 MCP, A2A, gateway（inbound） gateway outbound 完成
2 — 内部トリガー cron inject_message
3 — ターン内介入 — lifecycle hooks（層全体）

なぜ 3 層か

価値は、agent に到達する新しい手段すべてに対する単一かつ網羅的な問い — これは 外→Reyn か、Reyn→新ターン か、ターン内 か? — にあります。あらゆる インタラクションがちょうど 1 つの層に属し、同じ inbox primitive に合流するため、 制御プレーンは監査可能なまま保たれ、新機構は後付けでなく OS の permission / event 保証を継承します。これらの経路が場当たり的な autonomy-first フレームワークに対する、 governance-first 側の対応物です。

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