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ループノードは、各サイクルが前のサイクルの結果をベースに構築される反復的なワークフローを実行します。配列要素を独立して処理するイテレーションとは異なり、ループは各反復で進化する段階的なワークフローを作成します。

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ループ vs イテレーション

各反復パターンをいつ使用するかを理解する：
順次処理 - 各サイクルは前の結果に依存する段階的改良 - 出力が反復を通じて改善または進化する状態管理 - 変数がサイクル全体で持続し蓄積されるユースケース - コンテンツ改良、問題解決、品質保証

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設定

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ループ変数

ループの反復全体で持続し、ループ完了後もアクセス可能な変数を定義します。これらの変数は状態を維持し、段階的なワークフローを可能にします。

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終了条件

ループの実行を停止するタイミングを設定： ループ終了条件 - 終了するタイミングを決定する式（例：quality_score > 0.9） 最大ループ回数 - 無限ループを防ぐための安全制限 ループ終了ノード - このノードに到達した時の即座の終了
ループは、終了条件が満たされる、最大回数に達する、またはループ終了ノードが実行されるときに終了します。条件が指定されていない場合、ループは最大回数まで継続されます。

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基本ループの例

50 未満の数値が見つかるまでランダムな数値を生成：
ランダム数値生成の基本ループワークフロー
ワークフローステップ：
  1. コードノード が 1-100 のランダムな整数を生成
  2. If-Else ノード が数値が 50 未満かをチェック
  3. テンプレートノード が 50 未満の数値に対して「完了」を返しループ終了をトリガー
  4. 終了条件が満たされるまでループが継続
ループ実行ステップと結果

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高度なループの例

反復的改良によって詩を作成し、各バージョンが前のバージョンをベースに構築： ループ変数：
  • num - 0 から開始し、各反復でインクリメントするカウンター
  • verse - 現在の詩のバージョンを保持するテキスト変数
ワークフローロジック：
  1. If-Else ノード がnum > 3をチェックして終了タイミングを決定
  2. 大規模言語モデルノード が前のバージョンをベースに改良された詩を生成
  3. 変数アサイナー がカウンターと詩の内容を更新
  4. ループ終了ノード が 4 回の改良サイクル後に終了
大規模言語モデルのプロンプトは現在の詩と反復コンテキストの両方を参照： 
You are a European literary figure creating poetic verses.

Current verse: {{verse}}

Refine and improve this poem based on your previous work.

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一般的なユースケース

コンテンツ改良 - 品質基準が満たされるまで、複数の大規模言語モデルレビューを通じてテキスト、コード、またはデザインを段階的に改善。 問題解決 - 複雑な問題を反復的なステップに分割し、各サイクルが前の進捗に基づいて次の論理的な部分に取り組む。 研究ワークフロー - 各検索サイクルの結果に基づいて、研究クエリを反復的に検索、分析、改良。 品質保証 - すべての基準が満たされるまで、出力を繰り返しテストし検証し、改善を実施。

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ベストプラクティス

明確な終了条件の定義 - 無限実行を防ぐため、ループが終了のための具体的で測定可能な条件を持つことを確保。 適切な制限の設定 - 期待される複雑さと処理要件に基づいて、適切な最大反復回数を使用。 効果的な状態管理 - 不要なデータ蓄積を避けながら、反復間で必要な情報を維持するためにループ変数を使用。 進捗の監視 - 特に長時間実行されるプロセスについて、ループ実行を追跡するためのログや進捗インジケーターを含める。
最終更新日 2026年6月25日