OpenCode プラグイン：大規模モデルの Think 段階の無限ループを検出して中断する

GLM-5.2 は think 段階で無限ループに陥り、同じ内容を出力し続けて自力で停止できない。固まったセッションは API クレジットを消費し続け、タイムアウトまたは手動中断するまでワークフローをブロックする。一度の無限ループで数元分のクレジットが無駄になり、日常使用への影響は大きい。

既存のツールはこのシナリオに適さない。LoopGuard は Python ライブラリで LangChain エコシステム向けであり、コードレベルでの統合が必要だ。AgentSight は eBPF ベースで Linux 専用、macOS では使えない。OpenCode に組み込まれ、既存のワークフローに変更を加えない軽量な手法が必要だ。

OpenCode のプラグインシステムは event フックを提供し、内部イベントを監視できる。その中の message.part.delta はストリーミングの増分コンテンツを含み、トークンが一つ生成されるたびにトリガーされる。このイベントを利用して、出力コンテンツに重複パターンが出現していないかをリアルタイムに検出できる。

検出ロジックは delta を蓄積し、テキスト末尾の 20〜200 文字のブロックを走査する。同じブロックが連続して 3 回以上出現すれば無限ループと判定する。典型的な think ループは同じ文の反復出力で、例えば以下のようになる。

「この問題は多角的に分析する必要があると考えます。まず、この問題は多角的に分析する必要があると考えます。まず、この問題は多角的に分析する必要があると考えます。まず、」

検出後は session.abort を呼び出してセッションを中断する。ユーザーの手動操作は不要だ。

設定方法。~/.config/opencode/opencode.json に以下を追加する。

{
  "plugin": [
    ["~/.config/opencode/plugins/opencode-think-loop-detector.ts", {
      "minPatternLen": 20,
      "maxPatternLen": 200,
      "repeatCount": 3
    }]
  ]
}

三つのパラメータが調整可能だ。minPatternLen と maxPatternLen は走査するブロック長の範囲を定義し、repeatCount は反復回数の閾値を定義する。repeatCount を下げるとより敏感になり、上げると誤報が減る。テストでは通常の対話、コード生成、自然言語の反復いずれも誤報を出さなかった。

限界はテキストの反復しか検出できず、意味的なループは検出できないことだ。モデルが異なる表現で同じ観点を繰り返す場合は検出できない。実際に遭遇する think 無限ループの多くは明らかなテキスト反復で、この手法で大半のシナリオをカバーできる。

プラグインのアドレス：think-loop-detector