Callous-0923/agent-study

解決する課題

多くの開発者がAIエージェントを学びたいと考えていますが、散在し構造化されていないリソースに直面しています。このコースは、ゼロから体系的に設計されたパスを提供し、コア理論と実践的なエンジニアリングの両方をカバーし、就職面接の準備と本番対応を重視しています。37章を7つの段階的なレイヤーに整理し、各章は自己完結型の実行可能なPythonファイルであり、完全な講義ノートと実行可能なコードを兼ねています。

仕組み

コースは37章で構成され、7つのレイヤーにグループ化されています：基礎、エンジニアリング実践、深い技術分析、本番とフロンティア、高度なアーキテクチャ、コアスキル強化、エキスパートレベルの高度。リポジトリをクローンし、セットアップスクリプトを実行し、必要に応じてOpenAI互換のAPIキーを設定し（初期の章のみ必要）、各章のPythonファイルを実行して講義内容とデモを表示します。後の章のほとんど（第8-12章、第14-28章）はPython標準ライブラリのみに依存し、APIキーは不要です。全資料はレスポンシブなダークブルーデザインのライブウェブサイトとしても利用でき、何もインストールせずにブラウザで読んで探索できます。

対象読者

新卒者、キャリアチェンジを目指すエンジニア、AIエージェントを体系的に習得したい開発者を対象としています。20の高頻度面接質問を含み、章ごとに面接の重要ポイントをマークし、複数の学習パス（ゼロから、面接スプリント、製品構築）を提供するため、求職者に特に役立ちます。

ハイライト

• 37章、22000行以上のコード、60以上の実行可能な例
• 各章は完全な講義と実行可能なコードの両方である.pyファイル
• 第8章以降のほとんどの章はAPIキー不要で、Python標準ライブラリのみを使用
• 幅広いトピックカバレッジ：RAG深掘り、MCPプロトコル、A2Aプロトコル、ツール呼び出しの内部、モデルルーティング、セマンティックキャッシュ、エージェントセキュリティ、DSPy、ストリーミングアーキテクチャ、可観測性など
• 面接指向：高頻度の試験ポイントと回答フレームワークをマーク
• 理論からエキスパートレベルの実践までの7つの段階的なレイヤー
• MITライセンス、自由に使用、変更、配布可能