TheSyart/claude-agent-examples

解決する問題

多くのチュートリアルは AI エージェントをブラックボックスとして扱うか、重いフレームワークで包むことを急ぎます。このプロジェクトはエージェントを分解し、プレーンな Python でステップバイステップで再構築するため、各部分がどのように機能するかを実際に理解できます。メインループ、メモリ、ツール、プランニング、サブエージェント、チーム調整、MCP、フックなどです。各後続ステップは前のステップのすべてを保持し、新しい機能を 1 つだけ追加するため、学習曲線は緩やかで明確です。

仕組み

学習パスは単一の API 呼び出し（step01）から始まり、順に追加されます：メモリなしのループ、チャット履歴、システムプロンプト、ツール使用、スキル、メモリシステム、TODO リストプランナー、サブエージェント、エージェントチーム、MCP サーバー、そしてエージェントの動作をインターセプトまたは監査するフック。各ステップは、独立した Python ファイル（build-agent-example/code/ 内）と、対応する説明ドキュメント（build-agent-example/doc/ 内）の両方として存在し、統一された構造（問題、解決策、仕組み、変更点、試してみる）を使用します。リポジトリには、スキル用のデモリソース、メモリテンプレート、ローカル MCP タイムサーバー、10 の HTML 講義スライド（PPT）、および最初の 7 つの Bilibili ビデオのタイムスタンプ付きトランスクリプトも含まれています。

12 のコードステップに加えて、プロジェクトは Computer Use（観察-判断-実行-観察ループによるブラウザとデスクトップの制御）を講義スライドのみで説明しています。実際の実装は、関連プロジェクト TheSyart/emperor-agent にあります。このプロジェクトは、これらのコンポーネントをすべて、Web UI、ストリーミング、テレメトリを備えたより完全なローカルエージェントに編成しています。

対象読者

これは、既製のフレームワークを使用するだけでなく、AI エージェントの内部を理解したい開発者と学習者向けです。基本的な Python に慣れており、エージェントが単一のモデル呼び出しからマルチエージェントコラボレーションまでどのように構築されるかを見たい場合は、このコースが適しています。付属の PPT とトランスクリプトは、自習、復習、または自分の説明の録画にも使用できます。

ハイライト

• 厳密に累積的な教育パス：step11 = step10 + MCP、step12 = step11 + Hooks。
• 各ステップは、読みやすく実行しやすい単一ファイルの Python スクリプトを保持します。
• エージェントのライフサイクル全体をカバー：メインループ、メモリ、ツール、スキル、プランニング、サブエージェント、チーム調整、MCP、フック。
• デモメモリファイルとスキル定義（例：memory/history.jsonl、memory/MEMORY.md、skills/red-braised-pork/SKILL.md）が含まれており、後のステップで読み書きされます。
• 詳細な学習のための HTML 講義スライドとタイムスタンプ付きビデオトランスクリプトを提供。
• 学んだすべての部分を実世界のローカルエージェントに組み合わせた実用的なフォローアッププロジェクト（Emperor Agent）を指し示します。