datawhalechina/deepagents-in-action

このプロジェクトについて

Deep Agents 実戦 は、LangChain と LangGraph フレームワークを使ってAIエージェントを構築する方法を教える、無料の中国語オンラインコースです。DataWhaleオープンソースコミュニティによって公開され、LangChain認定アンバサダーである沧海九粟によって執筆されました。

このコースには、17章 の図解入りレッスンと、すぐに実行できる実験テンプレートが含まれており、ビデオ補足も随時追加されています。最初のエージェントから始まり、タスク計画、ファイルシステム、サブエージェントの協調、コンテキスト管理を段階的にカバーします。

対象読者

賢いが専門家ではない学習者で、AIエージェントを実際に体験したい人向けです。このコースでは、理論を読むだけでなく、実験に沿って進めることを前提としています。コースは中国語です。

学べること（章マップ）

準備 — AgentSeekというツールを使って開発環境をセットアップし、コーディング中にフレームワークレベルのガイダンスを提供するAIコーディングアシスタントの「スキル」をインストールします。

バージョン更新ガイド — Deep Agents v0.7での変更点（より軽量なデフォルト設定、単純なターンでの基本入力トークンの約65%削減、新しいファイルツールの動作）と、v0.5/v0.6からの移行方法を説明します。

認知章

• 第1章: 「Agent Harness」とは何か、Deep Agents、LangChain、LangGraphの役割分担
• 第2章: 5分で最初のエージェントを構築する

コア章

• 第3章: 仮想ファイルシステム — エージェントがコンテンツと中間結果を保存する方法
• 第4章: タスク計画 — エージェントに複雑なタスクの分解を教える
• 第5章: サブエージェント — 作業の委任とコンテキストの分離
• 第6章: 非同期サブエージェント — 複数のサブタスクを並列実行

アドバンスト章

• 第7章: スキル — 再利用可能な能力パッケージ
• 第8章: 長期記憶 — 会話をまたぐ記憶
• 第9章: ヒューマン・イン・ザ・ループ — 安全な人間の承認フロー
• 第10章: サンドボックス実行 — コードを安全に実行
• 第11章: ファイルシステム権限 — 宣言的な読み書き境界
• 第12章: MCP — エージェントのツールエコシステムを拡張する標準プロトコル

フロンティアプレビュー

• 第13章: 評価ルーブリック — エージェントが受け入れ基準に対して自己反復
• 第14章: ストリーミング — エージェントとツールのイベントをリアルタイムで監視
• 第15章: インタープリター — エージェントがコードでツールをオーケストレーション
• 第16章: 動的サブエージェント — コードでオーケストレーションされたマルチエージェントパターン
• 第17章: 決定モデルハーネス — モデルルーティングと自動モードによるエージェント制御

進め方

各章には実験テンプレートがあります。AgentSeekをインストールし、テンプレートを作成し（例: agentseek create deepagents/default）、.envファイルを設定し、agentseek doctorで環境を確認し、agentseek devで起動します。モデルはクラウドモデルプラットフォームである SiliconFlow（硅基流动） を通じてアクセスします。コースのスポンサーは新規ユーザーに16元のバウチャーを提供し、残った紹介クレジットはプールされ、クォータを使い切った学生を補助します。

アクセス方法

• オンライン読書: datawhalechina.github.io/deepagents-in-action/
• Bilibiliビデオ: READMEからリンク
• Xiaohongshu投稿: READMEからリンク

サイト自体の技術スタック

コースウェブサイトはAstro 6、Tailwind CSS 4、TypeScriptで構築されています。章のコンテンツはcontent/フォルダ内のMarkdownファイルとして保存され、ビルド前にscripts/chapters.jsonからメタデータを注入する前処理スクリプトが実行されます。ローカル開発にはNode.js ≥ 22.12.0が必要です。

ライセンス

• コーステキスト: CC BY-NC-SA 4.0（継承、非営利）
• ウェブサイトソースコード: MIT

貢献方法

プルリクエストを歓迎します — タイプミスの修正、レイアウトの改善、コンテンツの議論など。すべての貢献者はREADMEの「特別な感謝」セクションで謝意が示され、LangChain公式コミュニティ（中国）のギフトを受け取ります。

主要情報一覧

項目	詳細
言語	中国語
教えるフレームワーク	LangChain / LangGraph / Deep Agents
章	17 + 準備 + バージョン更新ガイド
著者	沧海九粟 (LangChain認定アンバサダー)
モデルプロバイダー	SiliconFlow (硅基流动)
コンテンツライセンス	CC BY-NC-SA 4.0
コードライセンス	MIT
現在のバージョン	Deep Agents 0.7.x推奨

注: READMEには、このコースが2000以上のGitHubスターを獲得し、Trendshiftに掲載されていると記載されていますが、正確なスター数はREADME自体には記載されていません。