keyuchen21/agentic-engineering-handbook

解決する問題

本番グレードのAIシステムを構築するには、エージェント、ツール使用、MCP、メモリ、長時間実行ワークフロー、コーディングエージェント、エージェントハーネス、評価、安全性の習得が必要です。その知識はOpenAIブログ、Anthropicのエンジニアリング記事、SDKドキュメント、クックブック、研究論文に散在しています。このハンドブックは218の厳選されたリソースを1つの構造化された学習ロードマップに統合し、ワールドクラスのエージェンティックエンジニアになることを目指します。

仕組み

ハンドブックは段階的な学習ロードマップとして構成されています。フェーズ0ではエージェントループ（モデル+ツール+1つのループという中核的なアイデア）を説明し、bashのみのエージェントからサブエージェントとスキルを持つものへと発展する5つの実行可能なPython例（v0からv4）を提供します。フェーズ1ではエージェントの基礎を扱います：レバレッジなどのメンタルモデル、ワークフローとエージェントを決定するための4つの質問チェックリスト、OpenAI、Anthropic、Googleからのプロンプトガイダンス。フェーズ2ではMCPとツールエコシステムを深掘りします。フェーズ3ではコンテキスト、メモリ、スキルに焦点を当てます。フェーズ4ではハーネスと長時間実行エージェントを扱い、後のフェーズでは評価、本番システム、エージェントトレーニングや検索などの高度なコースワークに拡張します。

各フェーズでは、OpenAI、Anthropic、Google、Cloudflare、Hugging Faceなどのベンダーからの「最初に読む」および「次に読む」リソースをリストし、その後に読書を実践に変える「ビルド演習」を提供します。コーディングエージェント、セキュリティ、コードレビュー、SRE向けの応用実践トラックもあり、P0/P1/P2レベルの完全な読書表も用意されています。

対象読者

ハンドブックは4つのオーディエンスに異なる出発点を提供します：エージェント初心者（フェーズ0から始めてコアフェーズに従う）、すでにLLMアプリを構築している開発者（フェーズ2または3から始めてギャップを埋める）、プロジェクトを構築しようとしている人（ビルド演習と実践トラックを使用）、そして参考資料を探している人（完全な読書表にジャンプ）。

ハイライト

• 218の厳選されたリソースを1つの構造化されたロードマップに統合
• フェーズベースの学習パス（フェーズ0-7）がエージェントループ、MCP、コンテキスト/メモリ/スキル、ハーネス、評価、本番システムをカバー
• フェーズ0のエージェントループラボでの実行可能なPythonコード：bashのみからスキル対応へとエージェントが成長する5つのバージョン
• コーディングエージェント、セキュリティ、コードレビュー、SRE向けの具体的なビルド演習プロンプトと応用実践トラック
• P0/P1/P2参照レベルの完全な読書表