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これは何か？

Agents From Scratch は、AIエージェントをゼロから構築する手順を解説するチュートリアル形式のリポジトリです。最終目標は、Gmail APIに接続してメールを管理できる「アンビエント」エージェントを作成することです。プロジェクトは4つの段階に分かれており、各段階にはノートブック（対話型レッスン）と付随するコードが含まれています。セットアップ手順、テストスイート、デプロイメントノートも提供されます。

構成はどうなっていますか？

1. 序文 – LangGraph 101：LangGraph（エージェント構築用フレームワーク）の簡単な入門。チャットモデル、ツール呼び出し、エージェントとワークフロー、ノードやエッジなどの基本概念をカバーします。
2. エージェントの構築：メールのトリアージ（メッセージの分類）と返信草案を作成するエージェントを組み合わせたメールアシスタントから始めます。これが中核となる実装です。
3. 評価：サンプルのメールデータセットを使用してエージェントの動作をテストする方法を学びます。テストでは、LLM-as-a-judgeアプローチとLangSmithによる追跡を使用して、応答品質、ツール呼び出し、トリアージの決定をチェックします。
4. 人間参加型（Human-in-the-loop）：エージェントがアクション（メール送信や会議スケジュールなど）を実行する前に、人間がレビューして承認できる機能を追加します。このためのインターフェースとしてAgent Inboxが提供されます。
5. メモリ：アシスタントにメモリを追加し、ユーザーのフィードバックから学習し、長期的な好みを記憶できるようにします。LangGraphのStoreを使用して長期永続化を実現します。

最終的な完全機能版（email_assistant_hitl_memory_gmail.py）は実際のGmailと統合され、LangGraphプラットフォームにデプロイできます。

実行に必要なものは？

• Python 3.11以上（LangGraphとの互換性に必要）
• APIキー：OpenAI（モデル用）とLangSmith（トレースと評価用）から取得
• パッケージのインストール – リポジトリは編集可能モードでインストールする必要があります（pip install -e . または uv sync --extra dev）。ノートブックが正しく動作するために必要です。
• Gmail統合の場合：src/email_assistant/tools/gmail/README.mdの特定の指示に従ってGoogle API資格情報を設定します。

重要なポイント

このリポジトリは実践的で段階的なガイドです。絶対的な基本から始まり、実際のメールを処理できるデプロイ可能でメモリ対応のエージェントにまで構築します。その過程で、エージェントの評価と改善、人間の監視の追加、長期メモリの付与の方法を示します。これらの原則は、あなたが構築するどのエージェントにも適用できます。