ranxi2001/zero2Agent
面向大厂Agent研发岗位求职的agent教程网站，涵盖技术路线与面试八股文
これは何か
zero2Agent は、プログラマーが自分自身の AI「エージェント」— 大規模言語モデルを使用して推論し、ツールを呼び出し、タスクを完了するソフトウェアシステム — を構築する方法を学ぶための、無料のオープンソースチュートリアルリポジトリ（中国語で書かれています）です。
このプロジェクトは、簡単なデモやコピーペースト用のプロンプトのリストではありません。代わりに、エージェントの背後にあるエンジニアリング原則を順を追って説明し、実際のフレームワークを分解し、動作するコードを提供し、完全な本番プロジェクトと面接対策で締めくくる体系的なコースです。チュートリアルではエージェントの経験は必要ありませんが、すでにコーディング方法を知っていて、AI ツールに慣れていることを前提としています。
対象読者（および対象外）
対象：
- ディープラーニングは知っているが、LLM アプリケーションを構築したことがない開発者
- エージェントエンジニアリングスキルを磨きたい Python プログラマー
- Claude Code や Cursor などのツールを使用していて、内部で実際にどのように動作するかを理解したい人
- エージェントに特化した技術面接やインターンシップを準備している学生
- デモだけでなく、本番環境でエージェントをデプロイしたい人
対象外：
- モデルトレーニング、アライメント、推論最適化を研究している研究者
- エージェントに関する純粋な学術文献レビュー
- 「数分でエージェントを構築」する簡単な近道を探している人
内容
リポジトリには現在、12 の完了したモジュールにわたる 133 の記事が含まれています（もう 1 つのモジュールはまだ更新中です）。内訳は次のとおりです：
| モジュール | 記事数 | 内容 |
|---|---|---|
| エージェント基礎 | 17 | コアコンセプト：エージェントと固定ワークフローの違い、モデル API、ツール呼び出し、コンテキスト、メモリ、プランニング、ループ、インフラストラクチャ |
| LangGraph | 7 | エージェントをグラフとして構築：状態、ノード、条件分岐、並列実行、プロンプトチェーン、LLM 統合 |
| SDK フレームワーク | 4 | OpenAI、Google (genai)、Anthropic (Claude) の公式 SDK — さらに直接比較 |
| フレームワーク調査 | 13 | 13 の一般的なエージェントフレームワーク（AgentScope、Mastra、Semantic Kernel、Eino、LangChain、AutoGen、Vercel AI SDK など）の詳細な調査 |
| OpenClaw エージェント | 9 | 60 行のコアからエージェントフレームワークを構築：単純なワークフロー → チャットボット → ツール付きの完全なエージェントへの進行に従う |
| Claude Code | 12 | 完全なコーディングエージェントを手書きする 12 レッスンのコース：ループ → ツール → サブエージェント → チーム → 分離されたワークツリー |
| DeepSeek Harness | 13 | 設計哲学の詳細：すべてのコンポーネント（モデル、ツール、ファイルシステム、UI、ループ自体も）がプラグインで置き換え可能なエージェントランタイム |
| エージェントトレーニング | 7 | 実践的なトレーニング：SFT、RL、GRPO/PPO、データミックス、シミュレーションサンドボックス、評価、デプロイメント |
| エージェントアプリケーション | 7（進行中） | 実際のアプリケーション：バイブコーディング、ワークフロー、評価、クラウドボット |
| Pi コーディングエージェント | 8 | 本番ターミナルエージェント (Pi) を再構築し、再開可能で埋め込み可能なエージェントランタイムにする |
| Codex CLI | 7 | OpenAI のターミナルエージェント：その Rust アーキテクチャ、設定、サンドボックス、MCP 統合 |
| 面接対策 | 17 | 中国の主要テック企業からの実際の面接質問 — それぞれに「初心者向け回答」と「専門家向け回答」の比較 |
| 最終プロジェクト | 12 | OfferPilot：手書きの 10 層「ハーネス」でゼロから構築された完全な面接診断エージェント（LangChain や LangGraph に依存しない） |
無料の「グリーンブック」
オンラインコースに加えて、プロジェクトは 『Agent 面接 800 問』 という無料 PDF を公開しています（現在バージョン 1.3.0）。これは、Ant、Alibaba、ByteDance、Tencent、Ctrip、Baidu などの企業での実際の面接経験から得られた、17 の主要トピック領域にわたる 828 の質問をカバーする、凝縮された面接当日のチートシートです。付随するオンライン問題バンクは 844 問に更新されています。この本は CC BY-NC-SA 4.0 ライセンス（帰属表示付きで共有自由、非営利）の下で提供されています。
構築方法
リポジトリは Jekyll ベースの静的サイトで、GitHub Pages でホストされるように設計されています。onefly.top/zero2Agent でオンラインで読むか、リポジトリをクローンしてローカルで実行できます：
git clone https://github.com/ranxi2001/zero2Agent
cd zero2Agent
# Jekyll をインストール（Ruby が必要）
gem install bundler jekyll
bundle install
# ローカルプレビュー
bundle exec jekyll serve
クレジットとライセンス
チュートリアルはその情報源を公然とクレジットしています：既存のいくつかのオープンソースプロジェクト（shareAI-lab の Claude Code コース、Learn-OpenClaw プロジェクト、公式 DeepSeek Harness リポジトリなど）からコンテンツを借用・適応し、常に帰属表示を行い、場合によってはオリジナルの書き直しを行っています。リポジトリ自体は MIT ライセンス の下で提供されています — つまり、商用目的を含め、自由に使用、変更、配布できます。
一言で言えば
AI ツールを使用することから、真のエージェントシステムを構築することへ移行したいプログラマーであれば — そしてそれを適切に、本番グレードのアーキテクチャと面接グレードの深さで行いたいなら — zero2Agent は、構造化された記事を一つずつ通して、その旅全体を案内します。
関連
- プロジェクト
- プロジェクト
- プロジェクト
- プロジェクト