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What it solves

このプロジェクトは、AI エージェント用の「ハーネス」を構築するための包括的な教育フレームワークを提供します。エージェンシーはプロンプトチェーンやノーコードワークフロービルダーで作られるという誤解に対し、エージェンシーはモデル自体の属性であり、ハーネスはモデルが行動できるようにする運用環境（ツール、知識、権限）であると主張します。

How it works

本プロジェクトは、単一の不変な「エージェントループ」を基盤とした 20 の段階的レッスンで構成されています。各レッスンはコアループを変更せずにエージェントの機能を拡張する新しいメカニズムを導入します。これらのメカニズムは以下を含みます：

• Tooling: bash やファイル I/O など、原子的かつ組み合わせ可能なツールの実装。
• Context Management: 長時間セッションを扱うためのコンテキスト圧縮とメモリサブシステムの実装。
• Task Orchestration: 依存関係グラフとバックグラウンド実行を持つタスクシステムの作成。
• Collaboration: 非同期メールボックスと共有通信プロトコルを備えたエージェントチームの設定。
• Governance: 権限境界と承認ワークフローの確立。
• Integration: Model Context Protocol（MCP）を使用して外部機能をプラグイン。

Who it’s for

これは「ハーネスエンジニア」向けに設計されています。シンプルなプロンプトエンジニアリングを超えて、特定ドメイン（特にソフトウェアエンジニアリング）で自律的な AI エージェントを展開するために必要なプロフェッショナルグレードのインフラを構築したい開発者向けです。

Highlights

• Progressive Curriculum: シンプルな bash 対応ループから包括的なエージェントハーネスまで、20 ステップの学習パス。
• Harness-Centric Philosophy: 「ドライバー」ではなく「車両」（運用環境）に焦点を当てます。
• Concrete Implementations: 各レッスンに実行可能な code.py ファイルと説明的な README を含みます。
• Architectural Patterns: サブエージェントの分離、オンデマンドスキルロード、ワークツリー分離のパターンを教えます。