feat: build an AI agent from 0 to 1 -- 11 progressive sessions

- 11 sessions from basic agent loop to autonomous teams
- Python MVP implementations for each session
- Mental-model-first docs in en/zh/ja
- Interactive web platform with step-through visualizations
- Incremental architecture: each session adds one mechanism

docs/ja/s01-the-agent-loop.md

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+# s01: The Agent Loop
+
+> AIコーディングエージェントの秘密はすべて、モデルが「終了」と判断するまでツール結果をモデルにフィードバックし続けるwhileループにある。
+
+## 問題
+
+なぜ言語モデルは単体でコーディングの質問に答えられないのか。それはコーディングが「現実世界とのインタラクション」を必要とするからだ。モデルはファイルを読み、テストを実行し、エラーを確認し、反復する必要がある。一回のプロンプト-レスポンスのやり取りではこれは実現できない。
+
+agent loopがなければ、ユーザーが自分でモデルの出力をコピーペーストして戻す必要がある。つまりユーザー自身がループの役割を果たすことになる。agent loopはこれを自動化する: モデルを呼び出し、モデルが要求したツールを実行し、結果をフィードバックし、モデルが「完了」と言うまで繰り返す。
+
+単純なタスクを考えてみよう: 「helloと出力するPythonファイルを作成せよ」。モデルは(1)ファイルを書くことを決定し、(2)書き、(3)動作を検証する必要がある。最低でも3回のツール呼び出しが必要だ。ループがなければ、そのたびに手動の介入が必要になる。
+
+## 解決策
+
+```
++----------+      +-------+      +---------+
+|   User   | ---> |  LLM  | ---> |  Tool   |
+|  prompt  |      |       |      | execute |
++----------+      +---+---+      +----+----+
+                      ^               |
+                      |   tool_result |
+                      +---------------+
+                      (loop continues)
+
+The loop terminates when stop_reason != "tool_use".
+That single condition is the entire control flow.
+```
+
+## 仕組み
+
+1. ユーザーがプロンプトを入力する。これが最初のメッセージになる。
+
+```python
+history.append({"role": "user", "content": query})
+```
+
+2. メッセージ配列がツール定義と共にLLMに送信される。
+
+```python
+response = client.messages.create(
+    model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
+    tools=TOOLS, max_tokens=8000,
+)
+```
+
+3. アシスタントのレスポンスがメッセージに追加される。
+
+```python
+messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
+```
+
+4. stop reasonを確認する。モデルがツールを呼び出さなかった場合、ループは終了する。これが唯一の終了条件だ。
+
+```python
+if response.stop_reason != "tool_use":
+    return
+```
+
+5. レスポンス中の各tool_useブロックについて、ツール(このセッションではbash)を実行し、結果を収集する。
+
+```python
+for block in response.content:
+    if block.type == "tool_use":
+        output = run_bash(block.input["command"])
+        results.append({
+            "type": "tool_result",
+            "tool_use_id": block.id,
+            "content": output,
+        })
+```
+
+6. 結果がuserメッセージとして追加され、ループが続行する。
+
+```python
+messages.append({"role": "user", "content": results})
+```
+
+## 主要コード
+
+最小限のエージェント -- パターン全体が30行未満
+(`agents/s01_agent_loop.py` 66-86行目):
+
+```python
+def agent_loop(messages: list):
+    while True:
+        response = client.messages.create(
+            model=MODEL, system=SYSTEM, messages=messages,
+            tools=TOOLS, max_tokens=8000,
+        )
+        messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
+        if response.stop_reason != "tool_use":
+            return
+        results = []
+        for block in response.content:
+            if block.type == "tool_use":
+                output = run_bash(block.input["command"])
+                results.append({
+                    "type": "tool_result",
+                    "tool_use_id": block.id,
+                    "content": output,
+                })
+        messages.append({"role": "user", "content": results})
+```
+
+## 変更点
+
+これはセッション1 -- 出発点である。前のセッションは存在しない。
+
+| Component     | Before     | After                          |
+|---------------|------------|--------------------------------|
+| Agent loop    | (none)     | `while True` + stop_reason     |
+| Tools         | (none)     | `bash` (one tool)              |
+| Messages      | (none)     | Accumulating list              |
+| Control flow  | (none)     | `stop_reason != "tool_use"`    |
+
+## 設計原理
+
+このループはすべてのLLMベースエージェントの普遍的な基盤だ。本番実装ではエラーハンドリング、トークンカウント、ストリーミング、リトライロジックが追加されるが、根本的な構造は変わらない。シンプルさこそがポイントだ: 1つの終了条件(`stop_reason != "tool_use"`)がフロー全体を制御する。本コースの他のすべて -- ツール、計画、圧縮、チーム -- はこのループの上に積み重なるが、ループ自体は変更しない。このループを理解することは、すべてのエージェントを理解することだ。
+
+## 試してみる
+
+```sh
+cd learn-claude-code
+python agents/s01_agent_loop.py
+```
+
+試せるプロンプト例:
+
+1. `Create a file called hello.py that prints "Hello, World!"`
+2. `List all Python files in this directory`
+3. `What is the current git branch?`
+4. `Create a directory called test_output and write 3 files in it`