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Learn Claude Code -- AI Agent をゼロから構築する

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                    THE AGENT PATTERN
                    =================

    User --> messages[] --> LLM --> response
                                      |
                            stop_reason == "tool_use"?
                           /                          \
                         yes                           no
                          |                             |
                    execute tools                    return text
                    append results
                    loop back -----------------> messages[]


    これだけだ。すべての AI コーディングエージェントはこのループ。
    他はすべて改良に過ぎない。

11 の段階的セッション、シンプルなループから完全な自律チームまで。 各セッションは1つのメカニズムを追加する。各メカニズムには1つのモットーがある。

s01   "Bash があれば十分" — 1つのツール + 1つのループ = エージェント

s02   "ループは変わらない" — ツール追加はハンドラー追加であり、ロジック追加ではない

s03   "行動する前に計画せよ" — 可視化された計画がタスク完了率を向上させる

s04   "プロセス分離 = コンテキスト分離" — サブエージェントごとに新しい messages[]

s05   "必要な時にロード、事前にではなく" — system prompt ではなく tool_result で知識を注入

s06   "戦略的忘却" — 古いコンテキストを忘れて無限セッションを実現

s07   "状態は圧縮を生き延びる" — ファイルベースの状態はコンテキスト圧縮に耐える

s08   "撃ちっ放し" — ノンブロッキングスレッド + 通知キュー

s09   "追記で送信、排出で読取" — 永続チームメイトのための非同期メールボックス

s10   "同じ request_id、2つのプロトコル" — 1つの FSM パターンでシャットダウン + プラン承認

s11   "ポーリング、クレーム、作業、繰り返し" — コーディネーター不要、エージェントが自己組織化

---

コアパターン

def agent_loop(messages):
    while True:
        response = client.messages.create(
            model=MODEL, system=SYSTEM,
            messages=messages, tools=TOOLS,
        )
        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 = TOOL_HANDLERS[block.name](**block.input)
                results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": output,
                })
        messages.append({"role": "user", "content": results})

各セッションはこのループの上に1つのメカニズムを重ねる -- ループ自体は変わらない。

クイックスタート

git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
cd learn-claude-code
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # .env を編集して ANTHROPIC_API_KEY を入力

python agents/s01_agent_loop.py       # ここから開始
python agents/s11_autonomous_agents.py  # 完全自律チーム

Web プラットフォーム

インタラクティブな可視化、ステップスルーアニメーション、ソースビューア、各セッションのドキュメント。

cd web && npm install && npm run dev   # http://localhost:3000

学習パス

フェーズ1: ループ                     フェーズ2: 計画と知識
==================                   ==============================
s01  エージェントループ      [1]     s03  TodoWrite               [5]
     while + stop_reason                  TodoManager + nag リマインダー
     |                                    |
     +-> s02  ツール             [4]     s04  サブエージェント      [5]
              dispatch map: name->handler     子ごとに新しい messages[]
                                              |
                                         s05  Skills               [5]
                                              SKILL.md を tool_result で注入
                                              |
                                         s06  Compact              [5]
                                              3層コンテキスト圧縮

フェーズ3: 永続化                     フェーズ4: チーム
==================                   =====================
s07  タスクシステム           [8]     s09  エージェントチーム      [9]
     ファイルベース CRUD + 依存グラフ      チームメイト + JSONL メールボックス
     |                                    |
s08  バックグラウンドタスク   [6]     s10  チームプロトコル        [12]
     デーモンスレッド + 通知キュー         シャットダウン + プラン承認 FSM
                                          |
                                     s11  自律エージェント        [14]
                                          アイドルサイクル + 自動クレーム

                                     [N] = ツール数

プロジェクト構成

learn-claude-code/
|
|-- agents/                        # Python リファレンス実装 (s01-s11 + 完全版)
|-- docs/{en,zh,ja}/               # メンタルモデル優先のドキュメント (3言語)
|-- web/                           # インタラクティブ学習プラットフォーム (Next.js)
|-- skills/                        # s05 の Skill ファイル
+-- .github/workflows/ci.yml      # CI: 型チェック + ビルド

ドキュメント

メンタルモデル優先: 問題、解決策、ASCII図、最小限のコード。 English | 中文 | 日本語

セッション	トピック	モットー
s01	エージェントループ	Bash があれば十分
s02	ツール	ループは変わらない
s03	TodoWrite	行動する前に計画せよ
s04	サブエージェント	プロセス分離 = コンテキスト分離
s05	Skills	必要な時にロード、事前にではなく
s06	Compact	戦略的忘却
s07	タスクシステム	状態は圧縮を生き延びる
s08	バックグラウンドタスク	撃ちっ放し
s09	エージェントチーム	追記で送信、排出で読取
s10	チームプロトコル	同じ request_id、2つのプロトコル
s11	自律エージェント	ポーリング、クレーム、作業、繰り返し

ライセンス

MIT

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モデルがエージェントだ。私たちの仕事はツールを渡して、邪魔をしないこと。