hello-agents AIエージェント

概要

Hello-Agentsは、中国発のAI教育コミュニティ「Datawhale」が制作・公開した、完全無料のオープンソースAIエージェント学習チュートリアルです。正式名称は《从零开始构建智能体》（ゼロから始めるエージェント構築）。全16章・5部構成で、エージェント（自律的に考えて行動するAIシステム）の基礎概念から、実際に動くマルチエージェントアプリの開発まで、理論と実践を両輪で学べます。2026年7月時点でGitHubスター数は6万を超え、中国語圏のAI開発者コミュニティで最も注目されるエージェント学習資料の一つとなっています。

このチュートリアルが特に注目されるのは、「ツールを使うだけ」で終わらせない点にあります。DifyやCozeのような既製ローコードツール（あらかじめ用意された部品を組み合わせてアプリを作る仕組み）の使い方も学べる一方で、OpenAIのAPIを直接使ってゼロから自分だけのエージェントフレームワーク「HelloAgents v1.0.0」を組み立てる実習まで含んでいます。「車を運転できるだけでなく、エンジンの仕組みも理解して自分で組み上げる」ような体験が、無料で手に入ります。

主な機能

• 全16章の体系的カリキュラム: 第1〜3章でエージェントとLLM（大規模言語モデル）の基礎固め、第4〜7章で実装スキル習得、第8〜12章で高度技術、第13〜16章で実践プロジェクトという5段階の学習ルートを提供。ステップを飛ばさず順番に積み上げられる構成です。

• 自作フレームワーク「HelloAgents」の構築体験: OpenAI APIを直に叩いて、自分専用の軽量エージェントフレームワークをゼロから作ります。既存ツールの「使い方」だけでなく「仕組みの作り方」まで理解できるため、応用力が格段に上がります。

• ReAct・Plan-and-Solve・Reflectionなど経典パラダイムの手実装: AIが「考えて→行動する」サイクル（ReAct）や「計画を立ててから解く」手順（Plan-and-Solve）を、コードで一から書き起こします。ブラックボックスだった動作原理が手を動かすことで腑に落ちます。

• MCP・A2A・ANPなどの最新通信プロトコルを解説: MCP（Model Context Protocol：AIが外部ツールやデータとやり取りするための共通規格）など、2025〜2026年に業界標準となりつつある最新プロトコルを第10章で詳しく扱います。最前線の知識をキャッチアップできます。

• Agentic RL（強化学習によるエージェント訓練）の実習: SFT（指示に従うよう教える学習）からGRPO（報酬をもとに推論力を高める強化学習）まで、モデル訓練の全工程を第11章でカバー。「エージェントを賢くする」ところまで自分で実践できます。

• 智能旅行助手・DeepResearch・サイバータウンの3大実践プロジェクト: 第13〜15章では、MCPを使ったリアルな旅行アシスタントアプリ、自動的に調査レポートを生成するDeepResearch Agent、複数エージェントが社会をシミュレートするサイバータウンの3つの総合プロジェクトを実際に開発します。学んだ技術が「動く成果物」として手に残ります。

• 全章に配套コード付き・PDF無料ダウンロード可: code/フォルダに各章対応のPythonコードがすべて収録されています。オンラインで読むことも、PDFをダウンロードして手元に置くことも、どちらも完全無料です。

料金プラン

> 注意: チュートリアル自体は無料ですが、学習中にOpenAIやその他LLMプロバイダーのAPIを利用する場合、各API提供者の利用料金が別途発生します。料金については各APIプロバイダーの公式サイトを参照してください。

導入方法

ステップ1: オンラインで読み始める（インストール不要）

# ブラウザで以下のURLを開くだけ
国内アクセス: https://hello-agents.datawhale.cc
海外アクセス: https://datawhalechina.github.io/hello-agents/

ステップ2: リポジトリをクローンしてコードを動かす

# GitHubからコードを手元にダウンロード
git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git
cd hello-agents

ステップ3: Pythonの仮想環境を用意して依存ライブラリをインストール

# 仮想環境を作成・有効化
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windowsの場合: venv\Scripts\activate

# 各章のコードフォルダへ移動し、依存関係をインストール
cd code/chapter1
pip install -r requirements.txt  # ※章ごとにrequirements.txtが用意されています

ステップ4: APIキーを設定して第1章を動かす

# 環境変数にOpenAI API KeyをセットするかAPIキーファイルを編集
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

# 第1章のサンプル（智能旅行助手）を実行
python code/chapter1/FirstAgentTest.py

PDF版をダウンロードしたい場合

最新リリースページ: https://github.com/datawhalechina/hello-agents/releases/latest/
国内ダウンロード:   https://www.datawhale.cn/learn/summary/239

こんな人におすすめ

• 「ChatGPTを使うだけ」から卒業したいAI個人開発者: APIを叩いたことはあるけれど、自律的に動くエージェントアプリを作ったことはない、という方の「最初の一歩」に最適。アルゴリズムの深い知識は不要で、基礎的なPythonスキルがあれば始められます。

• DifyやCozeは触ったが、もっと「自由に」作りたいエンジニア: ローコードツールの限界を感じ始めた方へ。フレームワークの裏側を理解して自前で組み上げる実力を身につけたい場合に、本チュートリアルはその橋渡しになります。

• AIエンジニアに転職・スキルアップしたい学生・社会人: 第16章の「卒業制作」として完成させたマルチエージェントアプリは、そのまま就職・転職活動でのポートフォリオとして活用できます。エージェント関連の面試（技術面接）対策章も収録されています。

• 最新のAI技術トレンド（MCP・Agentic RL）をキャッチアップしたい方: 2026年時点の業界最前線であるMCP通信プロトコルや強化学習によるエージェント訓練まで体系的にカバーされており、断片的な情報収集ではなくひとつの教材で全体像をつかめます。

よくある質問

Q. プログラミング初心者でも始められますか？ A. 「まったくのゼロ」からは難しく、基礎的なPythonの読み書きとLLMのAPIを呼び出した経験が推奨されています。ただし、深層学習やモデル訓練の専門知識は不要で、アプリを「作る・動かす」ことに集中した内容です。

Q. 日本語版はありますか？ A. 2026年7月時点では、本文は中国語が主で英語版（README_EN.md）も公式提供されています。日本語の公式翻訳版は現時点では確認されていません。オンライン閲覧ページとPDFはどちらも中国語・英語となります。

Q. コードを動かすのにどのくらいお金がかかりますか？ A. チュートリアル自体は完全無料ですが、演習コードの実行にはOpenAIなどのLLM APIキーが必要で、API利用料が別途かかります。ただしほとんどの章のサンプルは少量のAPIコールで動くため、学習目的であればコストは抑えられます。各APIプロバイダーの公式サイトで料金をご確認ください。

Q. チュートリアルを進める中でわからないことがあったらどこで質問できますか？ A. GitHubのIssueページ（https://github.com/datawhalechina/hello-agents/issues）で質問を投稿できます。また、READMEに掲載されているQRコードから読者コミュニティグループ（WeChat）に参加して、他の学習者や著者と直接やり取りすることも可能です。