learn-claude-code AIエージェント

概要

learn-claude-codeは、shareAI-labが公開するオープンソースの学習プロジェクトです。「AIエージェント（AIが自律的に考えて行動し続ける仕組み）をゼロから自作する」というテーマで、全20章・各章に独立した動作可能なPythonコードとSVG図解が付属します。MITライセンスで完全無料公開されており、2026年7月時点でGitHubスター約67,000・フォーク約11,000を誇る、AIエージェント学習教材としては世界有数の規模です。中国語・英語・日本語の3言語対応READMEが各章に同梱されており、日本語話者もドキュメントを読みながら学べます。

なぜ注目されるのか——その理由は「黒箱を開ける」コンセプトにあります。Claude CodeやKode CLIといった商用AIエージェントは内部の仕組みが非公開ですが、本教材はその核心部分（エージェントループ・ツール呼び出し・コンテキスト管理・チーム連携など）を30行以下のコードから段階的に再現して見せます。「モデルが賢さの80%を担い、ハーネス（AIが動く作業環境を整えるコード）が残りの20%を担う」という考え方のもと、エンジニアが「何を作るべきか」を正確に理解できるよう設計されています。

主な機能

• 20章・段階的カリキュラム（s01〜s20）: 1章ごとに概念を1つだけ追加する構成。s01の「ループ＋Bashコマンド1本」から始まり、s20の「全機能を1つのループに統合した完成形エージェント」まで、脱落しにくい順序で構成されています。
• 各章に独立した動作可能コード（code.py）: 章ごとに単体で実行できるPythonファイルが付属。読むだけでなく実際に動かして確認できます。前の章のコードに戻れば「どの機能が増えたか」が一目でわかります。
• コンテキスト圧縮（Context Compaction）の実装学習: 長時間の会話でAIの記憶が溢れる問題を解決する「コンテキスト圧縮」の仕組みを、コードを書きながら理解できます（s08章）。
• サブエージェント・チーム協調: 親エージェントが子エージェントに仕事を割り振り、非同期で並列処理する「マルチエージェントチーム」の設計を実装例付きで学べます（s15〜s17章相当）。
• Worktreeによるタスク隔離: 複数の作業を互いに干渉させずに同時進行させる「Worktree（作業木）」の使い方を、エージェント設計の観点で学べます（s18章）。
• MCP（外部ツール接続の仕組み）の接続実装: MCP（Model Context Protocol＝AIエージェントが外部のツールやデータに繋がるための規格）をエージェントのツール一覧に組み込む方法を学べます（s19章）。
• 3言語対応ドキュメント＋SVG図解: 各章のREADMEは中国語（原文）・英語・日本語の3言語で提供。複雑な章にはSVGフロー図が添付され、仕組みを視覚的に把握できます。

料金プラン

> 注意: コードを実際に動かすにはAnthropicのAPIキーが必要です。APIの利用料金はAnthropicの公式料金ページをご確認ください。learn-claude-code自体には課金要素はありません。

導入方法

前提条件: Python 3.x・Git・Anthropic APIキー（Anthropic公式サイトで取得）

# 1. リポジトリをクローン（自分のPCにコピー）する
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
cd learn-claude-code

# 2. 必要なPythonライブラリをインストールする
pip install -r requirements.txt

# 3. APIキーを設定する
cp .env.example .env
# .envファイルを開き、ANTHROPIC_API_KEY=あなたのキー を記入する

# 4. 最初の章（s01）からコードを実行する
python s01_agent_loop/code.py

# 中間の複雑な章を試す場合
python s08_context_compact/code.py

# 最終章（全機能統合）を確認する
python s20_comprehensive/code.py

Webサイトで読む場合（コードを動かさずドキュメントだけ読みたい場合）:

cd web && npm install && npm run dev
# ブラウザで http://localhost:3000 を開く

> 推奨: s01から順番にREADME.ja.md（日本語訳）を読み、各章のcode.pyを実際に動かしながら進めてください。各章は前章の内容を前提としているため、飛ばし読みは非推奨です。

こんな人におすすめ

• 「AIエージェントを作ってみたいが内部の仕組みがわからない」個人開発者: Claude CodeやCursorのような自律型AI開発ツールの内部設計を、動くコードで理解したい方。ハーネス工学の全体像を30〜200行のコードで段階的に把握できます。
• Pythonが読める・書けるが、AIエージェント設計は初めての方: 難解な論文や抽象的な解説ではなく、「実際に動くコード＋図解＋日本語README」で学べるため、AI応用開発への入り口として最適です。
• 自社サービスにAIエージェント機能を組み込みたいスタートアップ・個人開発者: 全20章を修了後、Kode-CLI（学習の延長線にある本格CLIツール）や公式SDKへ進む道が自然に用意されています。
• 「なぜClaude Codeはあんなに賢く動くのか」を知りたい好奇心旺盛な方: 商用製品の黒箱を教育用に再現したリポジトリなので、AIエージェントの設計哲学そのものを理解できます。製品を使うだけでなく、作る側の視点を得たい方に向いています。

よくある質問

Q. プログラミング初心者でも学べますか？ A. Pythonの基本文法（関数・ループ・辞書など）が読める方を対象としています。完全なプログラミング未経験の方には難しい場合があります。ただし各章のREADMEは日本語訳も用意されており、コードと合わせて読めば概念は理解しやすい構成です。

Q. Anthropic以外のAIモデル（DeepSeekやGLMなど）でも動きますか？ A. 本教材のコードはAnthropicのAPIを前提に書かれています。ただし学習後に進めるKode-CLIは、GLM・MiniMax・DeepSeekなどの開放型モデルにも対応しています。教材本体での他社モデル対応は公式には明記されていないため、詳細は公式GitHubのIssueをご確認ください。

Q. 20章すべてが最新版ですか？Webサイトと内容が違うのはなぜですか？ A. 2026年時点の最新版はGitHubリポジトリ直下の「s01〜s20フォルダ（新20章トラック）」です。公式Webサイト（learn.shareai.run）は移行期間中のため、旧12章版を表示している場合があります。新規学習者はGitHubのs01_agent_loop/〜s20_comprehensive/フォルダを参照してください。

Q. 学習後はどうすればよいですか？ A. 20章を修了すると、ハーネス工学の全体像を理解した状態になります。公式が提示する次のステップは2つです。①npm i -g @shareai-lab/kodeでKode-CLI（本格的なエージェントCLI）をインストールして実プロダクト開発に進む、②kode-agent-SDKを使ってバックエンドやブラウザ拡張機能にエージェント機能を組み込む、のいずれかです。