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aa1143

aa1143/NamiAgent

11のレッスンを通じて最小限のAIエージェントを一から作り、実行可能なローカルエージェントとブラウザーUIも備えた中国語のチュートリアル。

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最終コミット
8 日前

これは何？

NamiAgentは、AIエージェントを一から作るための初心者向けチュートリアルで、自分で実行できる小規模なローカルエージェントも付属しています。中心となるのはwhileループで、モデルを呼び出し、ツールを実行し、その結果をコンテキストに書き戻して、再びモデルを呼び出します。レッスンでは約100行の最小構成のループから始め、ツール、権限、コンテキスト管理、Skills、MCP、サブエージェント、計画、長期記憶などの機能を一つずつ追加していきます。最後のパートでは、Claude CodeやCodexをはじめとする主要なエージェントの構成を解説します。

各レッスンのディレクトリには、その段階のコード一式が実行可能な状態で収められています。また、後半のレッスンには、APIキーなしで偽のモデルを使って実行できるテストが含まれています。依存パッケージはopenai Python packageのみで、デフォルトのDeepSeekを含む、OpenAI互換のあらゆるエンドポイントを利用できます。`python web/app.py`を実行するとローカルのブラウザーUIが開き、各モデル呼び出し、推論テキスト、ツール呼び出し、モデルに送信されたコンテキスト全体を確認できます。ファイルへの書き込みやコマンドの実行前には確認プロンプトが表示されます。

このプロジェクトは本番向けのフレームワークではなく、学習用のコードベースであることが明記されています。また、安全性に関する注意書きでは、権限モデルは意図的な攻撃への防御にはならないと警告しています。

主な機能

  • 0111のレッスンでエージェントを段階的に構築し、各段階のコードを実行可能なスナップショットとして収録
  • 02ツール、権限確認、コンテキスト圧縮、セッションの永続化に対応
  • 03stdio経由のMCPクライアントと、独立したコンテキストを持つサブエージェントを搭載
  • 04ブラウザーUIで各ターンのモデル呼び出し、ツール呼び出し、コンテキスト全体を表示
  • 05OpenAI互換APIに対応し、デフォルトではDeepSeekを使用。依存パッケージはopenaiのみ
  • 06レッスン3以降には、APIキーなしで実行できるテストを収録

ユースケース

  • エージェントのループ、ツール、コンテキスト管理の仕組みを基礎から学ぶ
  • レッスンとコードを並べて読み、段階ごとの変化を比較する
  • 確認プロンプト付きの小規模なローカルエージェントを専用ワークスペースで実行する
  • 付属の解説を通じて、商用コーディングエージェントの構成を学ぶ

クイックスタート

  1. 1

    リポジトリをクローンする

    git clone https://github.com/aa1143/NamiAgent.git
  2. 2

    プロジェクトに移動して依存関係をインストールする

    cd NamiAgent && pip install -r requirements.txt
  3. 3

    モデルのAPIキーを設定してワークスペースを作成する

    export API_KEY=你的模型密钥 && export NAMI_WORKSPACE=~/agent-workspace && mkdir -p $NAMI_WORKSPACE
  4. 4

    Lesson 5のエージェントを実行する

    cd lessons/lesson-05 && python agent.py

使う前に知っておきたいこと

  • モデルのAPIキーが必要です。デフォルトはDeepSeekです。
  • エージェントはコマンドの実行やファイルの読み書きができるため、専用のワークスペースで実行してください。
  • これは学習用プロジェクトであり、本番環境向けのエージェントフレームワークではありません。
  • docs/以下のドキュメントは、非営利のCC BY-NC 4.0ライセンスで提供されています。

収録されている特集

Claude Code のツール・スキル・プラグインオープンソースの AI エージェント・フレームワークとアプリMCP サーバー

トピック

#ai-agent#llm#tutorial#python#mcp#function-calling#chinese#learning-resource#agent#claude-code

よくある質問

NamiAgent とは？
11のレッスンを通じて最小限のAIエージェントを一から作り、実行可能なローカルエージェントとブラウザーUIも備えた中国語のチュートリアル。 NamiAgentは、AIエージェントを一から作るための初心者向けチュートリアルで、自分で実行できる小規模なローカルエージェントも付属しています。中心となるのはwhileループで、モデルを呼び出し、ツールを実行し、その結果をコンテキストに書き戻して、再びモデルを呼び出します。レッスンでは約100行の最小構成のループから始め、ツール、権限、コンテキスト管理、Skills、MCP、サブエージェント、計画、長期記憶などの機能を一つずつ追加していきます。最後のパートでは、Claude CodeやCodexをはじめとする主要なエージェントの構成を解説します。
NamiAgent は無料で使えますか？ライセンスは？
NamiAgent は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
NamiAgent は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。NamiAgent の最終コミットは 2026年10月30日 です。
NamiAgent は何に使えますか？
エージェントのループ、ツール、コンテキスト管理の仕組みを基礎から学ぶ レッスンとコードを並べて読み、段階ごとの変化を比較する 確認プロンプト付きの小規模なローカルエージェントを専用ワークスペースで実行する 付属の解説を通じて、商用コーディングエージェントの構成を学ぶ
NamiAgent のインストール方法は？
リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/aa1143/NamiAgent.git プロジェクトに移動して依存関係をインストールする: cd NamiAgent && pip install -r requirements.txt モデルのAPIキーを設定してワークスペースを作成する: export API_KEY=你的模型密钥 && export NAMI_WORKSPACE=~/agent-workspace && mkdir -p $NAMI_WORKSPACE Lesson 5のエージェントを実行する: cd lessons/lesson-05 && python agent.py
NamiAgent はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/aa1143/NamiAgent

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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