Repolode
제출하기
decodingai-magazine

decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

Python으로 Claude Code 스타일의 코딩 에이전트를 처음부터 만들며 하네스 엔지니어링을 배우는 무료 오픈소스 강의입니다.

대체할 수 있는 제품:Claude Code

GitHub에서 보기
스타
1,126
포크
267
열린 이슈
6
마지막 커밋
14일 전

어떤 프로젝트인가요?

이 강의에서는 기본적인 에이전트 루프부터 클라우드 에이전트 여러 대를 운영하는 단계까지, decode라는 코딩 에이전트를 만드는 과정을 다룹니다. 핵심은 헤드리스 하네스로, 도구 호출 루프와 파일 입출력, bash, grep, 편집 도구, 권한 계층, 샌드박스를 포함합니다. 하네스는 두 가지 인터페이스로 제공됩니다. 하나는 대화형 터미널 UI이고, 다른 하나는 CLI, webhook 또는 cron으로 실행할 수 있는 Modal 서버리스 함수 기반의 원격 실행입니다.

또한 컨텍스트 엔지니어링(메모리 파일, skills, 컨텍스트 압축, LSP 진단), 병렬로 작업을 분산하는 서브에이전트, 평가도 다룹니다. 평가에는 벤치마크와 회귀 테스트 모음을 사용하며, Opik으로 추적합니다. 세션 기록과 재생은 Kitaru를 통해 처리합니다. 모델 제공자로는 Modal에서 호스팅하는 오픈 웨이트 모델, OpenRouter, Gemini를 사용합니다.

강의 자료는 글로 된 8개 레슨과 동영상 6개로 제공되며, 저장소에 설정 가이드도 포함되어 있습니다. 코드는 Pydantic AI를 사용해 Python으로 작성하며, 프레임워크를 가져다 쓰지 않고 각 구성 요소를 직접 구현합니다.

핵심 기능

  • 01읽기, 편집, bash, grep 등의 도구를 사용하는 도구 호출 에이전트 루프를 구축합니다.
  • 02터미널 UI에서 에이전트를 실행하거나 Modal 서버리스 함수에서 헤드리스로 실행합니다.
  • 03로컬 Docker 또는 원격 Modal 샌드박스에서 도구 명령을 실행합니다.
  • 04허용, 확인 요청, 거부 규칙을 적용하는 권한 계층을 포함합니다.
  • 05메모리 파일, skills, 자동 컨텍스트 압축 등 컨텍스트 엔지니어링을 다룹니다.
  • 06Opik으로 추적하는 벤치마크 및 회귀 테스트용 평가 도구를 제공합니다.

활용 사례

  • Claude Code와 같은 프로덕션 코딩 에이전트의 내부 구조를 배웁니다.
  • 같은 하네스 패턴을 활용해 코딩 이외의 분야에 맞는 에이전트를 만듭니다.
  • Modal에서 제공하는 오픈 웨이트 모델을 에이전트의 백엔드로 실행합니다.
  • 벤치마크와 회귀 테스트 모음으로 에이전트 평가를 연습합니다.

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git
  2. 2

    프로젝트 폴더 안에서 종속성을 설치합니다

    make install
  3. 3

    예제 env 파일을 복사한 다음, 파일에 LLM API 키를 설정합니다

    cp .env.example .env
  4. 4

    터미널에서 decode agent를 시작합니다

    uv run decode

사용 전 알아둘 점

  • 에이전트를 실행하려면 Gemini, OpenRouter 또는 Modal의 LLM API 키가 필요합니다.
  • 일부 기능은 Modal, Opik, Kitaru와 같은 타사 서비스에 의존합니다.

포함된 컬렉션

Claude Code 도구·스킬·플러그인오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱AI 코딩 어시스턴트와 에이전트

토픽

#ai-agent#coding-agent#llm#agent-evals#sandboxing#context-engineering#python#tutorial#ai-coding-assistant#claude-code

자주 묻는 질문

building-a-coding-agent-from-scratch-course은(는) 무엇인가요?
Python으로 Claude Code 스타일의 코딩 에이전트를 처음부터 만들며 하네스 엔지니어링을 배우는 무료 오픈소스 강의입니다. 이 강의에서는 기본적인 에이전트 루프부터 클라우드 에이전트 여러 대를 운영하는 단계까지, decode라는 코딩 에이전트를 만드는 과정을 다룹니다. 핵심은 헤드리스 하네스로, 도구 호출 루프와 파일 입출력, bash, grep, 편집 도구, 권한 계층, 샌드박스를 포함합니다. 하네스는 두 가지 인터페이스로 제공됩니다. 하나는 대화형 터미널 UI이고, 다른 하나는 CLI, webhook 또는 cron으로 실행할 수 있는 Modal 서버리스 함수 기반의 원격 실행입니다.
building-a-coding-agent-from-scratch-course은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
building-a-coding-agent-from-scratch-course은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
building-a-coding-agent-from-scratch-course은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. building-a-coding-agent-from-scratch-course의 마지막 커밋은 2026년 10월 24일입니다.
building-a-coding-agent-from-scratch-course은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
Claude Code와 같은 프로덕션 코딩 에이전트의 내부 구조를 배웁니다. 같은 하네스 패턴을 활용해 코딩 이외의 분야에 맞는 에이전트를 만듭니다. Modal에서 제공하는 오픈 웨이트 모델을 에이전트의 백엔드로 실행합니다. 벤치마크와 회귀 테스트 모음으로 에이전트 평가를 연습합니다.
building-a-coding-agent-from-scratch-course는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git 프로젝트 폴더 안에서 종속성을 설치합니다: make install 예제 env 파일을 복사한 다음, 파일에 LLM API 키를 설정합니다: cp .env.example .env 터미널에서 decode agent를 시작합니다: uv run decode
building-a-coding-agent-from-scratch-course은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트