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

Curso gratuito e open source que ensina engenharia de harness ao criar do zero, em Python, um agente de programação no estilo do Claude Code.

Alternativa open source a:Claude Code

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1,126
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267
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6
Último commit
há 14 dias

O que é?

O curso mostra como criar um agente de programação chamado decode, começando por um loop básico de agente e chegando a uma frota de agentes na nuvem. O núcleo é um harness headless: o loop de chamadas de ferramentas, ferramentas para operações de arquivo, bash, grep e edição, uma camada de permissões e um sandbox. O harness é integrado a duas interfaces: uma UI de terminal interativa e execuções remotas em funções serverless da Modal, acionadas por CLI, webhook ou cron.

O curso também aborda engenharia de contexto (arquivos de memória, skills, compactação e diagnósticos do LSP), subagentes que trabalham em paralelo e avaliação. As avaliações usam benchmarks e suítes de regressão rastreados no Opik, enquanto a gravação e a reprodução de sessões são feitas com o Kitaru. Entre os provedores de modelos estão modelos open-weight hospedados na Modal, OpenRouter e Gemini.

O material é apresentado em 8 aulas escritas e 6 vídeos, com guias de configuração no repositório. O código é escrito em Python com Pydantic AI, e os componentes são desenvolvidos à mão, em vez de serem obtidos de frameworks.

Recursos principais

  • 01Cria um loop de agente com chamadas de ferramentas, incluindo leitura, edição, bash, grep e outras ferramentas.
  • 02Executa o agente em uma UI de terminal ou em modo headless em funções serverless da Modal.
  • 03Executa comandos das ferramentas em sandboxes locais com Docker ou remotos na Modal.
  • 04Inclui uma camada de permissões com regras para permitir, perguntar e negar.
  • 05Aborda engenharia de contexto: arquivos de memória, skills e compactação automática.
  • 06Oferece ferramentas de avaliação com benchmarks e testes de regressão rastreados no Opik.

Casos de uso

  • Aprender como agentes de programação de produção, como o Claude Code, são estruturados internamente.
  • Criar um agente personalizado para um domínio que não seja programação, usando os mesmos padrões de harness.
  • Executar modelos open-weight servidos na Modal como backend de um agente.
  • Praticar a avaliação de agentes com benchmarks e suítes de regressão.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório

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

    Instale as dependências dentro da pasta do projeto

    make install
  3. 3

    Copie o arquivo de exemplo de env e configure nele sua chave de API de LLM

    cp .env.example .env
  4. 4

    Inicie o decode agent no terminal

    uv run decode

Antes de usar

  • Para executar o agente, é necessária uma chave de API de LLM do Gemini, OpenRouter ou Modal.
  • Alguns recursos dependem de serviços de terceiros, como Modal, Opik e Kitaru.

Em coleções

Ferramentas, skills e plugins para Claude CodeFrameworks e apps de agentes de IA open sourceAssistentes e agentes de programação com IA

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Curso gratuito e open source que ensina engenharia de harness ao criar do zero, em Python, um agente de programação no estilo do Claude Code. O curso mostra como criar um agente de programação chamado decode, começando por um loop básico de agente e chegando a uma frota de agentes na nuvem. O núcleo é um harness headless: o loop de chamadas de ferramentas, ferramentas para operações de arquivo, bash, grep e edição, uma camada de permissões e um sandbox. O harness é integrado a duas interfaces: uma UI de terminal interativa e execuções remotas em funções serverless da Modal, acionadas por CLI, webhook ou cron.
building-a-coding-agent-from-scratch-course é gratuito? Qual é a licença?
building-a-coding-agent-from-scratch-course é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
building-a-coding-agent-from-scratch-course ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de building-a-coding-agent-from-scratch-course foi em 24 de out. de 2026.
Para que posso usar building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Aprender como agentes de programação de produção, como o Claude Code, são estruturados internamente. Criar um agente personalizado para um domínio que não seja programação, usando os mesmos padrões de harness. Executar modelos open-weight servidos na Modal como backend de um agente. Praticar a avaliação de agentes com benchmarks e suítes de regressão.
Como instalar building-a-coding-agent-from-scratch-course?
Clone o repositório: git clone https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course.git Instale as dependências dentro da pasta do projeto: make install Copie o arquivo de exemplo de env e configure nele sua chave de API de LLM: cp .env.example .env Inicie o decode agent no terminal: uv run decode
Onde consigo building-a-coding-agent-from-scratch-course?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/decodingai-magazine/building-a-coding-agent-from-scratch-course

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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