第3部 · つくる

ご自身のPCでエージェントをつくる

第3部は9つのガイド付きTypeScriptステージ（0〜8）と、ステージ9の転移プロジェクトで構成されます。このページでローカル環境を整え、オフラインのステージ0を確認してから、リポジトリへ進みます。ウェブサイトからローカルの進捗が見えるように装うことはありません。

出発点であって、オンラインIDEではありません

コード、モデルのキー、出力、進捗はローカルのクローンに残ります。この静的サイトは講座を実行せず、course/progress.json も読みません。

コース本体は英語です。サイトは九か国語ですが、各ステージの手引き、カフェのメニュー、二十件のテスト事例は翻訳していません。測る対象の入力を訳すと演習そのものが変わってしまうからで、ラボの事例が英語のままなのも同じ理由です。

ラボを終えたなら、ステージ1〜4は復習です。今度は自分でコードを書きます。

1. クローンしてインストール
公開リポジトリをクローンして中へ移動し、ロックされた正確な依存関係をインストールします。
このクローンとインストールはサイト全体を取ってきます。数百メガバイトあり、コースがサイトのマニフェストを共有しているからです。コース自体が読み込むのは1つのパッケージだけ。回線が遅いなら数分みておいてください。
```
git clone https://github.com/HUDongpin/agent-edu.git
cd agent-edu
npm ci
```
2. ステージ0で一か所だけ編集
course/stage0-hello/run.ts を開き、空の QUESTION 文字列をご自身の質問に置き換えます。
```
export const QUESTION = "What should I notice about an API?";
```
3. キーなしで実行して確認
オフラインモードは、同梱された決定論的な代替モデルを使います。提供元へのリクエスト、私的な記録、トークン料金がなく、最も安全な事前確認です。
```
npm run course:offline
npx tsx course/stage0-hello/run.ts --offline
npx tsx course/check.ts 0 --offline
```

PASS  you asked the model something
PASS  an answer came back

  stage 0 complete.

キーも有料リクエストも不要です。コードの経路は確認できますが、モデルの出力が変化する様子は示せません。

--offline

既定のライブ提供元です。ターミナルのプロセスが DEEPSEEK_API_KEY を読みます。ライブステージではDeepSeekの料金が発生し、実測した費用が表示されます。

export DEEPSEEK_API_KEY=your_key_here

比較用に選べるローカル提供元です。キーと CAFE_PROVIDER を設定してください。Claudeは大幅に高額な場合があるため、実行前に表示される見積りを確認してください。

export ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
export CAFE_PROVIDER=anthropic

オフラインは無料です。ライブの合計額は、選択したモデル、トークン、キャッシュ、提供元の現在料金によって変わります。講座内の見積りには日付があるものとして扱い、請求記録は提供元のダッシュボードで確認してください。

講座のチェッカーはローカルの course/progress.json に書き込みます。ウェブサイトからそのファイルは見えないため、第3部の進捗率も「つづきから」の状態も表示しません。表示されるのは、下でご自身が残すメモだけです。

npx tsx course/report.ts
# reads course/progress.json in this clone

このページがあなたの作業を確認することはありません。各ステージを終えたのであれば、ご自身のためのメモとして残せます。メモはこのブラウザに保存されるだけで、どこにも送信されず、いつでも削除できます。

ステージ9ではカフェを離れ、ご自身がよく知る分野のエージェントを文書化します。レビュー可能な提出物には、次を含めます。

まずブラウザ版ラボへ戻り、ルール → プロンプト → Evalを練習してください。開発環境を入れなくても、同じ制御の受け渡しを学べます。