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。

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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。

始める前に

  • 関数、オブジェクト、ループ、awaitを含む基本的なTypeScriptを読み書きできる。
  • Git、Node.js 20.9以降、ターミナル、コードエディタを用意している。
  • 9つのガイド付きステージ（0〜8）には2〜3時間を見込んでください。ステージ9の転移プロジェクトはオープンエンドで、途中で中断して後から戻れます。

まずオフラインのステージ0を実行する

  1. 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。

    git clone https://github.com/HUDongpin/agent-edu.git
cd agent-edu
npm ci

  2. 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. 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

次の表示が出れば成功です

PASS  you asked the model something
PASS  an answer came back

  stage 0 complete.

準備ができてから提供元を選ぶ

スクリプト式オフラインモード

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

DeepSeek

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

Claude

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

料金は提供元側で発生します

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。

進捗はこのクローンに属します

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、「つづきから」、「完了」状態は表示しません。

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

持ち帰れる成果物

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。

  • 問題の境界と、モデルに判断を許す範囲。
  • 単純なルールを破る、現実的な失敗入力を一つ。
  • 都合のよい出力だけでなく、証拠を伴う小さな評価セット。
  • 最も元に戻しにくい操作の前に、コードで強制するゲート。
  • 提供元、ツール、信頼できない入力の境界。
  • 失敗、トレードオフ、次のテストについての短い振り返り。

ローカル環境の準備が難しいとき

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。

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