エージェントハーネスの学び方：入門から運用までの教材集

エージェントハーネスは、モデルの周囲でツール実行、コンテキスト、状態、権限を管理する仕組みです。最小ループから順に学ぶか、必要な分野を選んで読めるように教材を整理しました。時間は読解や最初の実習の目安で、動画は再生時間を記載しています。

入門：エージェントハーネスの概念と最小ループ

• Anthropic：効果的なエージェントの構築: ワークフローとエージェントの違いを、シンプルな設計パターンから学びます。（25分）
• LangChain：Agent Harness の構造: ツール、コンテキスト、実行基盤、連携処理の役割を整理します。（25分）
• OpenAI：Function calling: ツール定義、実行、結果の返却、次の応答までの流れを追います。（60〜90分）
• mini-swe-agent のソースコード: 小さな実装で行動ループとメッセージ履歴の関係を確認します。（60〜90分）

中級：エージェントハーネスのツールと実行範囲

• Anthropic：効果的なツールの設計: ツール名、引数の説明、返す情報の設計を学びます。（45分）
• Anthropic：コンテキストエンジニアリング: 必要に応じた検索、履歴の圧縮、構造化メモを学びます。（45分）
• Deep Agents：Memory: 会話内の状態と会話をまたぐ記憶を分け、保存先の設定を確認します。（45分）
• Claude Code：権限設定: 許可・確認・拒否ルールの指定方法と適用範囲を確認します。（30分）
• Claude Code：サンドボックス: ファイルとネットワークの隔離、対象外となる処理を確認します。（45分）
• Anthropic：長時間タスクのハーネス設計: 初期化、小さな単位での進行、次のセッションへの引き継ぎを学びます。（45分）
• LangChain Academy：Deep Agents 入門講座: ツール、コンテキスト、委派を順に学びます。目次は公開、受講には登録が必要です。（学習枠の目安4〜6時間）
• LangChain：Deep Agents と本番運用の動画: 概要欄を手がかりに、記憶、永続実行、人の介入を概観します。（15分39秒。ページ確認済み、全編未視聴）

上級：エージェントハーネスの評価と本番運用

• Anthropic：マルチエージェント研究システム: 主担当と作業担当の分担、並列調査、連携の課題を学びます。（60分）
• Anthropic：AI エージェントの評価入門: 評価タスク、実行履歴、採点方法、反復試行の設計を学びます。（60分）
• LangGraph：Persistence: スレッドのチェックポイント、共有ストア、再起動後の復元を学びます。（60分）
• LangGraph：Fault tolerance: タイムアウト、再試行、冪等性、外部への副作用を学びます。（60分）
• OpenAI：Codex App Server: スレッド、ターン、イベント、承認を連携するプロトコルを確認します。（90分）
• Codex のソースコード: 公式文書と照らし合わせ、実行・セッション・承認のいずれか一つを追います。（2〜3時間）

同名の LearnHarness は知識学習を支援するアプリで、この教材集はエージェントハーネスの開発を学ぶためのものです。