ハーネスエンジニアリングで完成させる、エージェンティックAI 4週間読破チャレンジ

【4週間読破チャレンジ】ハーネスエンジニアリングで完成させるエージェンティックAI

AIエージェントを作るだけでなく、きちんと動作させる方法！

プロンプトを数行書くだけでもAIエージェントは作れます。しかし、実際の環境ではツール呼び出しを繰り返したり、文脈を見失ったり、予期しないエラーを起こしたりすることもあります。今必要なのは、AIが安定して動作するよう実行フローと安全装置をコードで制御する能力です。

『ハーネスエンジニアリングで完成させるエージェンティックAI』は、ReActの直接実装から、メモリ・RAG・LangGraph・マルチエージェント、3つの実践プロジェクト、セキュリティ・デプロイまでを扱う実践書です。

今回のチャレンジでは、4週間かけて一冊の本を一緒に読み、重要なサンプルを実際に動かしながら、エージェントエンジニアリングの原理と設計方法を身につけます。 一人で読むには大変だった420ページの実践書を、一緒に読破しましょう！

✅ 活動期間：2026年11月23日（月）～12月20日（日）

• 第1週： 11/23（月）～11/29（日） | エージェントの核心原理

• 第2週： 11/30（月）～12/6（日）｜RAG・LangGraph・マルチエージェント

• 3週目： 12/7（月）～ 12/13（日） | 3つの実践プロジェクト

• 4週目： 12/14（月）～12/20（日）| セキュリティ・デプロイ・運用および完走の振り返り

• 著者オンラインライブ：12/15(火) 20時～開催予定

✅ 活動方法

1. 週ごとのカリキュラムに沿って本を読み、学習してみましょう。

• 月曜日から金曜日まで、指定された範囲を読みます。

• 週末には、その週の学習内容をもとにミッションに取り組みます。

• 各週の読書範囲とミッションは、カリキュラムで確認できます。

2. 毎週出されるミッションに挑戦してみましょう。（週1回）

実習結果のキャプチャまたは学習内容のまとめとともに、100文字以上の感想をお書きください。

実習に失敗しても大丈夫です。エラー画面や解決までの過程、学んだ内容をまとめることも、意義のある学習です。

✅ 参加特典

🎁 完走者にはHanbit+マイレージを最大20,000ポイント進呈

• 書籍の確認（活動中に1回、共通）

• 1/2週目のミッションを実施 - Hanbit+マイレージ10,000ポイントを付与します

• 3/4週目のミッション実施 - Hanbit+マイル10,000ポイント進呈

🎤 著者オンラインライブセミナー & Q&A

✅ よくある質問（FAQ）

Q. Python初心者も参加できますか？

本書は、Pythonでコードを作成・実行できる初中級の開発者を対象としています。基本的な文法とターミナルの使い方を理解していれば参加できます。LLM APIを呼び出した経験があると役立ちますが、必須ではありません。ただし、Pythonを初めて学ぶ方には、実習が少し難しく感じられるかもしれません。

Q. Claudeの有料プランに加入する必要がありますか？

Claude Proなどのチャットサービスの有料プランへの加入は必須ではありません。本書では主にAnthropic APIを使用してPythonでエージェントを実装します。ClaudeのチャットサービスのサブスクリプションとAPIの利用料金は別々であり、APIの利用量に応じて費用が発生する場合があります。実習の前にAPIの利用上限を設定しておくことをおすすめします。

Q. 演習には何を準備する必要がありますか？

• 書籍『ハーネスエンジニアリングで完成させるエージェント型AI』（紙書籍または電子書籍）

• Pythonの実習ができるPC

• Python 3.12の開発環境

• Anthropic APIキー、Voyage APIキー

• 第1週の天気実習用OpenWeatherMap APIキー

サンプルコードは以下のリポジトリで確認できます。

https://github.com/javafa/agentic_ai_engineering

Q. すべてのプロジェクトを自分で実行する必要がありますか？

いいえ。3週目は、3つのプロジェクトの中から1つだけ選んでミッションに取り組めば大丈夫です。また、実習環境が整っていなかったり、エラーで実行が難しかったりする場合は、プロジェクトの設計構造や学習内容をまとめる形で参加できます。

Q. 別途、高性能GPUが必要ですか？

ほとんどの基本的なサンプルは、一般的なPython開発環境で学習できます。

ただし、第13章のvLLMローカルサービング実習では、NVIDIA GPU環境が必要です。GPUがない場合は、その章の原理とサンプルコードを学習することで代替できます。

Q. 実習に追加費用はかかりますか？

一部の例では、有料のLLM APIやAWSなどの外部サービスを使用するため、利用量に応じて費用が発生する場合があります。クラウドへのデプロイやGPUを使った実習は必須ではないため、ご自身の環境に合わせて選択して進められます。

プロンプトを上手に書くだけでなく、AIエージェントが安定して動作するように設計する方法！

4週間、一緒に読み、作り、記録しながら、エージェントエンジニアリングを学んでみましょう。