
30分で自分だけのAIエージェントを作る (Antigravity実習)
wonyoungchoiseou4177
毎回「要約して」と言う必要はありません。 この講義では、Antigravityで自分だけのAIエージェントを作成し、繰り返しの説明なしですぐに使う方法を学びます。 初心者の方でも実践できるように、実習中心に構成しました。 https://antigravity.google/download (Antigravityエディタをダウンロードしてください :))
入門
AI
この講義では、Antigravityに内蔵されたBrowser MCPを活用し、AIエージェントが実際のブラウザを開いてウェブを調査・判断する仕組みを実践形式で確認します。単なる使い方ではなく、Agent → Tool → Browserへとつながる実行フローと、MCPベースの拡張構造を理解することに焦点を当てます。30分の中でブラウザ自動化の概念を超え、「AIがウェブをツールとして使用する方式」を構造的に整理します。 https://antigravity.google/download
受講生 374名
難易度 入門
受講期間 無制限


Antigravity Browser MCPの実際の動作フローの理解 (Agent → Tool → Browser 構造)
AIエージェントがブラウザを使用する内部実行モデルに関する概念的理解
ブラウザ自動化とMCPベースのツール拡張の違いを把握
今後Playwright MCPなどへ拡張可能な設計の観点
単なる自動化スクリプトの使用法にとどまりません。
AIエージェントがブラウザをどのようにツールとして活用するのか、
その核心的な実行フローとMCPベースの拡張構造を理解するための実質的な洞察を得られます。
Antigravity Browser MCP、AI Agent、Tool、Browser。
単なる自動化を超え、AIエージェントの実行フローとMCPベースの拡張構造を学習します。
Agent → Tool → Browser の役割分解プロセスを通じて
AIがウェブをツールとして使用する方法を体系的に実装します。
ブラウザ自動化の新たな地平を切り拓き、
MCP構造を活用したAIエージェント設計の観点を強化します。
本セクションでは、AIエージェントがブラウザをツールとして活用する新しい構造を紹介します。Antigravity Browser MCPを中心に、Agent → Tool → Browserへと続く実行フローと、従来の自動化との違いを30分以内に明確に理解することを目標とします。
Browser MCPの概念的理解に基づき、Antigravity環境における実際の動作方式を詳細に分析します。Agent、Tool、Browserの役割を明確に分解し、拡張可能なMCP構造を通じて実戦的な適用シナリオを探究することで、ブラウザ自動化の新たな地平を切り拓きます。
Point 1. AI、ブラウザを直接操作する
今나 AIは単なるスクリプトを超え、実際のウェブを探索し判断する主体へと進化します。本講義では、Antigravity Browser MCPを通じて、AIエージェントがいかにしてブラウザを直接開きウェブを調査するのか、その構造を明確に理解することができます。AIがウェブを道具として使いこなす生々しい体験を、ぜひ直接確認してください。
Point 2. 30分で把握する核心的な実行フロー
複雑な理論は思い切って削ぎ落とし、AIエージェントがブラウザを使用する核心的な実行フローだけに集中して扱います。Agent → Tool → Browserへとつながる明確な構造を30分で完成させ、ブラウザ自動化の新たな可能性を発見することになるでしょう。
Point 3. MCPベースの拡張構造の秘密
単なるブラウザ自動化を超え、MCP(Model Context Protocol)ベースの拡張構造を学ぶことがこの講義の核心です。Playwright MCPなどへの拡張までを見据えた設計の観点を身につけることで、AIエージェントが多様なウェブツールを活用する未来に備えることができます。
Point 4. 実践デモですばやく感覚を掴む
Antigravityという強力なツールを活用し、AIエージェントがウェブを調査・判断するプロセスを実践デモで素早く体験できます。理論学習にとどまらず、実際にAIがウェブと相互作用する姿を見ることで、実質的な理解を深めてみてください。
✔️ AIエージェントベースの自動化に関心がある開発者
実際のブラウザを開き、ウェブを調査・判断するAIエージェントの実行フローを直接体験したい方
単なる自動化を超えて、Agent → Tool → Browser の構造を深く理解したい方
Antigravity Browser MCPを活用して、AIのウェブブラウザ活用方法を素早く学びたい方
✔️ MCP(Model Context Protocol)の構造を実際の例で理解したいエンジニア
MCPベースの拡張構造を通じて、AIエージェントの動作方式を体系的に把握したい方
従来のブラウザ自動化とMCPベースのツール拡張の違いを明確に理解したい方
Playwright MCPなどで拡張可能な設計の観点を学びたい方
✔️ ブラウザ自動化の次のステップを体験したい開発者
AIがウェブをどのように「ツール」として使用するのか、その構造的な理解を確立したい方
30分以内にブラウザ自動化の核心概念を超え、実質的な活用法を習得したい方
Antigravity Browser MCPを通じて、AIエージェントの実践的な適用事例を素早く確認したい方
実習環境
OS:Windows、macOS、Linuxのすべてに対応しています。
必須インストールプログラム:Antigravity Browser (https://antigravity.google/download からダウンロード)
推奨仕様:8GB RAM以上、SSD空き容量20GB以上
前提知識および注意事項
AIエージェントの動作方式に関する基本的な理解があれば望ましいです。
Python(パイソン)の基本文法の知識が必要です。
ウェブブラウザの基本的な動作原理を知っていると、学習に役立ちます。
学習資料
講義資料PDF(スライド含む)
実習例題コードおよびプロジェクトファイル
Antigravity公式ドキュメントのリンクを提供
学習対象は
誰でしょう?
AIエージェントベースの自動化に関心がある開発者
MCP(Model Context Protocol)の構造を、実際の例を通して理解したいエンジニア
ブラウザ自動化の次のステップ(エージェントベースの実行)に関心がある方
Antigravityを活用して、実践デモを素早く体験してみたい開発者
前提知識、
必要でしょうか?
基本的な開発環境の使用経験(IDE、ターミナルの実行程度)
JavaScriptまたはNode.jsに関する基礎知識があると役立ちます。
キャリア認証
1,278
受講生
74
受講レビュー
4.2
講座評価
4
講座
以前在籍していた初期スタートアップで、私は単にコードを書く方法ではなく、技術が一つのサービスとして機能する構造を学びました。
フロントエンドを中心に開発を担当してきましたが、必要に応じてバックエンドやデータフローまで共に設計し、サービスのコアパスに責任を持って取り組んできました。特に、FTP/SFTPおよびWebベースの構造で100万個以上のファッション商品データを安定的に収集・精製・管理するパイプラインを構築し、運用しました。
この経験を通じて、特定の言語やフレームワークよりも重要なのは、システム全体の流れと責任構造を理解する能力であるという確信を持つようになりました。
現在はウェブ環境でAIベースのシステムを設計しており、実装よりも先に構造と制御モデルを定義する作業に集中しています。機能を付け加えるのではなく、状態遷移と検証フローを設計することに近い形です。
非専門家からスタートし、独学でここまで来たからこそ、行き詰まるポイントや現実的な制約をよく理解しています。そのため、講義では技術の誇示よりも「なぜこのように設計するのか」や「どのように判断すべきか」という点に集中しています。
複雑さを増やす代わりに、
核心だけを残す構造。
それが私の目指す開発哲学です。
全体
5件 ∙ (23分)
全体
20件
4.5
20件の受講レビュー
受講レビュー 968
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平均評価 5.0
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受講レビュー 5
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