概要
https://ghuntley.com/agent/
詳細内容
## how to build a coding agent: free workshop
https://ghuntley.com/agent/
コーディングエージェントの構築は本質的に単純であり、エンジニアがコアとなるLLMプリミティブとコンテキスト管理を習得することでAIの消費者から生産者へと移行できると、この記事は明らかにします。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[コーディングエージェント開発, LLMエージェント設計, コンテキストウィンドウ管理, ツール呼び出し, 開発者ワークフロー自動化]]
この記事は、コーディングエージェントの構築がわずか300行程度のコードとLLMトークンのループで実現できるほど、根本的には難しくないことを強調しています。2025年現在、AIを活用した自動化能力は、開発者にとってプライマリーキーの理解と同等に基本的なスキルとなり、AIの「消費者」から「生産者」への転換が個人のキャリア形成において極めて重要だと説きます。
エージェント構築の核心として、まずLLMには「エージェント的」なモデルと「オラクル」的なモデルがあることを示します。Claude SonnetやKimi K2のような「エージェント的」モデルはツール呼び出しに特化し、行動を重視する一方、GPTのような「オラクル」モデルは思考や計画、作業のチェックに優れ、これらを組み合わせてより高度なエージェントを構築できると解説します。
また、コンテキストウィンドウ管理の重要性を「コモドール64の限られたメモリ」に例え、アクティビティごとにクリアすることや、Model Context Protocol (MCP) を含む過度な割り当てを避ける「Less is more」の原則を提唱しています。コンテキストの肥大化がパフォーマンスと結果の悪化を招くことを具体的に警告しています。
さらに、コーディングエージェントを構成する5つの基本プリミティブ（ファイルの読み込み、リスト、bashコマンド実行、ファイル編集、コード検索）を具体的なGo言語のコード例と共に紹介し、これらのツールをLLMのループに組み込むことで機能するメカニズムを詳細に説明します。既存の多くのAIコーディングツールが、これらのシンプルな原理に基づいていることを示し、「堀はない（No moat）」と断言。エンジニアがこれらの基礎を理解し、自身の自動化能力を向上させることが、急速に変化する業界で競争力を維持するための鍵であると強く促しています。