SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
このリポジトリは「AI/AIエージェントを学びたい人」向けの学習ロードマップです。ネット上の良質な教材・プロジェクト・ハンズオンを収集し、LLMの基礎（トークン、API、本地モデル）からマルチエージェント設計やデプロイまでを7段階に構造化して順序立てて学べるようにまとめています。各ステージに必須の実習課題（ミニプロジェクト）、推薦プロジェクト、到達基準が明示されており、読んで終わりにならない実践重視の構成です。 学習経路は共通のStage0–2の後に2つに分かれます。Track A（CLI利用者）は既存のCLI型エージェントを使いこなすことを目的とし、Track B（Agent Builder）は自分でエージェントやマルチエージェント系を設計・実装することを目標とします。Claude Code生態（MCP／Skills／Plugins）やローカルLLMの実行方法、RAG・メモリ・ベクタDBなどの応用も網羅。145以上の注目プロジェクトや実行手順、所要期間の目安（主幹で約14–19週、現実的には数ヶ月）を提示しています。 対象は基本的なPython・git・API操作ができる開発者・研究者・自学者で、内容は繁体中文を主とし英語版も整備、MITライセンスで公開。貢献（Issue/PR/翻訳/プロジェクト追加）も歓迎しています。
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GitHub Topics
Language breakdown (by bytes)
Owner
PhD @ Lehigh | Behavioral decision-making under flood risk | Agent-Based Model (ABM) + Catastrophe modleing (CAT) | LLM agents
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-04 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-05-09 18:12 |
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