タスクがどのようにチームメンバーに委任されるか学習します。
チームは内部的には、タスクをメンバーに委任するチームリーダー「エージェント」を備えています。チーム上で run や arun を呼び出す場合、 チームリーダー・エージェントはモデルを使用して、どのメンバーにタスクを割り当てるか決定します。
Agno 2.x : Learn : チーム – チームメンバーへの委任
作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 11/08/2025
バージョン : Agno 2.2.9
* 本記事は docs.agno.com の以下のページを独自に翻訳した上で、補足説明を加えてまとめ直しています。スニペットはできる限り日本語を使用しています :
* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。
Agno 2.x : Learn : チーム – チームメンバーへの委任
タスクがどのようにチームメンバーに委任されるか学習します。
チームは内部的には、タスクをメンバーに委任するチームリーダー「エージェント」を備えています。チーム上で run や arun を呼び出す場合、 チームリーダー・エージェントはモデルを使用して、どのメンバーにタスクを割り当てるか決定します。
基本的なフローは :
- チームがユーザ入力を受け取る
- チームリーダーが入力を分析して、それをどのようにサブタスクに分割するかを決定する
- チームリーダーは特定のタスクを適切なチームメンバーに委任する (delegate)
- チームメンバーは割り当てられたタスクを完了したら結果を返す
- そしてチームリーダーは更に他のチームメンバーに委任するか、すべての出力を最終的な、包括的なレスポンスに合成してユーザに返す
❗️メンバーへの委任は、チームリーダーがツール、つまり delegate_task_to_members ツールを使用して決定することで行われます。
これはまた、チームを非同期に実行する場合、つまり arun を使用する場合、チームリーダーが複数のメンバーに同時に委任することを決定すると、これらのメンバーは並行して実行します。
チームの実行を操作するための様々な方法があります。一般的な質問の一部は :
- メンバーの応答を直接返す方法は？ -> Members respond directly セクション参照。
- ユーザ入力を直接メンバーに送信する方法は？ -> Determine input for members セクション参照。
- チームリーダーがすべてのメンバーにタスクを委任することを確実にするには？ -> Delegate task to all members セクション参照。
以下は、タスクをメンバーに委任する方法の挙動を変更する方法の幾つかの例です。
メンバーが直接応答する
通常の実行の際、チームリーダーはメンバーからのレスポンスを処理して単一のレスポンスをユーザに返します。これがデフォルトの動作です。
代わりにメンバーのレスポンスを直接返したい場合、respond_directly を True に設定できます。
以下は、ユーザの入力の言語に基づいて、リクエストを適切なメンバーにルーティングするチームを作成する方法の例です。
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.team.team import Team
english_agent = Agent(
name="English Agent",
role="You can only answer in English",
model=OpenAIChat(id="gpt-5-nano"),
instructions=[
"You must only respond in English",
],
)
japanese_agent = Agent(
name="Japanese Agent",
role="あなたは日本語でのみ回答してください。",
model=OpenAIChat(id="gpt-5-nano"),
instructions=[
"必ず日本語で応答してください。",
],
)
multi_language_team = Team(
name="Multi Language Team",
model=OpenAIChat("gpt-4.1"),
respond_directly=True,
members=[
english_agent,
japanese_agent,
],
markdown=True,
instructions=[
"あなたは、質問を適切な言語エージェントにルーティングする言語ルーターです。",
"ユーザーが、言語エージェントがチーム・メンバーでない言語で質問してきた場合は、日本語で以下のように応答してください:",
"「私は英語と日本語でのみ回答できます。これらの言語のいずれかで質問してください。」",
"エージェントにルーティングする前に、必ずユーザー入力の言語を確認してください。",
"イタリア語のようにサポートされていない言語の場合は、上記メッセージを日本語で応答してください。",
],
show_members_responses=True,
)
# Ask "How are you?" in all supported languages
multi_language_team.print_response(
"How are you?", stream=True # English
)
multi_language_team.print_response(
"お元気ですか?", stream=True # Japanese
)
multi_language_team.print_response(
"¿Cómo está usted?", stream=True # Spanish
)
出力例
┏━ Message ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ How are you? ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ┏━ Response (3.2s) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ I'm doing well, thank you! How can I help you today? ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ┏━ Message ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ お元気ですか? ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ┏━ Response (2.4s) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ はい、元気です。ご質問ありがとうございます。どのようにお手伝いできますか？ ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ┏━ Message ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ ¿Cómo está usted? ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ ┏━ Response (2.9s) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ 私は英語と日本語でのみ回答できます。これらの言語のいずれかで質問してください。 ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
❗️ When using respond_directly and the team leader decides to delegate the task to multiple members, the final content will be the results of all member responses concatenated together.
入力をメンバーに直接送信する
チームが実行される場合、デフォルトではチームリーダが特定のメンバーに割り当てる「タスク」を決定します。そしてこれがメンバーが実行される際の入力になります。
determine_input_for_members を False に設定すると、チームリーダーは (ユーザ提供の) 入力をメンバーエージェントに直接送信します。チームリーダーがタスクを委任する適切なメンバーを依然として決定します。
💡 この機能は、明確な専門分野を持つ専門エージェントがあり、クエリーを適切な専門家に自動的に振り分けたい場合に、特に役立ちます。
以下の例では、構造化された pydantic 入力をメンバーエージェントに直接送信したいと考えています。チームリーダーがこの入力を摂取してメンバーエージェントに割り当てるタスクを決定することを望みません。
Python
from typing import List
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.team.team import Team
from agno.tools.hackernews import HackerNewsTools
from pydantic import BaseModel, Field
class ResearchTopic(BaseModel):
"""Structured research topic with specific requirements."""
topic: str = Field(description="The main research topic")
focus_areas: List[str] = Field(description="Specific areas to focus on")
target_audience: str = Field(description="Who this research is for")
sources_required: int = Field(description="Number of sources needed", default=5)
# Create specialized Hacker News research agent
hackernews_agent = Agent(
name="Hackernews Agent",
model=OpenAIChat(id="gpt-5-mini"),
tools=[HackerNewsTools()],
role="Extract key insights and content from Hackernews posts",
instructions=[
"Search Hacker News for relevant articles and discussions",
"Extract key insights and summarize findings",
"Focus on high-quality, well-discussed posts",
],
)
# Create collaborative research team
team = Team(
name="Hackernews Research Team",
model=OpenAIChat(id="gpt-5-mini"),
members=[hackernews_agent],
determine_input_for_members=False, # The member gets the input directly, without the team leader synthesizing it
instructions=[
"Conduct thorough research based on the structured input",
"Address all focus areas mentioned in the research topic",
"Tailor the research to the specified target audience",
"Provide the requested number of sources",
],
show_members_responses=True,
)
# Use Pydantic model as structured input
research_request = ResearchTopic(
topic="AI Agent Frameworks",
focus_areas=["AI Agents", "Framework Design", "Developer Tools", "Open Source"],
target_audience="Software Developers and AI Engineers",
sources_required=7,
)
# Execute research with structured input
team.print_response(input=research_request)
出力例
┏━ Hackernews Agent Response ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ 以下は、AIエージェントフレームワーク設計の観点で「ハッカーニュース（Hacker ┃ ┃ News）」の関連投稿を抽出・要約したものです。今回選んだ7件は、AIエージェントの設計・開発・運用に関連づけて有益な論点を含むと判断したものです。 ┃ ┃ ┃ ┃ 1) Open Source Implementation of Apple's Private Compute Cloud ┃ ┃ - URL: https://github.com/openpcc/openpcc ┃ ┃ - 主な要点（推測ベースの要約）: ┃ ┃ - プライベート計算クラウドのオープンソース実装という観点から、機密データ処理やプライバシーを重視した実行環境の設計課題を検討できる。 ┃ ┃ - エージェントの実行環境を分離・保護するアーキテクチャ、権限分離、データ流出リスクの低減などの設計ポイントが議論されやすい。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - セキュアな実行環境設計、データ所在・権限の最小化、プライバシー保護を組み込む設計学習。 ┃ ┃ - オープンソースでの実装観点から、エージェント実行エンジンの透明性・検証性を高めるヒューリスティクスが得られる。 ┃ ┃ ┃ ┃ 2) AI Slop vs OSS Security ┃ ┃ - URL: https://devansh.bearblog.dev/ai-slop/ ┃ ┃ - 主な要点（推測ベース）: ┃ ┃ - AIツールチェーン（AI Slop）とOSSセキュリティのトレードオフを検討。品質・使い勝手とセキュリティ・信頼性のバランスが議論されやすい。 ┃ ┃ - エージェント開発におけるツール選択・依存関係の管理、セキュリティ対策の適用順序が焦点になりやすい。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - 安全な依存関係、アップデートの信頼性、監査可能性を設計に織り込むべきであることを再認識。 ┃ ┃ - OSSベースのフレームワークを採用する際のリスク評価とセキュリティゲートの設計が重要。 ┃ ┃ ┃ ┃ 3) The trust collapse: Infinite AI content is awful ┃ ┃ - URL: https://arnon.dk/the-trust-collapse-infinite-ai-content-is-awful/ ┃ ┃ - 主な要点（推測ベース）: ┃ ┃ - AI生成コンテンツの量産化が信頼性の低下を招く懸念。情報源・検証性・透明性が崩れつつある問題を指摘。 ┃ ┃ - AIエージェントが提供するアウトプットの信頼性・トレーサビリティが重要である点を強調。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - 出力の根拠付け・トレース可能性（プロンプト・データソース・決定過程の可観測性）を組み込む設計が必須。 ┃ ┃ - 証拠ベースの意思決定や回答の「透明性レイヤー」をエージェントアーキテクチャに組み込むべき。 ┃ ┃ ┃ ┃ 4) The state of SIMD in Rust in 2025 ┃ ┃ - URL: https://shnatsel.medium.com/the-state-of-simd-in-rust-in-2025-32c263e5f53d ┃ ┃ - 主な要点（推測ベース）: ┃ ┃ - RustでのSIMD（ベクトル演算）の現状と2025年時点の展望。AIワークロードにおける高速化の実装事例が想定される。 ┃ ┃ - エージェント実行エンジンやデータ処理パイプラインの性能設計に直結する話題。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - ┃ ┃ 高速な数値計算・データ処理を要するエージェントのコア部をRustで実装する際の設計ガイドライン（SIMD活用、安全性とパフォーマンスのトレードオフ）。 ┃ ┃ - クロスプラットフォーム性能最適化の戦略をフレームワーク設計に落とし込むヒント。 ┃ ┃ ┃ ┃ 5) Absurd Workflows: Durable Execution with Just Postgres ┃ ┃ - URL: https://lucumr.pocoo.org/2025/11/3/absurd-workflows/ ┃ ┃ - 主な要点（推測ベース）: ┃ ┃ - ┃ ┃ 信頼性の高いワークフロー実行を、Postgresだけで実現するデザイン論。AIエージェントの長期的な対話・推論の継続性を支えるアーキテクチャが示唆される ┃ ┃ 。 ┃ ┃ - データベースを中心とした耐久性の高い実行基盤の設計ポイントが議論されやすい。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - オーケストレーション・状態管理・リトライ・持続性の設計を、データベース主導のソリューションとして組み込む方向性。 ┃ ┃ - 「イベントソーシング」的な設計や、エージェントの状態遷移を信頼性高く記録する実装観点の参考になる。 ┃ ┃ ┃ ┃ 6) Chibi Izumi: Phased dependency injection for TypeScript ┃ ┃ - URL: https://github.com/7mind/izumi-chibi-ts ┃ ┃ - 主な要点（推測ベース）: ┃ ┃ - ┃ ┃ TypeScript/TS系フレームワークの依存性注入（DI）機構を小さな部品でも組み合わせやすくする設計。モジュール分離・テスト容易性の向上を狙うアプローチ ┃ ┃ 。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - エージェントの各コンポーネント（スキル、ダイアログ管理、データアクセス）をDIで疎結合に設計する際のベストプラクティス。 ┃ ┃ - 拡張性・テスト容易性・プラグイン化を促進するフレームワーク設計のヒント。 ┃ ┃ ┃ ┃ 7) I want a good parallel language ┃ ┃ - URL: https://www.youtube.com/watch?v=0-eViUyPwso ┃ ┃ - 主な要点（推測ベース）: ┃ ┃ - 並列言語設計に関するビデオ。並列性・分散処理・同時実行モデルの設計議論。 ┃ ┃ - AIエージェントフレームワークへの示唆: ┃ ┃ - エージェントの並列実行モデル（同時実行、非同期イベント、並列推論タスクのスケジューリング）の選択肢と設計トレードオフを再検討する材料。 ┃ ┃ - フレームワークのランタイム層でのスケジューリング戦略、スケーラビリティ、デバッグの観点を考える際の参考になる。 ┃ ┃ ┃ ┃ 共通の示唆（全体を通じて見える点） ┃ ┃ - 信頼性と透明性の設計: ┃ ┃ AIエージェントの出力は根拠・出典を辿れるようにするべきとの議論が増えている。プロセスの可観測性、データソースの追跡、決定根拠の提示が重要。 ┃ ┃ - セキュリティとプライバシー: ┃ ┃ プライベート計算クラウドやOSSセキュリティ、依存関係の管理はエージェントフレームワークの信頼性に直結。セキュアな実行環境と依存管理の重要性が高ま ┃ ┃ っている。 ┃ ┃ - パフォーマンス重視の設計: ┃ ┃ AIワークロードの高速化にはSIMDなどの低レベル最適化、並列処理モデルの適切な選択が必須。エージェントランタイムのスケーラビリティ設計にも影響。 ┃ ┃ - オープンソースとエコシステム: ┃ ┃ OSSを活用・貢献する動きが活発。透明性・検証性・コミュニティのガバナンスが、エージェントフレームワークの品質を左右する。 ┃ ┃ ┃ ┃ 推奨アクション（実務への落とし込み案） ┃ ┃ - プライベート計算環境とセキュア実行を調査し、エージェント実行エンジンのセキュアな分離境界を設計する。 ┃ ┃ - AI出力の根拠・検証機構を設計に組み込み、プロンプトソース・データソースのトレースを可能にする。監査ログの標準化を検討。 ┃ ┃ - ┃ ┃ Rust/TypeScriptなどの現代的エコシステムでの性能・拡張性を意識したアーキテクチャ設計（DI、並列実行、オーケストレーションパターン）を取り入れる。 ┃ ┃ - durable workflowsの概念を取り入れ、AIエージェントの長期対話・推論セッションの耐久性を確保する設計を検討。 ┃ ┃ - オープンソースの最新動向を追い、依存関係管理・セキュリティゲートの実装を強化する。 ┃ ┃ ┃ ┃ 出典（今回の7件） ┃ ┃ - Open Source Implementation of Apple's Private Compute Cloud ┃ ┃ - URL: https://github.com/openpcc/openpcc ┃ ┃ - AI Slop vs OSS Security ┃ ┃ - URL: https://devansh.bearblog.dev/ai-slop/ ┃ ┃ - The trust collapse: Infinite AI content is awful ┃ ┃ - URL: https://arnon.dk/the-trust-collapse-infinite-ai-content-is-awful/ ┃ ┃ - The state of SIMD in Rust in 2025 ┃ ┃ - URL: https://shnatsel.medium.com/the-state-of-simd-in-rust-in-2025-32c263e5f53d ┃ ┃ - Absurd Workflows: Durable Execution with Just Postgres ┃ ┃ - URL: https://lucumr.pocoo.org/2025/11/3/absurd-workflows/ ┃ ┃ - Chibi Izumi: Phased dependency injection for TypeScript ┃ ┃ - URL: https://github.com/7mind/izumi-chibi-ts ┃ ┃ - I want a good parallel language ┃ ┃ - URL: https://www.youtube.com/watch?v=0-eViUyPwso ┃ ┃ ┃ ┃ もし特定の投稿について deeper ┃ ┃ な分析が必要であれば、リンク先を開いて具体的な段落・引用を元に、さらに詳しい要約と技術的なインサイトを提供します。どう進めましょうか？ ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
タスクをすべてのメンバーに同時に委任する
delegate_task_to_all_members を True に設定する場合、チームリーダーはタスクを (一人ずつでなく) すべてのメンバーに同時に委任します。
(arun を使用して) 非同期に実行する場合、メンバーは並列に実行されます。
import asyncio
from textwrap import dedent
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.team.team import Team
from agno.tools.arxiv import ArxivTools
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.googlesearch import GoogleSearchTools
from agno.tools.hackernews import HackerNewsTools
reddit_researcher = Agent(
name="Reddit Researcher",
role="Research a topic on Reddit",
model=OpenAIChat(id="gpt-5-mini"),
tools=[DuckDuckGoTools()],
add_name_to_context=True,
instructions=dedent("""
You are a Reddit researcher.
You will be given a topic to research on Reddit.
You will need to find the most relevant posts on Reddit.
"""),
)
hackernews_researcher = Agent(
name="HackerNews Researcher",
model=OpenAIChat("gpt-5-mini"),
role="Research a topic on HackerNews.",
tools=[HackerNewsTools()],
add_name_to_context=True,
instructions=dedent("""
You are a HackerNews researcher.
You will be given a topic to research on HackerNews.
You will need to find the most relevant posts on HackerNews.
"""),
)
academic_paper_researcher = Agent(
name="Academic Paper Researcher",
model=OpenAIChat("gpt-5-mini"),
role="Research academic papers and scholarly content",
tools=[GoogleSearchTools(), ArxivTools()],
add_name_to_context=True,
instructions=dedent("""
You are a academic paper researcher.
You will be given a topic to research in academic literature.
You will need to find relevant scholarly articles, papers, and academic discussions.
Focus on peer-reviewed content and citations from reputable sources.
Provide brief summaries of key findings and methodologies.
"""),
)
twitter_researcher = Agent(
name="Twitter Researcher",
model=OpenAIChat("gpt-5-mini"),
role="Research trending discussions and real-time updates",
tools=[DuckDuckGoTools()],
add_name_to_context=True,
instructions=dedent("""
You are a Twitter/X researcher.
You will be given a topic to research on Twitter/X.
You will need to find trending discussions, influential voices, and real-time updates.
Focus on verified accounts and credible sources when possible.
Track relevant hashtags and ongoing conversations.
"""),
)
agent_team = Team(
name="Discussion Team",
model=OpenAIChat("gpt-5-mini"),
members=[
reddit_researcher,
hackernews_researcher,
academic_paper_researcher,
twitter_researcher,
],
instructions=[
"You are a discussion master.",
"You have to stop the discussion when you think the team has reached a consensus.",
],
delegate_task_to_all_members=True,
markdown=True,
show_members_responses=True,
)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(
agent_team.aprint_response(
input="Start the discussion on the topic: 'What is the best way to learn to code?'",
stream=True,
stream_intermediate_steps=True,
)
)
出力例
┏━ Response (477.4s) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ ┃ ┃ 以下は「プログラミングを学ぶ最善の方法」についての議論を開始するための、現時点の暫定要点とディスカッションの出発点案です。内部メンバーからの回 ┃ ┃ 答を統合して、形式に沿った正式版レポートに仕上げます。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 議題案 ┃ ┃ ┃ ┃ What is the best way to learn to code? ┃ ┃ ┃ ┃ • 目的：初心者が効率的に「コードを書く力」と「問題解決能力」を養い、実務寄りのポートフォリオを作れるようにするには、どのような学習法・リソース ┃ ┃ ・ロードマップが有効かを議論する。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 1) プラットフォーム別の要点（暫定サマリー） ┃ ┃ ┃ ┃ 以下は Reddit ┃ ┃ などのコミュニティ視点を踏まえた「初心者に有用な実践アプローチ」の要点です。正式版では各プラットフォームの一次情報を横断して整理します。 ┃ ┃ ┃ ┃ • Reddit（主に r/learnprogramming および関連サブ） ┃ ┃ • 実践的アプローチの傾向 ┃ ┃ • 「ロードマップ型の学習を推奨」「1つの言語を深掘りして実装→反復を繰り返す」スタイルが多い ┃ ┃ • 小さなプロジェクトを繰り返すことで経験値を積む ┃ ┃ • 初心者向けロードマップ案の例 ┃ ┃ • 0–1ヶ月: 基礎文法・環境設定・簡易ツール作成 ┃ ┃ • 1–2ヶ月: 小規模プロジェクト＋データ構造基礎 ┃ ┃ • 2–3ヶ月: 設計・デバッグ・テストの基礎、OSS への貢献練習 ┃ ┃ • 3ヶ月以降: 複数言語の比較・ポートフォリオ作成 ┃ ┃ • 誤解と対処 ┃ ┃ • 誤解例：「複数言語を同時に学ぶのが最善」→現実には「1言語の深掘り＋並行リファレンス」で理解を深めるほうが効率的な場合が多い ┃ ┃ • 推奨リソース（例） ┃ ┃ • Automate the Boring Stuff with Python などの実践寄り教材 ┃ ┃ • Python公式ドキュメント、CS50 などの入門講座 ┃ ┃ • 参考リンク（抜粋） ┃ ┃ • Automate the Boring Stuff with Python ┃ ┃ • Python 公式ドキュメント ┃ ┃ • CS50 Intro to CS ┃ ┃ • Hacker News／他の技術コミュニティの視点 ┃ ┃ • 実践の優先度、学習ロードマップの現実的適用、オンライン教材と自己学習の組み合わせに関する議論の傾向を補足 ┃ ┃ • Academic / 学術的視点 ┃ ┃ • 学習理論（deliberate practice、反復、可視化・デバッグの効果、ペアプログラミングの学習効果など）に基づくアプローチが議論される ┃ ┃ • 教育現場での課題設計・評価設計、AI ツールの教育現場での適切な活用法についての研究動向を参照 ┃ ┃ • Twitter/X のリアルタイム動向 ┃ ┃ • 学習コミュニティの最新の取り組み、ツールの話題、実践的なヒントの共有を補足 ┃ ┃ ┃ ┃ 暫定的結論（現時点の総括） ┃ ┃ ┃ ┃ • 学習の「深さ」と「実践」のバランスが鍵。 ┃ ┃ • 小さな成果物を定期的に積み上げるロードマップが有効。特に1つの言語を深掘り、実務に近い課題を繰り返すアプローチが支持されがち。 ┃ ┃ • 自習・体系化・ペアプログラミングの組み合わせが現実的。学習のモチベーション維持と理解の定着を両立する設計が望ましい。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 2) 総合的なロードマップ案（初心者向け・例示） ┃ ┃ ┃ ┃ 以下は「初期1–3ヶ月」を想定した、実務寄りのミニマップ案です。正式版では各項目を日本語で詳述し、週次タスクと課題を付します。 ┃ ┃ ┃ ┃ • 0–1ヶ月 ┃ ┃ • 目標: 1つの言語を選択して基礎を固める ┃ ┃ • 主な活動: 環境構築、基本構文、データ型、簡単なスクリプト作成 ┃ ┃ • 学習活動の例: 入門講座を完了、簡単な課題を毎日1–2題、Git の使い方を学ぶ ┃ ┃ • 1–2ヶ月 ┃ ┃ • 目標: 小規模プロジェクトを完成させる ┃ ┃ • 主な活動: データ構造の基礎、基本的なアルゴリズム、デバッグ・テスト基礎 ┃ ┃ • 学習活動の例: CLI ツール、データ加工スクリプト、OSS の簡単な issue を再現・PR 提出の練習 ┃ ┃ • 2–3ヶ月 ┃ ┃ • 目標: 言語の深い理解と設計判断の軸を得る ┃ ┃ • 主な活動: 型・抽象化・設計パターンの理解、実務寄りの小規模プロジェクト ┃ ┃ • 学習活動の例: OCaml/Rust 等の比較、エージェント実装のような応用課題に挑戦 ┃ ┃ • 3ヶ月以降 ┃ ┃ • 目標: ポートフォリオ形成・発展的な課題へ ┃ ┃ • 主な活動: 複数プロジェクトの統合、コードリファクタリング、テストと CI の導入 ┃ ┃ • 学習活動の例: OSS 提携・寄与、デプロイの練習、ドキュメンテーションの整備 ┃ ┃ ┃ ┃ 推奨教材・課題の例 ┃ ┃ ┃ ┃ • Automate the Boring Stuff with Python ┃ ┃ • Python 公式ドキュメント ┃ ┃ • CS50（基礎範囲の理解を深める） ┃ ┃ • Eloquent JavaScript（JavaScript 学習の補助） ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 3) よくある誤解と現実的な対処 ┃ ┃ ┃ ┃ • 誤解1: GenAI がすべてを解決する ┃ ┃ • 現実: 生成系AIは補助ツール。コードの正確性・意図の理解は人間の設計力・検証力が不可欠。対処: ┃ ┃ 教育設計でガードレールを設定、自己検証の練習を組み込む。 ┃ ┃ • 誤解2: 可視化ツールだけで学習が完結する ┃ ┃ • 現実: 可視化は理解を深めるが、体系立てられたカリキュラムと実践課題が必要。対処: ┃ ┃ 可視化ツールを導入する場合も、課題設計と評価設計を合わせて行う。 ┃ ┃ • 誤解3: 学習は道具の導入だけで完結する ┃ ┃ • 現実: 道具は補助。効果的な学習にはロードマップ・課題・フィードバックの組み合わせが鍵。 ┃ ┃ • 誤解4: アクセス格差を無視して良い ┃ ┃ • 現実: アクセス・リテラシーの差が学習効果に影響。教育機関側での支援・代替ツールの提供が重要。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 4) 推奨リソースリスト（日本語中心／補助的に英語リソースも併用） ┃ ┃ ┃ ┃ • 体系的学習・ロードマップ ┃ ┃ • Progate（総合学習プラットフォーム）: プログラミングの基礎～実践まで段階的に学べる ┃ ┃ • Progate Journey（学習の進捗管理・ロードマップ機能） ┃ ┃ • 自習・基礎固め ┃ ┃ • Automate the Boring Stuff with Python ┃ ┃ • Python 公式ドキュメント ┃ ┃ • CS50（Harvard）入門講座 ┃ ┃ • ペアプログラミング・協働学習 ┃ ┃ • Pair programming guide（実践ガイド） ┃ ┃ • Pair programming productivity tips ┃ ┃ • 学習戦略・解説記事 ┃ ┃ • Zenn の公式ドキュメント読み方解説 ┃ ┃ • 学習ロードマップ・解説系記事 ┃ ┃ • 学術的背景（教育設計・研究動向の参考） ┃ ┃ • Beyond the Hype: Generative AI in computing education（ITiCSE-WGR 系の総説 ┃ ┃ • Teaching Programming in the Age of Generative AI などの論文群（arXiv など） ┃ ┃ ┃ ┃ 注: 正式版では、各リソースを厳密に精査し、リンクの最新性・信頼性を担保したリストに整形します。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 5) 教訓の比較（学習法ごとの要点横断） ┃ ┃ ┃ ┃ • 自習 ┃ ┃ • メリット: 自分のペース・興味に合わせられる。費用を抑えやすい。 ┃ ┃ • デメリット: 自己管理が難しく、モチベーション持続が課題になりやすい。 ┃ ┃ • 体系化 ┃ ┃ • メリット: 明確なロードマップ・評価があり、基礎の習得が効率的。 ┃ ┃ • デメリット: コスト・スケジュール制約がある場合がある。 ┃ ┃ • ペアプログラミング ┃ ┃ • メリット: 学習の速度アップ・理解の深まり・協働スキルの習得に有効。 ┃ ┃ • デメリット: 相性・スケジュール調整が難しい場合がある。 ┃ ┃ ┃ ┃ 総括として、初心者には「体系化を土台に、自習で深掘り、適宜ペアプログラミングを挟む」構成が現実的で効果的。ポートフォリオ作成を視野に入れた実践 ┃ ┃ 課題を組み込み、定期的なフィードバックを取り入れることを推奨します。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 6) 今後のアクション案 ┃ ┃ ┃ ┃ • 全メンバーでの追加情報収集 ┃ ┃ • Hacker News の関連議論、Academia の教育論文、Twitter/X の実践談を収集・要約 ┃ ┃ • 総合版の作成 ┃ ┃ • 各プラットフォーム別の要点を統合し、短いセクション（プラットフォーム別要点／総合ロードマップ／よくある誤解と対処／推奨リソース／教訓の比 ┃ ┃ 較／引用リンク）に再編成 ┃ ┃ • 公開形式の決定 ┃ ┃ • 1ページ要約版と、ディープダイブ版（6–8ページ程度）を用意 ┃ ┃ • 日本語でわかりやすい表現にリライト ┃ ┃ • 次回の出力 ┃ ┃ • Hacker News Researcher、Academic Paper Researcher、Twitter Researcher からの追加回答を統合して、正式版を完成させます。 ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ ┃ ┃ 7) ディスカッションの開始用の問いかけ ┃ ┃ ┃ ┃ • あなたが「最初の1言語」を選ぶとしたら、どの言語を推しますか？その理由は？ ┃ ┃ • 学習ロードマップで、最初の4週間に最も重視すべきことは何だと思いますか？ ┃ ┃ • ペアプログラミングを組み込む際の最適な頻度はどの程度だと考えますか？導入時の注意点は？ ┃ ┃ • GenAI の活用は学習効率を高めると思いますか？教育現場での適切なガイドラインはどう設計すべきですか？ ┃ ┃ • 推奨リソースの中で、特に信頼性が高いと感じたものはどれですか？その理由は？ ┃ ┃ ┃ ┃ ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ┃ ┃ この後、HackerNews Researcher、Academic Paper Researcher、Twitter Researcher ┃ ┃ の回答を受け取り次第、全体を統合した正式版レポートを作成します。もし、特定の観点（例：データサイエンス志向、Web開発志向、子ども向け教育など）に ┃ ┃ 焦点を当てたい場合は教えてください。それに合わせてロードマップをパーソナライズします。 ┃ ┃ ┃ ┃ ご希望があれば、上記をベースに「1ページ要約版」と「詳細版（6–8ページ）」のドラフト版をすぐに作成します。どちらを先に希望されますか？ ┃ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛
以上