इस प्रोजेक्ट के बारे में

यह एक शैक्षिक रिपॉज़िटरी है जो AI एजेंट्स के लिए 'harness engineering' सिखाती है: यानी प्रशिक्षित मॉडल के चारों ओर परिचालन वातावरण बनाने का अनुशासन। इसका केंद्रीय तर्क है कि agency (perceiving, reasoning, acting) मॉडल प्रशिक्षण से आती है, बाहरी कोड ऑर्केस्ट्रेशन से नहीं; एक एजेंट उत्पाद = model + harness। README वास्तविक एजेंट्स और prompt-chaining workflow builders के बीच अंतर बताता है, और तर्क देता है कि procedural glue code जोड़कर बुद्धिमत्ता नहीं बनाई जा सकती। कोर्स में 17 क्रमिक पाठ (s01–s17) हैं, हर पाठ एक harness mechanism को अलग करता है और एक standalone चलाने योग्य Python implementation (code.py), अंग्रेज़ी/चीनी/जापानी READMEs, और SVG diagrams देता है। पाठों में शामिल हैं: - s01 Agent loop (एक loop + bash) - s02 Tool use dispatch - s03 Permission system - s04 Hooks around the loop - s05 TodoWrite planning - s06 Subagent context isolation - s07 Skill loading on demand - s08 Context compaction - s09 Memory subsystems (selection, extraction, consolidation) - s10 File-backed task system - s11 Background tasks - s12 Cron scheduling - s13 Agent teams with atomic task claims and task-bound worktrees - s14 MCP plugin tool integration - s15 Integrated harness reconnecting all mechanisms around one loop - s16 Workflow runtime with resumable journals - s17 Goal loop with independent stop evaluation कार्यान्वयन एक सामान्य LLM agent loop का अनुसरण करता है: messages in, response out, tool_use blocks executed, results appended, loop repeats। हर अध्याय इस स्थिर loop के चारों ओर ठीक एक mechanism जोड़ता है। Claude Code को अच्छी तरह डिज़ाइन किए गए harness के मॉडल के रूप में संदर्भित किया गया है क्योंकि यह tools, knowledge loading, context management, और permission boundaries प्रदान करता है, बिना कठोर workflows थोपे। रिपॉज़िटरी migration के दौरान docs/ और agents/ के अंतर्गत एक legacy 12-lesson track भी सुरक्षित रखती है, जिसमें वर्तमान अध्यायों की mapping table है। Quick start: clone, pip install requirements, .env में ANTHROPIC_API_KEY कॉन्फ़िगर करें, फिर chapter code चलाएँ जैसे python s01_agent_loop/code.py। web/ के अंतर्गत एक web app संस्करण शामिल है। उल्लिखित साथी प्रोजेक्ट्स में Kode Agent CLI और Kode Agent SDK, साथ ही always-on assistant harnesses पर एक सहयोगी ट्यूटोरियल (OpenClaw) शामिल है।