---
title: 2. 毎朝働くエージェント
description: スケジュールデプロイメントとGitHubリポジトリ連携で、毎朝ニュースを調査してGitHub Pagesのサイトを自動更新するエージェントを作る。
sidebar:
  order: 2
---

import { Steps, Tabs, TabItem, Aside } from '@astrojs/starlight/components';
import ShareOnX from '../../../components/ShareOnX.astro';

毎朝8時に生成AIのニュースを調査して、GitHub Pagesのサイトを自動更新するエージェントを作ります。uvと認証のセットアップは[3. SDKでエージェントを作成](/intermediate/03_sdk/)と同じ前提で、このページ用に新しいプロジェクトを作って進めます。GitHub側の操作は、トークンの発行(Web画面)を除いて`gh`(GitHub CLI)で行います。

<Aside type="caution">
このハンズオンには**GitHubアカウントが必要**です。また、途中でGitHub Pagesで公開するための**公開(public)リポジトリを作成**します。エージェントが書き込んだ内容がインターネットに公開される点に注意してください。
</Aside>

このページでは、Managed Agentsの次の要素を新しく使います。

| 要素 | 役割 |
|------|------|
| スケジュールデプロイメント | cronスケジュールでセッションを自動作成する仕組み |
| GitHubリポジトリリソース | サンドボックスにリポジトリをマウントし、プロキシ経由で安全にpushする仕組み |

## 1. プロジェクトを作成

プロジェクトを作成し、そのフォルダーに移動して、Claude SDKをインストールします。

```shell
uv init ai-news-agent
cd ai-news-agent
uv add anthropic
```

## 2. GitHub CLIをセットアップ

<Steps>

1. [GitHub CLI](https://cli.github.com/)をインストールします。

    <Tabs syncKey="os">

    <TabItem label="Windows">
    ```shell
    winget install --id GitHub.cli
    ```
    </TabItem>

    <TabItem label="macOS">
    ```shell
    brew install gh
    ```
    </TabItem>

    </Tabs>

    インストール後、ターミナル（またはPowerShell）を開き直してください。

1. GitHubにログインします。聞かれたら「GitHub.com」「HTTPS」「Login with a web browser」を選び、ブラウザの案内に沿って認証します。

    ```shell
    gh auth login
    ```

</Steps>

## 3. 公開用リポジトリを作成

<Steps>

1. サイト用の公開リポジトリを作成します(GitHub Pagesは無料プランでは公開リポジトリのみ使えます)。

    ```shell
    gh repo create ai-news-site --public --add-readme --description "AI news auto-updated by Claude Managed Agents"
    ```

1. GitHub Pagesを有効化します(mainブランチ直下を公開する設定です)。

    ```shell
    gh api "repos/$(gh api user -q .login)/ai-news-site/pages" -X POST -f "source[branch]=main" -f "source[path]=/"
    ```

1. 公開URLを確認して控えておきます。

    ```shell
    gh api "repos/$(gh api user -q .login)/ai-news-site/pages" -q .html_url
    ```

    `https://ユーザー名.github.io/ai-news-site/`のようなURLが表示されます。

</Steps>

## 4. エージェントとデプロイメントを作成

<Steps>

1. エージェントがリポジトリにpushするためのトークンを発行します。[Fine-grained personal access tokenの発行画面](https://github.com/settings/personal-access-tokens/new)を開き、次の内容で「Generate token」します。

    | 項目 | 設定 |
    |------|------|
    | Token name | `ai-news-site-agent` |
    | Expiration | 7 days(短めを推奨) |
    | Repository access | 「Only select repositories」→ `ai-news-site`を選択 |
    | Permissions | `Add permissions`から`Contents`を追加。Accessを`Read and write`に。 |

    表示された`github_pat_`で始まるトークンを控えます。

    <Aside type="caution">
    このトークンはデプロイメントの設定としてAnthropic側に保存され、毎朝の実行時にgitプロキシがpushに使います(サンドボックス内には置かれません)。対象リポジトリのみ・Contents権限のみ・短い有効期限、と最小に絞るのが重要です([公式ドキュメントの推奨](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/github#token-permissions))。
    </Aside>

1. 発行したトークンを環境変数に設定します。

    <Tabs syncKey="os">

    <TabItem label="Windows">
    ```shell
    $env:GITHUB_TOKEN = "ここにgithub_pat_のトークン"
    ```
    </TabItem>

    <TabItem label="macOS">
    ```shell
    export GITHUB_TOKEN="ここにgithub_pat_のトークン"
    ```
    </TabItem>

    </Tabs>

1. プロジェクトのフォルダーに`setup_news.py`を作成し、以下の内容を保存します。`GITHUB_REPO_URL`は自分のリポジトリのURLに置き換えてください。

    ```python title="setup_news.py"
    import json
    import os

    from anthropic import Anthropic

    client = Anthropic()

    GITHUB_REPO_URL = "https://github.com/あなたのユーザー名/ai-news-site"
    GITHUB_TOKEN = os.environ["GITHUB_TOKEN"]

    ###############################
    # 1. 環境を作成
    ###############################
    environment = client.beta.environments.create(
        name="News-environment-adv",
        config={
            "type": "cloud",
            "networking": {"type": "unrestricted"},
        },
    )
    print(f"environment: {environment.id}")

    ###############################
    # 2. エージェントを作成
    ###############################
    agent = client.beta.agents.create(
        name="News Site Agent ADV",
        model="claude-sonnet-5",
        description="生成AIニュースを調査してGitHub Pagesのサイトを更新するエージェント。",
        system=(
            "あなたはAIニュースサイトの更新エージェントです。"
            "Web検索で当日の生成AI関連ニュースを調査し、/workspace/site にマウントされた"
            "リポジトリの index.html を更新してください。サイトは日本語で、シンプルで読みやすい"
            "HTML（CSSはインライン）にしてください。既存の内容がある場合は、日付の見出しを付けて"
            "新しい記事を上に追記し、過去分は残してください。"
            "作業が終わったら、git config で user.name を 'AI News Bot'、user.email を "
            "'ai-news-bot@example.com' に設定したうえで、変更をコミットして origin の main に"
            "プッシュしてください。"
        ),
        tools=[{"type": "agent_toolset_20260401", "default_config": {"enabled": True}}],
    )
    print(f"agent:       {agent.id}")

    ###############################
    # 3. スケジュールデプロイメントを作成（毎朝8時に実行）
    ###############################
    deployment = client.beta.deployments.create(
        name="毎朝のAIニュース更新",
        agent=agent.id,
        environment_id=environment.id,
        initial_events=[
            {
                "type": "user.message",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "今日の生成AI関連の主要ニュースを3件調査し、サイトを更新してプッシュしてください。",
                    }
                ],
            }
        ],
        schedule={
            "type": "cron",
            "expression": "0 8 * * *",
            "timezone": "Asia/Tokyo",
        },
        resources=[
            {
                "type": "github_repository",
                "url": GITHUB_REPO_URL,
                "mount_path": "/workspace/site",
                "authorization_token": GITHUB_TOKEN,
            }
        ],
    )
    print(f"deployment:  {deployment.id}")
    print(f"次回の実行予定: {deployment.schedule.upcoming_runs_at[:2]}")

    with open("ids_news.json", "w") as f:
        json.dump(
            {
                "environment_id": environment.id,
                "agent_id": agent.id,
                "deployment_id": deployment.id,
            },
            f,
            indent=2,
        )
    print("IDをids_news.jsonに保存しました")
    ```

    デプロイメントは「セッションの設計図+スケジュール」です。`initial_events`が毎回の起動時に送られる指示、`schedule`がcron式とタイムゾーン、`resources`が毎回マウントされるリポジトリ(とpush用トークン)になります。

1. スクリプトを実行します。

    ```shell
    uv run setup_news.py
    ```

    ```text
    environment: env_0183BKdCPtvzBtf8SAFJG2rB
    agent:       agent_01JLqsExMaqmJKFwVqqHAZ49
    deployment:  depl_017BiAPxX6gBDqH9vgroemxp
    次回の実行予定: [datetime.datetime(2026, 7, 5, 23, 0, ...), datetime.datetime(2026, 7, 6, 23, 0, ...)]
    IDをids_news.jsonに保存しました
    ```

    実行予定はUTCで表示されます(23:00 UTC = 日本時間の朝8時)。

</Steps>

## 5. 手動実行でテスト

朝8時を待つ必要はありません。デプロイメントは手動でも実行できます。

<Steps>

1. プロジェクトのフォルダーに`run_news_once.py`を作成し、以下の内容を保存します。

    ```python title="run_news_once.py"
    import json
    import time

    from anthropic import Anthropic

    client = Anthropic()

    with open("ids_news.json") as f:
        ids = json.load(f)

    # スケジュールを待たずに手動実行
    client.beta.deployments.run(ids["deployment_id"])
    print("手動実行をトリガーしました")

    # 実行レコードからセッションIDを取得
    session_id = None
    for _ in range(30):
        time.sleep(2)
        runs = client.beta.deployment_runs.list(deployment_id=ids["deployment_id"])
        for run in runs:
            if run.session_id:
                session_id = run.session_id
                break
            if run.error:
                print(f"実行エラー: {run.error.type}: {run.error.message}")
                raise SystemExit(1)
        if session_id:
            break
    print(f"session: {session_id}")

    # セッションのイベントを表示しながら完了を待つ
    stream = client.beta.sessions.events.stream(session_id=session_id)
    for event in stream:
        if event.type == "agent.tool_use":
            print(f"[ツール: {event.name}]")
        elif event.type == "agent.message":
            for block in event.content:
                if block.type == "text":
                    print(block.text)
        elif event.type == "session.status_idle":
            if event.stop_reason.type != "requires_action":
                break
        elif event.type == "session.status_terminated":
            break
    stream.close()
    print("\n完了しました")
    ```

1. スクリプトを実行します。ニュースの調査からpushまで数分かかります。

    ```shell
    uv run run_news_once.py
    ```

    ```text
    手動実行をトリガーしました
    session: sesn_013PNcoKdf8j9PK4PmorFb9e
    [ツール: web_search]
    [ツール: web_fetch]
    ...
    index.htmlがまだ存在しないので、新規作成します。
    [ツール: write]
    ブラウザ表示を確認し、git設定・コミット・プッシュを行います。
    [ツール: bash]
    プッシュが完了しました。以下の内容でサイトを更新しました。
    ...
    完了しました
    ```

1. 手順2で控えた公開URLをブラウザで開くと、エージェントが作ったニュースページが表示されます(pushからの反映に1〜2分かかることがあります)。リポジトリのコミット履歴も見てみましょう。

    ```shell
    gh repo view ai-news-site --web
    ```

</Steps>

## 6. スケジュールを止める

<Aside type="danger">
デプロイメントを放置すると、**毎朝8時にセッションが実行されてクレジットを消費し続けます**。試し終わったら必ず一時停止してください。
</Aside>

<Steps>

1. プロジェクトのフォルダーに`pause_news.py`を作成し、実行します。

    ```python title="pause_news.py"
    import json

    from anthropic import Anthropic

    client = Anthropic()

    with open("ids_news.json") as f:
        ids = json.load(f)

    deployment = client.beta.deployments.pause(ids["deployment_id"])
    print(f"deployment {deployment.id} を一時停止しました (status: {deployment.status})")
    ```

    ```shell
    uv run pause_news.py
    ```

    一時停止中も手動実行(`run_news_once.py`)は可能です。スケジュールを再開したいときは`client.beta.deployments.unpause(...)`を使います。

</Steps>

## まとめ

- **スケジュールデプロイメント**は「セッションの設計図+cronスケジュール」です。スケジュールが来るたびに新しいセッションが自動作成されます。
- `github_repository`リソースでリポジトリをマウントすると、トークンはgitプロキシが注入するため、サンドボックス内に秘密情報を置かずにpushできます。
- 預けるトークンは、対象リポジトリ・権限・有効期限を最小に絞ったfine-grained PATを使います。
- `deployments.run()`で手動実行してテストし、使い終わったら`pause`(または`archive`)でスケジュールを止めます。

<ShareOnX />