2. 毎朝働くエージェント

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。

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。

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

2. GitHub CLIをセットアップ

GitHub CLIをインストールします。
- Windows
- macOS
Terminal window
winget install --id GitHub.cli
Terminal window
brew install gh
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。
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。
Terminal window
```
gh auth login
```

3. 公開用リポジトリを作成

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

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)。

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

公開URLを確認して控えておきます。
Terminal window
```
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。

4. エージェントとデプロイメントを作成

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。

発行したトークンを環境変数に設定します。

Windows
macOS

$env:GITHUB_TOKEN = "ここにgithub_pat_のトークン"

export GITHUB_TOKEN="ここにgithub_pat_のトークン"

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。

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。

スクリプトを実行します。

uv run setup_news.py

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)。

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。

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。

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")

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。

uv run run_news_once.py

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

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。
Terminal window
```
gh repo view ai-news-site --web
```

6. スケジュールを止める

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。

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})")

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。

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。

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