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コース概要
対話型AIエージェントの紹介
- AgentCoreの対話機能の概要
- メモリおよびツールを用いたリッチなワークフローの設計
- 分析、自動化、サポートにおけるユースケース
AgentCoreメモリの活用
- セッション永続化の設定
- マルチステップで文脈を意識したワークフローの設計
- ハンズオンラボ:メモリ機能付きデータ分析エージェントの構築
コードインタープリターによる動的計算
- サポートされる操作およびセキュリティ上の制約
- 安全な変換および計算の実行
- ハンズオンラボ:リアルタイムデータ変換の実現
ブラウザツールによるリアルタイム相互作用
- エージェントワークフロー向けのブラウザツールのセットアップ
- データ取得およびユーザーインターフェースとの相互作用
- ハンズオンラボ:Web相互作用機能を持つエージェントの構築
メモリ、コード、ブラウザツールの組み合わせ
- メモリとツールをまたいだワークフローの連鎖
- マルチモーダルで対話的なワークフローの設計
- ハンズオンラボ:カスタマーサポートアシスタントの構築
テストとオブザーバビリティ
- 対話ワークフローのデバッグ
- ツールの利用状況のロギングと監視
- ハンズオンラボ:対話型エージェント向けオブザーバビリティダッシュボード
エンタープライズデプロイメントのためのベストプラクティス
- 対話性、セキュリティ、ガバナンスのバランス
- パフォーマンスとユーザー体験の最適化
- エンタープライズ導入のケーススタディ
まとめと次のステップ
要求
- プロトタイプ作成のためのPythonまたはJavaScriptの経験
- LLM活用アプリケーション設計の理解
- クラウドベースのデータワークフローへの熟悉
対象者
- MLエンジニア
- データサイエンティスト
- UX重視の開発者
14 時間