PythonによるAgentic AIエンジニアリング — オートノマスエージェントの構築のトレーニングコース

Agentic AIの基礎

• オートノマスエージェントとは：定義と分類
• エージェントループ：知覚、判断、行動、観察のサイクル
• エージェントの責任とスコープのための設計パターン

PythonツールリングとエージェントSDK

• LangChainなど類似SDKを使用してエージェントのブートストラップを行う
• 非同期プログラミング、タスクキュー、サブプロセスの管理
• パッケージング、仮想環境、再現可能な開発ワークフロー

外部ツールとAPIの統合

• ツールインターフェースの設計と安全なツール呼び出しパターン
• Web API、データベース、社内サービスへの接続
• 認証情報、シークレット、最小権限アクセスの管理

メモリ、状態、コンテキストの管理

• 短期コンテキストウィンドウとプロンプトエンジニアリング技術
• 長期記憶アーキテクチャ：Redis、ベクトルストア、検索拡張（RAG）
• 一貫性、キャッシュ戦略、メモリハイジーン

オーケストレーション、計画、マルチステップワークフロー

• アクションのチェーン、サブエージェント、タスク分解
• 計画アルゴリズムとヒューリスティックなオーケストレーションの比較
• 障害の処理、リトライ、補償アクション

セーフティ、テスト、オブザーバビリティ

• 脅威モデル、レッドチーム、入力/出力のサニタイゼーション
• エージェント向けのユニット、統合、エンドツーエンドテスト
• エージェントの行動に対するログ記録、メトリクス、トレーシング、アラート

デプロイ、スケーリング、エージェント向けMLOps

• コンテナ化、CI/CDパイプライン、ロールアウト戦略
• コスト管理、レート制限、リソース最適化
• 監視、ガバナンス、運用プレイブック

まとめと次のステップ