PythonによるAgentic AIエンジニアリング — 自律エージェントの構築のトレーニングコース

Agentic AIの基礎

• 自律エージェントとは：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範囲とスコープを扱うデザインパターン

PythonツールとエージェントSDK

• LangChainなどの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、内部サービスへの接続
• 認証情報、シークレット、最小特権アクセスの管理

メモリ、状態、コンテキスト管理

• 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
• 長期メモリアーキテクチャ：Redis、ベクトルストア、検索拡張生成（RAG）
• 一貫性、キャッシュ戦略、メモリ衛生管理

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オーケストレーションの比較
• 失敗の処理、リトライ、補償アクション

セーフティ、テスト、可観測性

• 脅威モデル、レッドチーミング、入出力サニタイゼーション
• エージェント向けのユニットテスト、統合テスト、エンドツーエンドテスト
• エージェント動作のログ記録、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、エージェント向けの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、レートリミティング、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