コース概要

エージェント型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:感知、意思決定、行動、観察サイクル
  • エージェントの責任と範囲の設計パターン

PythonツールとエージェントSDK

  • LangChainや同様のSDKを使用してエージェントを立ち上げる
  • 非同期プログラミング、タスクキュー、サブプロセス管理
  • パッケージ化、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、最小権限アクセスの管理

メモリ、状態、およびコンテキスト管理

  • 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、検索強化
  • 一貫性、キャッシュ戦略、およびメモリの清掃

オーケストレーション、計画、複数ステップワークフロー

  • アクションのチェイン、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
  • 失敗処理、再試行、補償アクション

セキュリティ、テスト、監視

  • 脅威モデル、レッドチーム、入出力のサニタイゼーション
  • エージェントの単体テスト、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

展開、スケーリング、エージェントの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

まとめと次なるステップ

要求

  • Pythonプログラミングの理解
  • REST APIと非同期I/Oの経験
  • 機械学習概念と事前学習済みLLMへの熟悉度

対象者

  • MLエンジニア
  • AI開発者
  • ソフトウェアエンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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