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コース概要
AIエージェントの基礎理論とAlibaba Cloudサービス概観
- 一般的なチャットアプリケーションとの違いを含むAIエージェントの定義説明
- 顧客サポートや知識支援、業務自動化といった代表的なビジネス用途事例
- モデル・プロンプト・ツール連携機能・記憶保持機構およびワークフローなどの基本要素の説明
- AIエージェント開発・運用向けのAlibaba Cloud関連サービス概要解説
環境設定と初回モデル利用体験
- Alibaba Cloudアカウント、作業領域および接続認証情報の準備手順
- コンソール画面・API機能や基本的な開発環境の確認方法
- Model Studioなどの各種サービスを通じた基礎モデルのアクセス体験
- 初回モデル呼び出しおよびその応答プロセスの妥当性確認手法
シンプルなエージェントワークフローの構築手順
- エージェントの役割定義やタスク境界・期待される出力内容の設定方法
- 安定した作動を実現するためのプロンプト文面作成手法
- ユーザー入力処理、応答形式調整および基本的な対話フローの管理手順
- 実際のケースを用いたエージェント動作改善・最適化プロセス
企業内情報との連携による知識獲得機能の追加方法
- 検索強化型生成技術の実用レベルでの取り扱い説明
- 適切なビジネス文書整理・コンテンツ作成およびそれらの知識ベース活用手順
- 質問応答実行に必要となる企業内情報源とエージェント間の接続設定方法
- 回答内容の正確性や関連度、追跡可能性評価の基本アプローチ
ツール利用・導入および運用面での留意点
- 外部サービスやAPI・簡易的クラウド機能をエージェント側から呼び出す方法の説明
- 情報検索や要約作成、チケット対応手続きなど単純な業務ワークフローの設計手法
- 適切なアクセス制御を備えた社内用AIエージェントの導入戦略
- 利用実績・品質面およびコスト状況把握に必要となるモニタリング手法と運営上の安全策
講座総括と今後の実装計画構築
- 全体的なエージェント仕組みおよびワークフロー内容の復習機会
- 実際に導入を検討できる適切なビジネス案件選定ポイントの特定手順
- さらなる改善点・ガバナンス要件やチーム間活用促進に向けた今後の推進戦略策定方法
要求
- クラウドコンピューティングやWeb APIに関する基礎知識があること
- クラウド管理画面およびコマンドラインツールの利用経験があること
- Pythonプログラミングに関する初歩的な理解があること
受講対象者
- Alibaba Cloud上でAI活用アプリケーションを開発したい開発者
- AIエージェントの導入事例に関心があるクラウドエンジニアやソリューションアーキテクト
- 知的なアシスタント機能のプロトタイプ作成や実際の導入を担当している技術チーム
7 時間
