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 期間 14 時間

コース概要

はじめに

  • ワークフローとエージェントの違い
  • アーキテクチャの概要と一般的な使用例

Claude APIの基礎

  • Messages API、モデル、パラメータ
  • システムプロンプトと構造化出力
  • ストリーミングとエラー処理
  • ラボ:最初のAPI統合

ツールの利用

  • ツールとスキーマの定義
  • ツール使用ループとエラーリカバリー
  • ラボ:社内APIを呼び出すエージェントの構築

MCPとAgent Skills

  • MCPサーバーとクライアント
  • 既存サーバーの利用と小さなサーバーの作成
  • 再利用可能な専門知識のためのAgent Skills
  • ラボ:エージェントをデータソースに接続

Claude Agent SDK

  • エージェントループ、セッション、コンテキスト管理
  • 権限、フック、サブエージェント
  • ラボ:調査およびレポート作成エージェントの構築

コスト、品質、安全性

  • プロンプトキャッシュとトークン予算管理
  • ガードレールと人間による承認ステップ
  • 小さなテストセットを用いた評価
  • ログ記録と監視

プロトタイプから本番運用へ

  • デプロイオプションとシークレットの管理
  • メンテナンスとバージョン管理
  • 参加者自身のユースケースに向けたロードマップ

要求

  • PythonまたはTypeScriptのプログラミング経験
  • REST APIの呼び出しとJSON処理の経験
  • 大規模言語モデル(LLM)に関する基本的な理解

対象読者

  • 製品や社内ツールにAI機能を組み込むソフトウェア開発者およびデータエンジニア
  • エージェントアーキテクチャを評価しているソリューションアーキテクト
  • プロトタイプから本番運用へ移行したい技術チーム

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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