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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
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
コース - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機械翻訳
知識と実践の良いバランス
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI for Enterprise Applications
機械翻訳
理論と実践、そして高レベルと低レベルの視点を組み合わせた内容
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
機械翻訳