DeepSeek for Advanced AI Agents and Autonomous Systemsのトレーニングコース

Google Antigravityは、Gemini 3のマルチモーダル機能を活用して計画、推論、コーディング、行動を行う自律エージェントの構築に設計されたエージェンシック開発環境です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Gemini 3とAntigravity環境を使用して自律エージェントを設計、構築、展開したい高度な技術者向けです。

このトレーニングを終えた参加者は、以下の準備が整います：

• Gemini 3を使用して推論、計画、実行を行う自律ワークフローの構築。
• タスク分析、コード記述、ツールとの対話が可能なAntigravityでのエージェント開発。
• Gemini 3駆動のエージェントをエンタープライズシステムとAPIに統合。
• 複雑な環境でのエージェント動作、安全性、信頼性の最適化。

コース形式

• 専門家のデモンストレーションと対話型ディスカッションの組み合わせ。
• 自律エージェント開発に関する手動実験。
• Antigravity、Gemini 3、およびサポートするクラウドツールを使用した実践的な実装。

コースカスタマイズオプション

• チームがドメイン固有のエージェント動作やカスタム統合を必要とする場合、プログラムのカスタマイズについてお問い合わせください。

Google Antigravityは、長期間稼働するエージェントや新規相互作用の行動を実験するための高度なフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、長期的な記憶保持、フィードバックを通じた改善、および長期間にわたる進化を備えたエージェントを設計、分析、最適化したい上級レベルの専門家向けです。

このコースを修了すると、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• エージェントの持続性に必要な長期メモリ構造を設計する。
• エージェントの行動を形成するために効果的なフィードバックループを実装する。
• 学習軌道とモデルのずれを評価する。
• 複雑なマルチエージェント生態系に記憶メカニズムを統合する。

コース形式

• 技術的なデモンストレーションと組み合わせた専門家によるディスカッション。
• 構造化されたデザインチャレンジを通じて手を動かして学ぶ。
• シミュレーション環境での概念の適用。

コースカスタマイズオプション

• ご組織が特定の内容や事例を必要とする場合は、お問い合わせください。このトレーニングをカスタマイズすることができます。

MastraはAIエージェント、API、エンタープライズアプリケーション、および外部データシステム間の深層統合をサポートするフレームワークです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級エンジニア向けで、Mastraエージェントと広範な企業エコシステム間の信頼性が高く、安全で、スケーラブルな統合を構築することを目指しています。

このトレーニングが完了すると、参加者は次のような準備ができています：

• Mastraエージェントと外部サービス間のAPI駆動型統合を実装する。
• 企業データシステムやツールを自動化されたエージェントワークフローに接続する。
• 安全なデータ交換と認証のベストプラクティスを適用する。
• スケーラブルで、メンテナンスが容易で、本番環境に適した統合レイヤーを設計する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実践的な統合エンジニアリングとAPI演習。
• 実世界の企業シナリオを使用したライブラボ実装。

コースカスタマイズオプション

• カスタムAPIシナリオ、企業システムマッピング、またはデータ統合ワークショップは依頼により利用可能です。

AgentCore Runtime & Gateway は、AI エージェントをパッケージ化、展開し、外部システムとのスムーズな統合とセキュアな公開を実現する AWS サービスの組み合わせです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、プロトタイプから本番環境への移行を目指す中級レベルのエンジニアリングチームを対象としており、AgentCore Runtime を用いた展開と Gateway を用いたセキュアな接続および API 統合のマスタリーに焦点を当てています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• AgentCore Runtime 環境を設定し、エージェントをパッケージ化して展開する。
• 認証された、レート制限付きのエンドポイントを通じてエージェントを公開する。
• 安定した契約を使用して外部ツールと API をエージェントワークフローに統合する。
• 本番環境での運用に必要な観測性、ログ記録、使用状況監視を設定する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• Runtime 展開と Gateway 統合のハンズオン実習。
• 信頼性、セキュリティ、展開に焦点を当てた実践的な演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

Antigravityは、AI駆動型のエージェント優先アプリケーションを構築するための開発プラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者がAntigravity環境内で自律的なAIエージェントを使用して実際のアプリケーションを作成することを目指しています。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のようなスキルを身につけることができます：

• 自律的で協調的なAIエージェントに依存するアプリケーションを開発します。
• Antigravity IDE、エディター、ターミナル、ブラウザを使用して端末から端末までの開発を行います。
• エージェントマネージャーを使用してマルチエージェントワークフローを管理します。
• エージェントの機能を本番品質のソフトウェアシステムに統合します。

コース形式

• 深度のあるデモンストレーションを組み合わせたプレゼンテーション。
• 広範な実践練習とガイド付きエクササイズ。
• Antigravityのライブ環境でのリアルな実装作業。

コースカスタマイズオプション

• あなたの開発スタックに合わせたコンテンツを提供するためには、このトレーニングのカスタマイズ版をご依頼ください。

Google Antigravityは、エンジニアリングワークフローをインテリジェントな自動化により合理化するためのエージェント主導の開発環境です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Antigravityの基礎を学び、エージェント駆動型コーディング環境が生産性を向上させる方法を理解したい初心者レベルの実践者向けです。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のことができます：

• Google Antigravityをインストールし、設定する。
• エディタビューとマネージャービューの両方をナビゲートし、理解する。
• エージェントを使用して単純な開発タスクを自動化する。
• Antigravityを使用してプロジェクトファイルを作成、洗練、管理する。

コースの形式

• インストラクターによる説明とリアルタイムデモンストレーション。
• エージェントを使用する手順に焦点を当てたガイダンス付き演習。
• コントロールされたラボ環境でのAntigravityのコア機能の実践的な探求。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズバージョンが必要な場合は、ご連絡ください。

Google Antigravity は、ウェブアプリケーションやブラウザ環境、マルチサーフェスワークフローとの対話を可能にするエージェントを構築するためのプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けに設計されており、Google Antigravity を使用してブラウザベースのワークフローを構築、自動化、テストする方法を学習します。

トレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です：

• ブラウザ上でウェブアプリケーションと対話するエージェントを作成します。
• ブラウザコンテキスト間のエンドツーエンドワークフローを自動化します。
• UI 駆動型環境でのエージェントの動作を検証およびトラブルシューティングします。
• Antigravity を使用してクロスサーフェス自動化戦略を実装します。

コース形式

• デモンストレーションを交えたガイダンスによる指導。
• 実践的なハンズオン活動とシナリオベースの演習。
• インタラクティブな実験環境でのエージェントワークフローの実装。

コースカスタマイズオプション

• カスタマイズされたトレーニング要件については、お問い合わせください。目的に合わせてコースを調整します。

Amazon Bedrock AgentCore は、メモリ管理、監視性、および安全なアイデンティティ管理を統合した、AI エージェントの構築、展開、スケーリング向けのエンタープライズレディ フレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのエンジニアやアーキテクトを対象としており、AWS Bedrock AgentCore を使用してエージェンティック AI システムを設計、保護、運用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AgentCore のアーキテクチャとコンポーネントを理解する。
• ランタイムとゲートウェイを使用して AI エージェントを展開および管理する。
• 持続的なメモリとステートフルなインタラクションを実装する。
• アイデンティティ、監視性、およびコンプライアンス制御を適用する。
• エンタープライズ規模のワークフロー向けにマルチエージェントシステムを設計する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• AgentCore を使用した AWS ラボセッション。
• 展開と監視シナリオの実践的な演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

AgentCoreは、組み込みのアイデンティティ管理、監視、およびコンプライアンス機能を提供し、組織がエンタープライズ環境でAIエージェントを責任を持って展開できるようにします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して安全で監査可能かつコンプライアンスに適合したAIエージェントシステムを設計および運用したい上級レベルの実践者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• エージェント用のエンタープライズアイデンティティと権限管理モデルを実装する。
• 構造化ログ、メトリクス、およびトレースを使用して監視を有効にする。
• 規制フレームワークに準拠するためのコンプライアンス制御を適用する。
• エージェント活動を監査し、セキュアなセッションレベルのコントロールを維持する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• AWSセキュリティおよび監視ツールを使用したハンズオンラボ。
• 規制が適用されるエンタープライズ環境での事例研究。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのソフトウェア開発者やエンジニアチームを対象としており、Mastraを使用してスケーラブルで観測可能なAIシステムを構築することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Mastraのアーキテクチャを理解し、LLMや外部APIとの統合方法を学びます。
• TypeScriptを使用してAIエージェントとワークフローを設計および実装します。
• Mastraの観測性とメモリツールを使用して、エージェントのパフォーマンスを監視し改善します。
• Mastraのフレームワーク機能を活用して、本番環境に展開可能なAIアプリケーションを作成します。

Mastra は、複雑なワークフローを横断して動作する AI エージェントの評価、デバッグ、信頼性確保のための構造化されたツールを提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの実践者向けであり、エージェントの行動を厳密にテストし、信頼性を向上させ、測定可能な評価プロセスを実装することを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は自信を持って以下のことができます：

• デバッグ手法を適用してエージェントの行動問題を特定し、修正します。
• 構造化された指標、ベンチマーク、品質スコアを使用してエージェントを評価します。
• 信頼性、ドリフト、幻覚を追跡するツールとワークフローを実装します。
• 一貫性と予測可能なエージェントのパフォーマンスを確保する QA ストラテジーを設計します。

コースの形式

• 双方向講義とディスカッション。
• 手動でのデバッグと評価演習。
• オブザーバビリティツールを使用したエージェントの行動のライブラボ分析。

コースのカスタマイズオプション

• 要求に応じて、カスタマイズされた信頼性テストシナリオや業界固有の QA メソッドを用意できます。

Mastraは、AIエージェントを運用環境に展開、スケーリング、ライフサイクル管理を効率化するためのフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級者から上級者の技術専門家向けに設計されており、AIエージェントを信頼性と効率性を持って運用化するためのスキルを提供します。

このトレーニングの終了後、参加者は以下の能力を持つようになります：

• コントロールされたプロダクショングレードの環境にMastraベースのAIエージェントをデプロイする。
• プラットフォームネイティブのプリミティブを使用して、エージェントを水平および垂直にスケーリングする。
• エージェントの動作とパフォーマンスを追跡するオブザーバビリティパイプラインを実装する。
• レイテンシ、コスト、運用リスクを削減するためにランタイム設定を最適化する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実際のデプロイシナリオに焦点を当てた手動演習。
• コンテナ化およびオーケストレーションされた環境を使用したライブラボ実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• トピック、手動ラボ、または業界特有のシナリオのカスタマイズは、要望に応じて利用可能です。

Mastraは、分散システム内で動作する複数のAIエージェント間での洗練されたワークフロー自動化と調整を可能にするフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの実践者を対象としており、大規模なマルチエージェントワークフローの設計、オーケストレーション、および運用を学ぶことができます。

このトレーニングを完了することで、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• Mastraのオーケストレーション機能を使用して複雑なワークフローを設計する。
• 並列または依存関係のあるタスクを実行する複数のエージェントを調整する。
• ワークフローの実行用に監視およびデバッグツールを実装する。
• 可靠性、スループット、自動化効率の観点からオーケストレーションロジックを最適化する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• ワークフローデザインと自動化の実践演習。
• コンテナ化されたライブラボ環境での実装。

コースカスタマイズオプション

• カスタムの自動化シナリオ、エンタープライズ統合、またはワークフローパターンを要求に応じて提供します。

Google Antigravity は、AI 驅動のコーディングと自動化ワークフローをオーケストレーション、監視、および調整するために使用されるエージェント中心の開発プラットフォームです。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのプロフェッショナルを対象とし、Google Antigravity 内での複数エージェントワークフローの設計、管理、および最適化を目指しています。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のスキルを習得します：

• マネージャーインターフェース内でエージェントの責任とオーケストレーションパイプラインを設定する。
• タスクリスト、計画、ログ、ブラウザ録画などを含む Antigravity アーティファクトの生成と解釈を行う。
• エージェントの行動が透明性があり、監査可能であることを確認するための検証戦略を実装する。
• 複雑な開発および運用タスクに向けた多エージェント協力の最適化を行う。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと実践的なデモンストレーション。
• 実際のワークフロー課題に焦点を当てたシナリオベースの演習。
• ライブ Antigravity ワークスペースでの実践的な実験。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版が必要な場合は、お問い合わせください。

Antigravityは、高度なエージェント駆動型開発ワークフローを表現するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、Antigravity駆動環境で動作するAIエージェントによって生成された出力を検証、検証、および保護する中級から上級の専門家を対象としています。

このトレーニングを完了した参加者は以下のことができるようになります：

• エージェントが生成したコードアーティファクトの精度と安全性を評価する。
• 構造化された手法を使用してエージェントが実行したタスクを検証する。
• ブラウザの録画を解釈し、エージェントの活動を効果的に分析する。
• QAとセキュリティ原則を適用してエージェントワークフローの信頼性を確保する。

コース形式

• インストラクター主導の技術ブリーフィングとディスカッション。
• 実際のエージェントワークフローを検証するための実践的な演習。
• 制御されたラボ環境での手動テストと検証。

コースカスタマイゼーションオプション

• シナリオ、ワークフロー、およびテスト例の適応は要望に応じて利用可能です。