コース概要

Google Cloud における AI エージェントの基礎

  • AI エージェントとは何か、そしてチャットボットや標準的な AI アプリケーションとの違い
  • 企業環境におけるエージェントの一般的なビジネスユースケース
  • エージェント開発で用いられる Google Cloud サービスの概要

エージェントアーキテクチャの設計

  • エージェントの中核コンポーネント:モデル、指示、ツール、メモリ、およびワークフロー
  • ビジネスシナリオに応じた適切なエージェント能力レベルの選択
  • 効果的な指示の作成と基本的なガードレールの設定

Vertex AI と Gemini を活用したエージェントの構築

  • 開発環境として Google Cloud の準備
  • Vertex AI と Gemini モデルを用いた基本エージェントの作成
  • プロンプト、レスポンス、およびシンプルなエージェント動作のテスト

エージェントとツールおよびデータの接続

  • API と関数呼び出しによるツール利用機能の有効化
  • 根拠のあるレスポンスを得るためのビジネスデータとの接続
  • 信頼性、関連性、およびレスポンス品質の向上

エージェントの展開と運用

  • Google Cloud におけるエージェントソリューションの展開オプション
  • エージェントのパフォーマンスに対する監視、ログ記録、および基本的な評価
  • セキュリティ、アクセス制御、および責任ある AI に関する考慮事項

実践的ワークショップと次のステップ

  • 現実的なビジネスユースケースに向けた簡易エージェントの構築
  • 設計上の選択と改善機会のレビュー
  • パイロットプロジェクトおよび更なる学習に向けた次のステップの計画

要求

  • クラウドコンピューティングの概念および Web アプリケーションに関する基礎的な理解
  • API、JSON、Google Cloud サービス、または同様のクラウドプラットフォームに関する知識
  • Python、JavaScript、またはその他の現代的なプログラミング言語における基本的なプログラミング経験

対象者

  • Google Cloud 上で AI エージェントを構築したい開発者
  • エージェントベースのアプリケーションを検討中のテクニカルリーダーおよびソリューションアーキテクト
  • Vertex AI のエージェント機能に関する実務経験を得たいデータおよび AI 実務者
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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