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コース概要
LangGraphとエージェントパターン: 実践的な初心者ガイド
- グラフ vs. 線形チェーン: いつ、なぜ
- エージェント、ツール、およびプランナー-実行ループ
- Hello workflow: 最小限のエージェンシックグラフ
状態、メモリ、およびコンテキストの受け渡し
- グラフ状態とノードインターフェースの設計
- 短期メモリ vs. 持続化メモリ
- コンテキストウィンドウ、サマリ作成、再水和
分岐ロジックと制御フロー
- 条件付きルーティングと多路選択
- リトライ、タイムアウト、およびサーキットブレーカー
- フォールバック、行き止まり、および復旧ノード
ツール使用と外部統合
- ノードとエージェントからの関数/ツール呼び出し
- グラフからREST APIとデータベースの消費
- 構造化出力のパースと検証
リトリーバル強化エージェントワークフロー
- ドキュメント取り込みとチャンキング戦略
- ChromaDBを使用した埋め込みとベクトルストア
- 引用とセーフガード付きの根拠のある応答
評価、デバッグ、および監視
- パスのトレースとノード相互作用の検査
- ゴールデンセット、評価、および回帰テスト
- 品質、安全性、コスト/遅延の監視
パッケージ化と配信
- FastAPIサーブと依存関係管理
- グラフのバージョン管理とロールバック戦略
- オペレーションガイドブックとインシデント対応
まとめと次なるステップ
要求
- Pythonの実践的な知識
- LLMアプリケーションやプロンプトチェーンの構築経験
- REST APIとJSONの理解
対象者
- AIエンジニア
- プロダクトマネージャー
- インタラクティブなLLM駆動システムを構築する開発者
14 時間