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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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