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コース概要
Mastraへの導入
- TypeScriptのためのAIフレームワークの概要
- Mastraの主な特徴と利点
- インストールとプロジェクトセットアップ
Mastraアーキテクチャの理解
- コアコンポーネントとシステム設計
- エージェント、ワークフロー、メモリアーキテクチャ
- APIやLLMとの統合ポイント
AIエージェントの構築
- TypeScriptを使用した単純なエージェントの作成
- エージェント推論に使用するツールとコンテキスト
- 複数ステップのAIタスクの組み立て
ワークフローと自動化
- エージェント駆動型ワークフローの設計
- 非同期タスクのトリガーと管理
- エラー処理とプロセス制御
RAG(Retrieval-Augmented Generation)統合
- ドキュメント検索とインデックシングの実装
- 外部知識ベースとの接続
- コンテキストデータを使用した応答の最適化
観測性とデバッグ
- エージェント活動とログの監視
- パフォーマンスプロファイリングと最適化
- ワークフローのデバッグと結果追跡
展開とスケーリング
- 本番環境へのMastraアプリケーションの展開
- クラウドインフラストラクチャとの統合
- セキュリティとスケーリングに関するベストプラクティス
ベストプラクティスとエンタープライズユースケース
- ガバナンス、監査可能性、信頼性の考慮点
- エンタープライズ実装からの事例研究
- 今後の方向性とコミュニティロードマップ
まとめと次なるステップ
要求
- JavaScriptとTypeScriptの基本的な理解
- REST APIやバックエンド開発の経験
- AIやLLMの概念に関する基礎的な知識
対象者
- AIや自動化ソリューションを扱うソフトウェアエンジニア
- エージェント駆動型システムを開発するエンジニアリングチームのリーダー
- 企業レベルのTypeScript AIフレームワークを探索している開発者
14 時間