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コース概要
Mastra入門
- TypeScript向けAIフレームワークの概要
- Mastraの主な特徴と利点
- インストールおよびプロジェクトのセットアップ方法
Mastraのアーキテクチャ理解
- 核となる構成要素とシステム設計
- エージェント、ワークフロー、メモリの仕組みについて
- APIやLLMとの連携ポイント
AIエージェントの構築方法
- TypeScriptでシンプルなエージェントを作成する
- エージェントの推論処理においてツールやコンテキストを活用する方法
- 複数ステップから成るAIタスクの実装手法
ワークフローと自動化処理
- エージェント駆動型ワークフローの設計方法
- 非同期タスクの起動および管理手法 </li>
- エラー処理やプロセス制御の基礎知識 </li>
RAG(検索拡張生成)の実装方法
- 文書情報の取得およびインデックス化手法 </li>
- 外部知識ベースとの接続方法 </li>
- コンテキストデータを活用した応答最適化手法 </li>
可観測性およびデバッグ技法
- エージェントの活動状況やログの監視方法 </li>
- パフォーマンスのプロファイリングと最適化手法 </li>
- ワークフローのデバッグおよび結果追跡方法 </li>
本番環境への展開およびスケーリング技術
- Mastraアプリケーションの本番デプロイ手法 </li>
- クラウドインフラとの統合方法 </li>
- セキュリティ確保と拡張性向上に役立つベストプラクティス </li>
ベストプラクティスおよび企業向け応用例
- ガバナンス、監査性、信頼性の確保に関する要点 </li>
- 企業実装例のケーススタディ紹介 </li>
- AI技術の今後の方向性とコミュニティ開発ロードマップについて </li>
総括および次なるステップ紹介
要求
- JavaScriptおよびTypeScriptの基礎知識
- REST APIやバックエンド開発の経験
- AIやLLMに関する基本的な理解
対象者
- AIや自動化ソリューションの開発に携わる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構築するエンジニアリングリーダー
- 企業利用向けのTypeScriptベースAIフレームワークに興味がある開発者
14 時間