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コース概要

AI エージェントおよび OpenAI API の基礎

  • AI エージェントとは何か、そして基本的なチャットボットとの違い
  • アシスタントおよびワークフローエージェントにおける一般的なビジネスユースケース
  • 基本的な OpenAI API の概念、リクエスト、およびレスポンス
  • ビジネスタスク向けのシンプルなエージェントワークフローの計画立案

開発環境のセットアップ

  • API アクセス、認証情報、およびローカル環境の準備
  • 実装言語としての Python または JavaScript の選択
  • 最初の API リクエストの作成とその結果の確認
  • 基本的なリクエストパラメータと構造化された出力の理解

プロンプト設計と指示の作成

  • エージェントの動作に対する明確な指示の記述
  • 信頼性が高く有用なレスポンスを得るためのプロンプトの構造化
  • 具体例、制約条件、および出力形式の活用
  • プロンプト設計における一般的な過ちの回避

ツール利用と多段階ワークフロー

  • ツール利用と関数呼び出しパターンの入門
  • ビジネスタスクおよびデータ参照のためのシンプルなツールの定義
  • モデルとツール間の構造化データの受け渡し
  • 基本的な多段階エージェントワークフローのオーケストレーション

コンテキスト、信頼性、および安全性の管理

  • 多ターン会話とセッション状態の扱い
  • レスポンスを焦点を絞り、一貫性があり、タスクに集中させる
  • 基本的なガードレール、モデレーション、およびフォールバック処理の適用
  • トークン使用量、コスト、および一般的な失敗箇所の監視

シンプルなビジネスエージェントの構築とレビュー

  • 現実的なビジネスシナリオ向けの小規模なエンドツーエンドのエージェントの作成
  • プロンプト、ツール、およびワークフローロジックの連携
  • サンプルケースによるエージェントのテストと設計の改善
  • 得られた教訓の要約と本番環境に向けた次のステップ

要求

  • 基本的な API の概念および JSON データへの慣れ
  • 簡単なスクリプト作成における Python または JavaScript の使用経験
  • 基本的なプログラミング経験

対象者

  • 実用的な AI アシスタントおよびワークフローエージェントを構築したい開発者
  • OpenAI 搭載アプリケーションを探索する技術的なプロダクトチーム
  • エージェントのユースケースを評価するソリューションアーキテクトおよびイノベーションチーム
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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