コース概要

自律開発のためのPython環境の概要

  • Python、仮想環境、依存関係管理のセットアップ
  • バージョン管理と分離のためのGitとDockerの使用
  • 再現可能な環境の最適な実践方法

エージェントSDKとフレームワークの概要

  • LangChain、AutoGen、その他の新興SDK
  • エージェント構造とライフサイクル:認識、推論、行動
  • SDK機能とアーキテクチャスタイルの比較

Pythonで機能的なエージェントを作成する

  • LangChainを使用したシンプルなエージェントの作成
  • 外部ツールとAPIに接続する
  • 入力/出力、メモリ、永続化の処理

ツールとAPIの統合

  • エージェント使用のためにツールを定義し登録する
  • 安全なAPI統合とキー管理
  • 外部データソースとカスタム関数呼び出しの使用

エージェントのオーケストレーションと通信パターン

  • AutoGenを使用した多エージェント協調作業
  • タスク委任と計画ロジック
  • イベントドリブンおよび非同期オーケストレーション

テスト、デバッグ、可観測性

  • モック入力と制御された環境を使用したエージェントのテスト
  • メッセージフローとツール呼び出しのデバッグ
  • 構造化ログとパフォーマンスメトリクスの実装

展開と生産時の考慮事項

  • Pythonエージェントサービスをパッケージングおよびコンテナ化する
  • CI/CDパイプラインとの統合
  • スケーリング、監視、長期実行のエージェントの維持管理

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングとパッケージ管理の理解
  • REST APIとJSONデータ構造の経験
  • Pythonでの非同期I/Oの基本的な知識

対象者

  • バックエンドエンジニア
  • プラットフォームエンジニア
  • MLエンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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