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コース概要
エージェント開発のための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の活用
- 再現可能な環境のためのベストプラクティス
エージェントSDKとフレームワークの概要
- LangChain、AutoGen、およびその他の新興SDK
- エージェントの構造とライフサイクル：知覚、推論、行動
- SDKの機能とアーキテクチャスタイルの比較
Pythonによる機能するエージェントの構築
- LangChainを用いたシンプルなエージェントの作成
- エージェントと外部ツール、APIの接続
- 入力/出力、メモリ、永続化の処理
ツールとAPIの統合
- エージェント利用ツールの定義と登録
- 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利用
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を用いたマルチエージェントの協働
- タスクの委任とプランニングロジック
- イベント駆動型および非同期オーケストレーション
テスト、デバッグ、オブザーバビリティ
- モック入力と管理された環境でのエージェントテスト
- 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
デプロイメントと本番運用に関する考慮事項
- Pythonエージェントサービスのパッケージングとコンテナ化
- CI/CDパイプラインとの統合
- スケーリング、モニタリング、および長期間実行されるエージェントの保守
まとめと次のステップ
要求
- Pythonプログラミングおよびパッケージ管理に関する理解
- REST APIおよびJSONデータ構造に関する経験
- Pythonにおける非同期I/Oの基礎的な慣れ
対象読者
- 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
