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期間 21 時間
コース概要
エージェント開発向けPython環境の概要
- Python、仮想環境、依存関係管理の設定
- バージョン管理と分離のためのGitとDockerの活用
- 再現性のある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、その他新興の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
- エージェントの外部ツールやAPIへの接続
- 入出力、メモリ、永続化の処理
ツールとAPIの統合
- エージェント使用向けの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活用
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、観測可能性（Observability）
- モック入力と制御された環境での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
- 構造化されたロギン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環境の考慮事項
- 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、監視、長時間稼働エージェントの維持
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への理解
- REST APIとJSONデータ構造に関する経験
- Pythonでの非同期I/Oに関する基本的な知識
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
