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Agent の詳細
このコースは、大規模言語モデル（LLM）とそのインテリジェントエージェントに関心のある開発者、研究者、プロダクトマネージャーを対象としています。LLM の基礎原理、Agent の構成、代表的なプロトコルとツール、そしてエンドツーエンドの Agent プロジェクト構築手法を扱います。理論解説と実践演習を組み合わせることで、受講者がゼロからインテリジェントな Agent システムを構築するための中核スキルを身につけられるようにします。
第1日: Agent 理論とシステム設計
概念からアーキテクチャまでを体系的に理解する
学習内容 +
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1.1 Agent の概念と中核構成
Agent = LLM + Memory + Tools + Knowledge
LangChain / LangGraph をベースに Agent の構成と動作メカニズムを解説する
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1.2 主流 Agent モデルの分析
ReAct モデル: 推論と行動の循環メカニズム
Function Call: 構造化されたツール連携
MCP (Modular Command Protocol): モジュール型コマンドプロトコル
A2A (Agent-to-Agent): エージェント間通信プロトコル
各モデルの適用シナリオ、利点、制約の分析
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1.3 Agent システム設計手法
Agent ワークフローを分解し、フローチャートを作成する
ゼロから Agentic システムを設計するための方法論:
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アーキテクチャ設計の原則
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モジュール分割戦略
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インターフェース定義の規約
LangGraph を用いたフローモデリングの実演
学習目標 +
- ✓ Agent の中核構成と動作原理を深く理解する
- ✓ 主流 Agent モデルの設計思想と実装方法を習得する
- ✓ Agent システムのアーキテクチャ設計能力を身につける
- ✓ LangGraph を用いたフローモデリングに習熟する
第2日: 基礎実践と LangGraph 応用
理論から実践へのスキル移行
学習内容 +
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2.1 LangGraph の中核原理
LangGraph の基本概念と中核モジュール:
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Agent ノード: インテリジェントな意思決定と推論
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Tool ノード: 外部機能の統合
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Memory ノード: コンテキストと状態管理
代表的な Agent フローチャートをモデリングする
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2.2 実践: 基本 Agent の実装
ReAct Agent の構築
Agent + Tools（Function Call）の統合
Agent + MCP:
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MCP プロトコル入門
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MCP Server の構築
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Agent と MCP Server の統合を実装する
学習目標 +
- ✓ LangGraph の中核概念と使い方に習熟する
- ✓ 基本的な Agent システムを独力で構築できるようになる
- ✓ Agent とツールの統合開発技術を習得する
- ✓ MCP プロトコルによる Agent 統合を理解し実装する
第3日: 高度な実践とマルチ Agent システム
複雑なシステム設計と協調メカニズム
学習内容 +
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3.1 Agent の高度機能拡張
Memory と Knowledge の統合:
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短期記憶と長期記憶のメカニズム
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外部知識アクセスと Agentic RAG アーキテクチャ
Human-in-the-Loop 設計:
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人間からのフィードバック機構とインタラクション設計の導入
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制御可能かつデバッグ可能な Agent 振る舞いを設計する
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3.2 マルチ Agent システム設計と協調メカニズム
マルチ Agent 協調の代表的なアーキテクチャパターン
A2A（Agent-to-Agent）プロトコルの詳細解説:
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A2A とは何か
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Agent 間の通信と協調メカニズム
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協調タスクの割り当てと制御フロー
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3.3 総合プロジェクト演習
要件定義からデプロイまで、マルチ Agent 協調システムを設計する
LangGraph を用いてモデリング、デバッグ、デモンストレーションを行う
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3.4 コースまとめと発展
コースの振り返りとよくある質問
今後の学習パスと参考資料の提案
学習目標 +
- ✓ 高度な Agent 機能の設計と実装を習得する
- ✓ マルチエージェントシステムのアーキテクチャ設計能力を身につける
- ✓ A2A プロトコルを用いた Agent 協調に習熟する
- ✓ エンドツーエンドのマルチ Agent システムプロジェクトを完成させる
- ✓ Agentic アプリケーションを独力で設計・デプロイできる能力を身につける
📦 付録
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公式ドキュメント: LangChain、LangGraph、OpenAI Function Calling
実践記事とチュートリアルのまとめ
LangChain Cookbook
LangGraph サンプルプロジェクト
Agentic RAG と A2A の実践事例