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エージェントの詳細
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向けです。このコースでは、LLMの基本原則、エージェントの構成、一般的なプロトコルとツール、およびエンドツーエンドのエージェントプロジェクト構築方法について説明します。理論的な説明と実践的な演習を組み合わせることで、このコースは学生がインテリジェントエージェントシステムをゼロから構築するためのコアスキルを習得するのに役立ちます。
第1日: エージェント理論とシステム設計
概念からアーキテクチャまでの体系的な理解
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📚 本日の内容
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1.1 エージェントの概念とコア構成
エージェント= LLM +メモリ+ツール+知識
LangChain / LangGraphに基づいてエージェントの構成と操作メカニズムを説明する
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1.2 主流のエージェントモデルの分析
ReActモデル:推論と行動のサイクルメカニズム
関数呼び出し:構造化されたツールインタラクション
MCP(モジュラーコマンドプロトコル):モジュラーコマンドプロトコル
A2A(エージェント間):エージェント間通信プロトコル
各モデルの適用可能なシナリオ、利点、および制限の分析
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1.3 エージェントシステム設計方法論
エージェントのワークフローを分解し、フローチャートを描く
0からAgenticシステムを設計するための方法論:
• アーキテクチャ設計原則
• モジュール分割戦略
• インターフェース定義仕様
LangGraphに基づくプロセスモデリングをデモンストレーションする
💡 学習目標
- ✓ エージェントのコア構成と動作原理を深く理解する
- ✓ 主流のエージェントモデルの設計思想と実装方法を習得する
- ✓ エージェントシステムのアーキテクチャ設計能力を持つ
- ✓ LangGraphを熟練してプロセスモデリングに使用する
📦 付録
📋公式ドキュメント:LangChain、LangGraph、OpenAI関数呼び出し
📋実践的な記事とチュートリアルのコレクション
📋LangChainクックブック
📋LangGraphサンプルプロジェクト
📋Agentic RAG&A2A実践ケース