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ディープリサーチシステム
このコースは、LLM基本、RAG、およびエージェントの詳細トレーニングを修了した開発者および研究者向けです。マルチエージェントコラボレーションに基づくディープリサーチシステムの設計と実装について詳しく学びます。体系的な理論学習と実践的な演習を通じて、問題の分解、情報検索、コンテンツの統合、反省と最適化などの主要なリンクを含む、LangGraphを使用して複雑なリサーチエージェントシステムを構築するためのコアスキルを習得します。
第1日: ディープリサーチエージェントの理論とアーキテクチャ
要件からアーキテクチャまでの体系的な設計
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📚 本日の内容
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1.1 LangGraphとエージェントのレビュー
LangChain / LangGraphにおけるエージェントアーキテクチャのレビュー
エージェントのコアコンポーネント、ワークフローモデリング、およびコラボレーションモードの分析
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1.2 ディープリサーチシステムのアーキテクチャ設計
ディープリサーチタスクの典型的な要件の分析
リサーチ指向エージェントシステムの階層化アーキテクチャとモジュールの責任分解
LangGraphに基づくリサーチプロセスのモデリングと視覚的分析
💡 学習目標
- ✓ ディープリサーチシステムの要件と設計上の課題を深く理解する
- ✓ 階層化アーキテクチャ設計とモジュール分解手法を習得する
- ✓ LangGraphを熟練して複雑なプロセスモデリングに使用する
- ✓ リサーチシステムの視覚的分析と最適化能力を持つ
📦 付録
📋推奨読書資料と開発ツールリスト
📋参照プロジェクトとオープンソースコードリポジトリのリンク