ラングラフとランチェインを用いたエージェント型AI開発

従来のＡＩモデルは固定された経路に従うが，次世代のソフトウェアは，推論し，ツールを使用し，協調するエージェントに依存する。このコースは，単純なプロンプトを超えて，考え，行動する自律システムを構築するエージェント型ＡＩの世界への明確な経路を提供する。 また，ＬａｎｇＧｒａｐｈとＬａｎｇＣｈａｉｎのフレームワークを習得することにより，ＡＩに自身の状態を管理し，外部ツールを使用し，チームで作業し，書き込み論理と構造化されたワークフローを通じて目標を達成する能力を与える方法を学ぶ。 学ぶことは 推論ループやツール使用パターンを含むエージェント型ＡＩの基本原理を理解する。 また，ＬａｎｇＧｒａｐｈを用いて複雑な意思決定プロセスを管理するための状態的ＡＩワークフローを構築した。 これは，エージェントがコンテクストを保持し，過去のインタラクションから学習するメモリシステムを実装するものである。 また，マルチエージェントシステムの設計において，専門的なＡＩエージェントが協調して大規模な問題を解決する。 また，データ駆動応答のためのエージェントフレームワーク内での検索増強生成（ＲＡＧ）を適用した。 これは、エージェントの性能を向上させるために、async/await と type hints を使用して、クリーンでモダンな Python コードを書くための練習です。 単一タスクエージェントの概念を理解し，産業標準ライブラリを用いて複雑なマルチエージェント環境を組織化する。 これは，エージェントフレームワークの知識が必要でない初心者向けのもので，すべての概念が明確なテキストとコード例で説明される。 今日から最初の自律型AIエージェントを作り始めましょう。