AI Agent開発：LangGraph、AutoGen、Semantic Kernelを活用する

シンプルなチャットボットから自律型AIエージェントへの移行は、大規模言語モデルを使用して複雑な問題を解決する方法を再構築しています。このコースは、推論し、ツールを使用し、特定の目標を達成するために協力できるインテリジェントシステムを構築するための包括的なガイドを提供します。基本的なプロンプトを超えて、現実世界の複雑さを処理する洗練された適応型AIワークフローを作成するスキルを習得します。 この書面によるプログラムに従うことで、あなたは初心者からマルチエージェント環境をオーケストレーションできる開発者に変貌します。会話の状態を管理し、フィードバックループを実装し、AIモデルを外部データや関数に接続する方法を学びます。 学習内容： - 自律型エージェントとエージェンティック推論ループの基本的なアーキテクチャを理解する - サイクリックプロセスとロジックを管理するためにLangGraphを使用して複雑でステートフルなワークフローを構築する - タスク委任のためにAutoGenフレームワークを使用してマルチエージェントコラボレーションパターンを実装する - 構造化されたソフトウェア環境にAI機能を統合するためにSemantic Kernelを適用する - エージェント駆動の意思決定における安全性と正確性を確保するために人間参加型パターンを統合する - 現実世界のシステムインタラクションのためにツール呼び出しと関数実行機能を構成する - 回答を根拠付けるためにRetrieval-Augmented Generation (RAG) を利用するエージェンティックシステムを設計する練習をする コースは、基本的な定義とエージェンティックデザインのコア原則から始まり、業界をリードするフレームワークの特定の実装パターンを通じてガイドします。エージェントメモリの構造化、マルチターンの会話の管理、複雑なインタラクションのデバッグ方法を探求します。 このコースは、エージェンティックフレームワークの初心者である開発者やAI愛好家を対象としており、LangGraphやAutoGenの経験は必要ありません。今日から、シンプルなチャットインタラクションを超えるインテリジェントエージェントの構築を始めましょう。