LangGraphを活用したAI Agent開発（feat. MCP）
大企業AI Agent担当者のノウハウがぎっしり詰まったLangGraph。現場でぶつかりながら得た知識をお伝えします。
受講生 2,233名
難易度 初級
受講期間 無制限
お知らせ
6 件
これまで私のAIエージェント構築講座を通じて共に悩み成長してきた受講生の皆様に嬉しいお知らせがあります。講座では伝えきれなかった深い内容と実務の核心をまとめた私の初めての本がついに出版されました。今回の本は、講座の現場で最も多く受けた質問と実務的な悩みを解決することに焦点を当てました。
講義で常に強調してきたように、エージェントサービスの核心は単に機能を「実装」することではなく、その性能を「証明」することです。
執筆過程でEXAONE 3.0が3.5にアップデートされ、Ollama対応環境が変わるなど、急激な技術変化を経験しながら、私は改めて確信しました。重要なのは「トレンド」ではなく「本質」だということです。そのため、この本の最終章には、私が最も重要だと考える[評価(Evaluation)]パートを集中的に盛り込みました。
主観的な感覚ではなく、客観的な指標でエージェントの性能を管理したい方々にとって、この本が優れた道しるべとなるでしょう。
集中的に盛り込みました。主観的な感覚ではなく、客観的な指標でエージェントの性能を管理したい方々にとって、この本が優れた道しるべとなるでしょう。
` tags are empty - there is no Korean text between them to translate. The surrounding context shows: - Before: Text about focusing on objective indicators rather than subjective feelings for managing agent performance - After: Text about a 'Next Step' preview for course students, discussing theoretical foundations and core principles of evaluation covered in a book However, since there is no actual content between the ` ` tags to translate, I cannot provide a translation. Please provide the Korean text you'd like translated. 🎓 講義受講生の皆様のための「Next Step」予告
本書では評価に関する理論的な基盤と核心原則をしっかりと扱いました。ただし、実務でこれをどのように自動化し運用するかについての渇望があるかと思います。そのために次のような深化内容を盛り込んだ講義を別途準備しています。
LangSmithを活用した評価ポリシーの策定
プロダクション環境でのEvaluator作成及び最適化活用方案
持続可能なLLMアプリケーション改善プロセス
書籍でしっかりとした理論的根拠を固めた後、続く実習講義を通じて「評価の完成」を体験されることをお勧めします。
現在、以下の書店で予約販売中です。
こんにちは、カン・ビョンジンです。
こんにちは、最近良い機会に恵まれ、アンドスタジオの「エースレポート」に参加して私のキャリアストーリーを共有することになりました。
新しいスタートを控えていますが、この動画がビッグテックへの転職のノウハウを扱うというよりは、私がこれまで仕事に向き合いながら悩み、経験してきた思いを淡々と語る場となりました。
振り返ってみると、私のキャリアは成功よりも失敗に近かったと思います。LinkedInには記録されていない創業と廃業の経験、合格よりもはるかに多かった不合格の瞬間がありました。しかし、その過程で得た学びと教訓があったからこそ、今の私があると思います。
「仕事のできる人」というタイトルは少し恥ずかしいですが、絶えず挑戦し、その中で学ぼうとした私の話が、似たような悩みを抱えている方々に少しでも届くことを願っています。
お時間を割いてご視聴いただき、動画についてのご感想もお聞かせいただければ大きな励みになります。
https://youtu.be/UR9PL1Jz-qs?si=nYUszHC3GrU21K-Q
受講していただいている受講生の皆様、ありがとうございます。講義を受講される中で説明が不足している部分や、理解できない部分、そして現場で適用される際に直面される困難については、質問として投稿していただければ、できるだけ迅速にお答えいたします。
ありがとうございます
강병진より
こんにちは、カン・ビョンジンです。
まず私の講義を受講していただき、いつも良いフィードバックと応援を送ってくださる全ての受講生の皆様に心から感謝いたします。
皆様のおかげで講義とAI関連活動を継続して続けることができました。🙏
明日、2025年8月13日（水）夜9時、テディノートライブに出演して
「AIは会社でいつ、どのように活用すれば良いのか？」というテーマでお話しする予定です。今回のライブでは
実際の経験に基づいたAI/LLM実務活用事例
業務にAIを導入する際の考慮事項とコツ
リアルタイムQ&Aで疑問を解決
などを率直にお伝えする予定です。
📅放送予定: 2025年8月13日(水) 夜9時
📍参加方法: テディノートYouTubeチャンネルライブ: https://www.youtube.com/live/tqOkjsVzoSoこれまで講義でのみお会いしていた皆様と、今回はリアルタイムで交流できることをとても楽しみにしています。
皆様の疑問、悩み、アイデアを一緒に共有する時間になればと思います。多くの関心とご参加をお願いいたします。
ライブでお会いしましょう！— 강병진より
こんにちは、カン・ビョンジンです。
初めてMCPを発売したときはSTDIO、SSEを活用した通信でしたが、SSEが公式にdeprecateされ、Tranport方式がStreamable HTTPに変更され、該当事項を更新しました。
そして、会社ですぐに使えるAIエージェントuse case講義をリリースしました。
今回はn8nという自動化ツールの使い方も追加しましたが、すべての機能をコードで実装することがもう少し柔軟でカスタムができるというメリットがありますが、汎用に開発されたツールを活用する方法も開発効率を上げることができるという判断に選択しましたように、受講しながら説明がもっと必要な部分がありましたらご質問ください
ありがとう
カン・ビョンジンドリームこんにちは、カン・ビョンジンです。
5月上旬にLangGraph + MCP連動方式を更新し、「公式文書で提示された方法はstateを使用するのが難しく、あまりにも、私が推奨する方法で進む方が良い」と案内しました。
ところで、 langchain-mcp-adaptersパッケージのバージョンが更新され、私が推奨した方法のようにstateをより簡単に使用できるように変更されました。クラスを作成するときにMCP接続をしながらもっと簡単になりました🚀
従来は公式文書に紹介されていないメソッドを見つけて実装していましたが、現在はCursorやClaude DesktopにMCPを登録するのと同様の方法でLangGraphにMCPを連動できるようになり、講義を更新しました。既存に作成したコードを変更するのは面倒ですが、個人的には正しい方向に行くようで幸いだと思います。幸いなことに、パッケージのmaintainerもそう思ったようです。
✅まだ MCP の部分を受講していない方:今回の変更が直接的な影響を与えないので、そのまま学習を進めば良いです。
✅すでにMCP部分を受講している方:新しく追加されたセクション5 - 2025年5月基準 LangGraph + MCP連動方法を必ず確認してください！変更された方法に合わせて最新の方法をご案内しています。
ありがとうございます。 😊
こんにちは、カン・ビョンジンです。
AWWWは講義の質問で要求されたMCPの活用方法を追加しました。
初めて聴いてくださる方のために軽く概念説明を差し上げながら、
1. カスタムMCPサーバの構築方法と、
2. 公式文書で案内するLangGraph<> MCP連動方法
3. そして公式文書には出ませんが、私が好むLangGraph <> MCP連動方法についての内容を追加しました。今、社内システムをMCP互換が可能になるように全体的に切り直しているのですが、この作業が終わればもう少しディープな内容をお届けできるようです。
よろしくお願いいたします。
