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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。

  • jasonkang
ai활용
에이전트
prompt engineering
LLM
AI Agent
LangGraph
Model Context Protocol

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • LLM エージェント

  • LLM

  • プロンプトエンジニアリング

  • Retrieval Augmented Generation(RAG)

  • AIエージェント

LLMエージェント開発!
LangGraphで簡単かつ強力



LLMエージェントは、ユーザーのニーズを理解し、複雑なタスクを自動化し、問題を解決するための重要な役割を果たします。しかし、エージェントの設計と実装プロセスは構造的に複雑で、繰り返しの作業が多く、簡単ではありません。 LangGraphはこのプロセスを簡素化し、強力なLLMエージェントを効率的に開発するのに役立ちます。


理論はコンパクトに
デバッグと最適化は本番のように

膨大な公式文書の中核だけ!

LangGraph公式文書は膨大ですが、必要な情報は限られています。現業エンジニアの経験を盛り込んで、直接選定した主要コンセプト中心でカリキュラムを準備しました。

現業で使われる方式そのまま!

プロンプトの作成とデバッグプロセスを編集せずにそのまま表示します。講義では、実際のエンジニアがエラーを解決し、プロンプトを最適化する方法を体験できます。

こんな方におすすめです

LangChain経験のある開発者

LangChainの限界を経験したら、この講義を通してエージェント開発に翼をつけることができます

LLMエージェントが気になる開発者

2025 CESでは、Nvidia Jenson Hwangが述べたAgentic AIについて、ビジネス専門家がお知らせします

技術創業者とスタートアップチーム

AIベースの製品やサービスを開発したい場合は、エージェント開発の最新技術を学ぶことができます

受講後は

  • LangGraphとLangChainの違いを理解する: 2つのフレームワークの構造的な違いと活用方法を理解し、プロジェクトに最適なツールを選択できます。

  • エージェントの設計と実装: Retrievalエージェント、Self-RAG、Corrective RAGなど、さまざまなエージェントを設計してワークフローを自動化できます。

  • 複雑なワークフローの構成: Multi-AgentシステムとRouteLLMを活用して、複雑なタスクを効率的に処理するワークフローを設計できます。

  • ツール活用能力: LangGraph内でさまざまなツールを活用して、エージェントの機能を拡張し、トラブルシューティング能力を向上させることができます。


このようなことを学びます。

1⃣プロンプトエンジニアリング戦略

同じ機能を実行しても、使用するモデルによって異なるプロンプトを作成する必要があります。 LangGraphのPromptTemplate
ChatPromptTemplateを使用してコンテキストプロンプトを効率的に作成する方法を学びます。

2⃣LLMエージェント最適化ハニーチップ

gpt-4oなどの高価な高度なモデルを使用する代わりに、作業を小さな単位で分割し、 gpt-4o-miniなどの軽量モデルを繰り返し使用する方が効率的です。プロンプトを小さな単位に分割してコストとパフォーマンスを最適化する方法を学びます。

3⃣ LangGraphツール(tool)活用のすべて

LangChainの基本的なツールの活用法はもちろん、必要に応じてエージェントが直接活用するカスタムツール(custom tool)を開発して機能を拡張する方法を学びます。さらに、人が仕事に介入するシステムを設計することで、より信頼性の高いエージェントを実装できます。

この講義を作った人

  • (現)GSグループ GenAI Platformの開発・運営

  • (前)シリーズC医療人工知能スタートアップTech Lead

  • (前)航海プラスAIコースコーチ

GSグループハッカートンコーチングと様々な事業プロジェクトを開発・運営しながら得たノウハウを込めました。

質問がありますか?

Q. LangChainとLangGraphの違いは何ですか?

LangChainは主にチェーン形式でタスクをリンクしますが、LangGraphはグラフ構造を使用してより複雑なワークフローを構築できます。 LangGraphは、柔軟なノード接続を介してさまざまなエージェント操作をサポートします。

Q. LangChainに初めて接するのに講義を受講してもいいですか?

Pythonを活用した経験があれば、講義を受講することは問題ありませんが、LangChain文法に慣れていないと理解するのが難しいかもしれません。

LangChainが初めての場合は、講師の初級講義をお勧めします

Q. 受講中に理解できない部分がある場合はどうなりますか?

受講中に質問がある場合は、いつでもInflearnの質問に投稿してください!できるだけ早く回答させていただき、
必要に応じて追加の撮影で講義を更新します。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):MacOS

    • Pythonを駆動できる環境なら、Windows、Linuxなどのオペレーティングシステムに関係なく講義に従うことができます

  • 使用ツール:

    • すべてのライブコーディングはノートブック環境で行われます。

    • 特に推奨するエディタはありませんが、講義ではCursorを使用します

学習資料

  • 講義で使用されたノートブックのソースコードをGitHub Repositoryで提供します

    • 講義映像にはない「注釈」と「Markdown」による不演説明が含まれています。

  • 理論を説明するためのNotionページを提供します

選手の知識と注意事項

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMに関心のある開発者

  • LLMアプリケーションをデプロイ・運用中の開発者

  • LLM Applicationを高度化したい開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python

こんにちは
です。

12,978

受講生

764

受講レビュー

405

回答

4.9

講座評価

9

講座

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28件 ∙ (6時間 20分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

97件

4.9

97件の受講レビュー

  • johnsonmoshy69777님의 프로필 이미지
    johnsonmoshy69777

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    실습 위주의 훌륭한 강의입니다! LangGraph, MCP, RAG 같은 복잡한 내용을 쉽게 설명해 주셔서 이해하기 쉬웠고, 실무에 바로 적용할 수 있었습니다. 강사님의 설명이 정말 명확하고 유익했어요. 추천드립니다!

    • jasonkang
      知識共有者

      친절한 말씀 정말 감사합니다! 강의가 도움이 되었다니 기쁘네요. 저는 직장에서 다른 엔지니어들에게 LangGraph를 사용하고 실제 프로젝트에서 AI 에이전트를 구축하는 방법을 가르치고 있는데, 그런 실무 경험이 자연스럽게 이 강의에도 반영된 것 같습니다. 그런 실무 배경이 개념을 더 접근하기 쉽고 적용 가능하게 만드는 데 도움이 되었다니 정말 좋네요.

  • qkenr1321559님의 프로필 이미지
    qkenr1321559

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    修正済み

    5

    100% 受講後に作成

    I received so much help from the Langchain basics to the RAG lectures, so I also took the LangGraph course. They explain the content that can be used directly in the field with high quality and in a very detailed manner. You mentioned in the lecture that you have plans to publish a book, and I would appreciate it if you could mention it in a community or something when it is published. I am interested in purchasing it.

    • jasonkang
      知識共有者

      Wow, that's a really touching review! 🥹🙏 I prepared my lecture so that it can be applied directly to practical work, so I feel very rewarded to receive such good feedback. Thank you so much for being with me from LangChain to LangGraph! I'm also working hard to prepare for the publication of the book, and I'll be sure to let you know in the community! The fact that you are interested in this gives me great strength. I will continue to repay you with helpful lectures and content. Thank you again for leaving such a sincere review!

  • wjdqudwn님의 프로필 이미지
    wjdqudwn

    受講レビュー 123

    平均評価 5.0

    5

    21% 受講後に作成

    • dlwlstjq4101503님의 프로필 이미지
      dlwlstjq4101503

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

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      100% 受講後に作成

      • shpark111770님의 프로필 이미지
        shpark111770

        受講レビュー 3

        平均評価 5.0

        5

        61% 受講後に作成

        This is such a beneficial lecture

        ¥8,455

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