実務で学ぶAI Agents（エージェント）Part.1

AIモデルにローカル、API、MCPツールを接続し、実際の業務に適用可能なエージェントを構築する方法を扱います。さまざまなツール連携方式とオーケストレーションの概念を学び、単一実行、並列実行、チェーン方式の実行トポロジーを設計する能力を身につけます。複雑なDB制御や外部システムとの連携を自動化するエージェントアーキテクチャを理解し、実装できるようになります。

初心者から楽しく気軽に付いてこれる講義です。 単純なチャットボットを超えて、産業別ビジネスワークフローを自動化するAI Agent。 本講義はAI Agentの基本構造と核心技術（LangChain、LangGraph、RAG）を1.5時間で素早く概観し、 実際のコードで動作するミニエージェントを直接作ってみながら実務感覚を身につける入門コースです。 講義が終わると、産業別データ前処理と拡張設計の必要性を理解し、深化コースで扱う高級概念を準備することができます。

[ソースコード提供] コーディングの知識がなくてもOK。Googleの最新ツール(IDX)でインストール不要、ブラウザですぐに完成！ コーディングの文法学習はもう終わり！AIと対話しながら(Vibe Coding)、Google IDX環境で社内文書を完璧に理解するRAGチャットボットを構築し、ウェブでリアルタイムにデプロイする超高速実践コースです。

単純なシステムプロンプトを超えて、ペルソナ設計とStructured Outputsを活用し、ユーザーを記憶し関係性が変化するAIキャラクターチャットボットを実装します。提供されるスタータープロジェクトを基にOpenAI APIを安全に呼び出し、JSON SchemaとZodで感情・信頼度・記憶を検証可能な形で処理し、AIコーディングエージェントを制約条件の中で活用する方法を30分の実習で完成させます。

AIセキュリティインシデントとレッドチームの役割を確認し、自分のAWSアカウントにLLMの実習環境を構築します。初回応答のキャプチャから利用状況の確認、リソースの整理までをミッション0のチェックリストに記録します。プロンプトインジェクションの診断演習は第4回に続きます。

単なるチャットボットを超え、自律的にタスクを遂行するAIエージェントシステムを設計・実装します。Sense-Think-Actループベースのアーキテクチャから、LangGraphの循環構造、RAGAS・LangSmithによる定量評価、運用ガードレールまで全過程を実習し、エンタープライズ級のエージェントエンジニアリング能力を完成させます。

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

LLMに必要な基礎知識から、実戦で使えるヒントまで、核心的な内容を中心に現職者が素早くお伝えします！

Spring WebFluxで様々な機能を開発します。 本講義を通じてWebFluxの必須概念と実践的な実装を学ぶことができます。

キー・アクセス範囲・呼び出し制限・実行権限・ガードレール・記録など、AIサービスの設定を点検します。他の条件を維持したまま、制御前後を比較し、出力処理まで確認して、ミッション4-2の設定点検表と診断記録を作成します。

コーディングなしで自分だけのAIサービスを作りたいなら、この講義が完璧な解決策です。Difyノーコードプラットフォームを活用してアイデアだけでも完成度の高いAIアプリを作ることができます。複雑な理論の代わりに実戦プロジェクト中心で構成されており、AI初心者と会社員誰でも実務能力を身につけることができます。

エージェントのツール呼び出しとRAGの検索・ドキュメントアクセスにおける権限境界をテストします。実際のモデルと教育用の模擬ツール・ドキュメントを使用して、承認ゲートと検索権限フィルターを観察し、ミッション5・6の診断記録シートを作成します。

Model Context Protocol (MCP) を利用して IntelliJ と連携し、迅速に開発する方法についてハンズオン形式で解説するチュートリアルです。

LLMベースのマルチエージェント技術を実装可能にするCrewAI、LangChain、AutoGenなどの様々なエージェントフレームワーク、知識グラフ、推論システムを組み合わせ、人工知能（AI）裁判官を構築する方法について探求します。

Microsoft 365を使用する業務環境で毎日繰り返される読み取り、整理、要約、下書き作成の業務を自動化するCopilot Agentを自ら構築します。大がかりなAIプロジェクトではなく、すぐにROIを生み出す実用的な業務自動化エージェントを作成し、自分のデジタル業務パートナーとして活用する方法を学びます。

単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。

Spring AIでAIを扱う最も簡単な方法を学びます。 RAGチャットボットを作成しながらSpring AIを学びましょう。

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

Cloud Native Computing Foundation（CNCF）のアンバサダーとして、これまでKubeConでKubernetesのセキュリティとポリシー、スケジューラー、Gateway APIなどをテーマに発表してきました。また、Agentic AI Foundation（AAIF）のアンバサダーとしても活動し、Kubernetes環境でAIエージェント、LLM、MCP、AGENTS.mdを実際に測定・研究した内容を発表しています。この講義には、KubeCon、Open Source Summit、MCP Dev Summit、AGNTCon + MCPConなどの海外イベントで英語で発表した内容を韓国語版として録画し、発表のたびに追加しています。

有料APIの費用負担なしに、自分のMacBookで最新のGemma 2モデルを直接動かす全工程を学習します。Apple SiliconのMetal APIを活用した性能最大化の手法と、VRAM容量別の最適パラメータ設定をマスターし、FastAPIベースのプロダクションレベルのローカルAIインフラ構築能力を身につけます。