最新のSpring AIの基礎からMCPまで
Spring BootとReactを使用している開発者、そして企業環境でAIシステムの導入を検討している開発者の方々に、Spring AIを強くお勧めします。 本コースでは、単なるライブラリの紹介にとどまらず、Spring AIの核心概念と内部構造を理解した上で、多様な実習例を通じて直接実装しながら実務への適用能力を強化します。 Spring AI 1.1.xバージョンを基準に説明し、今後のバージョンアップにも対応できるよう、継続的な技術サポートと拡張の方向性を共に提示します。 また、MCP（Model Context Protocol）を活用してドメイン間のコンテキスト統合や分散環境でのAI連携、そしてエンタープライズ環境に適したAIアーキテクチャ設計を実現することで、Spring AI技術の活用価値を一段と高めます。 企業環境で実際に導入可能なAIシステムの構築を目標に、理論と実習をバランスよく扱う実践中心のガイドとなるでしょう。
受講生 144名
難易度 初級
受講期間 無制限
お知らせ
2 件
こんにちは、知識共有者のイ・ジンマン(tootoo)です。
Spring AI Multi-LLM アーキテクチャと Orchestration 中心のエージェントシステム
コースのアップグレードに関するお知らせをお伝えします。
4月中旬頃にアップグレード予定であり、次のような構成でオープンする予定です。
現在ご購入済みの方は、チャプター3までご覧いただき、その後チャプター4からご覧いただければと思います。
4月中旬からは本講座の価格が若干値上がりする予定ですので、事前にお買い求めいただくのも良いかと思います。
ありがとうございます。
全体的な教案部分が修正され、Chapter 1からChapter 3までは主にパターンを学習したとすれば、
Chapter4 ～ Chapter 8 までは、実務中心の Multi-Agent を作成する過程で構成いたしました。
Chapter 1. Multi-LLM Architecture(マルチモデル戦略とエンタープライズAIアーキテクチャ設計)
Chapter 2. Agentic Workflow Patterns(実務で使用する5つのAgent Workflowパターン)
Chapter 3. Orchestrated Multi-Agent Patterns(Multi-Agent 構造を実際のサービスパイプラインとして実装する)
Chapter 4. Multi-Agent Architecture (SubAgent 分離戦略と Agent Registry 内部構造)
Chapter 5. Tool-Orchestrated Multi-Agent(Toolを利用した実行レイヤー分離アーキテクチャ)
Chapter 6. Task-Orchestrated Multi-Agent(TaskToolベースのAgent Runtime設計)
Chapter 7. DAG-Orchestrated Multi-Agent(エンタープライズ級DAGベースAI Workflow設計)
Chapter 8. Declarative Agent Workflow with YAML(YAMLベースのDAG定義と実行エンジンの分離)
こんにちは、知識共有者のイ・ジンマンです。
Spring AI - Part2をオープンしました。
Spring AI - Part1では、主にLLM連携に加え、RAG、Multimodality API、Tool / Function Calling、およびMCP（Model Context Protocol）の活用について進めました。
Spring AI - Part2では、主にMulti-LLMベースのAIアーキテクチャ設計、Agentic Workflowパターン、Orchestrated Multi-Agentシステムの構築が主な内容です。
Spring AI Multi-LLM アーキテクチャと Orchestration 中心のエージェントシステム
多くの関心をお願いいたします。
ありがとうございます。
