강의

멘토링

커뮤니티

NEW
AI Technology

/

AI Agent Development

AI Agent with LangGraph version 1 基礎から上級まで

この講義は、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。

38名 が受講中です。

  • goodwon5937125
AI 활용법
AI 코딩
langchain
langgraph
langsmith
AI
ChatGPT
LLM
Generative AI
AI Agent

受講後に得られること

  • LangChainを利用したLLM活用法

  • LangGraphを利用したAI Agent活用法

  • LangSmithを利用したAI(LLM)モニタリング

  • RDBと連動するAI Agentサービス

最新版LangGraph v1で作る実戦AI Agent開発

AI時代の核心技術、AI Agentを段階的にマスターしましょう!

  • ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行するインテリジェントAIエージェントへと発展するすべてのプロセスを扱います。

  • LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。

こんな方におすすめです

就職活動生

AI Agent開発スキルをポートフォリオに追加したい方

AI/バックエンド開発者

ChatGPT APIを超えて実際の業務に活用できるAI Agentを作りたい開発者

AI企画者/PM

AI Agent技術を理解してプロジェクトに適用したい企画者

受講後の期待効果

  • AI Agent開発能力

    • 単純な対話型チャットボットを超えて実際の業務を遂行するAI Agent開発可能

  • プロダクション配備能力

    • LangSmithを活用したモニタリング及び評価による実務サービス運営能力の確保

  • 複雑なワークフロー設計

    • LangGraphによる多段階エージェントシステムの設計と実装

  • データ連携能力

    • データベース、ウェブ検索などの外部システムと連携する実戦スキル

この講義の特徴

studio

高度なワークフロー設計

  • LangGraphベースの複雑なエージェントワークフロー設計

  • 条件付きエッジによる動的分岐処理

  • LangGraph Studioによる視覚的開発とデバッグ

プロダクションレベル運営

  • LangSmith連携

    • 実行トレース(Tracing)によるデバッグと性能分析

    • データセット構築と自動評価によるモデル性能改善

  • Memory管理

    • 対話記録、要約、暗号化されたストレージによるインテリジェントメモリシステム構築

このような内容を学びます

基礎から実戦まで - 段階別学習構造

  • モデル活用法: OpenAI、Groq、Ollama、Huggingface など

  • プロンプトエンジニアリング: PromptTemplate、FewShot等

  • 出力パース: Str、CSV、JSON等

  • LCELをマスターする: 並列チェーン、条件分岐、バッチ処理、ストリーミングなどで複雑なワークフローを構成

LCEL (LangChain Expression Language)

実戦AIエージェント構築

  • Tools & Agents: ウェブ検索、グラフ生成、データベース照会など実際のツール連携

  • SQL Agent開発:SQLite、MySQL、PostgreSQLなどのデータベースと連携するインテリジェントクエリエージェント

  • ReActパターン: Reasoning + Actingによる複雑な問題解決能力の実装

ReAct Agent

受講前の参考事項

実習環境

  • 講義の撮影はMacOS環境で行いましたが、WindowsとLinuxでも可能です。

  • 講義ではVSCodeエディターを活用しましたが、Cursor、PyCharmなどすべてのエディターで可能です。

学習資料

  • セクションごとに圧縮ファイルを提供(requirements.txt、jupyter filesなど)します。

前提知識および注意事項

  • Python

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AI又はLLMに関心のある一般人又は学生

  • LLMを利用したチャットボットサービス開発に興味がある開発者

  • LangChain & LangGraphを利用したビジネスサービスを開発したい開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基礎知識が必要です。

  • (オプション)RDB(MySQLまたはPostgreSQLなど)に対する基礎知識が必要です。

  • (オプション)Dockerに関する基礎知識があると良いです。

  • (オプション)Hugging Faceに関する基礎知識があると良いです。

こんにちは
です。

266

受講生

5

受講レビュー

1

回答

4.6

講座評価

2

講座

안녕하세요, 강의를 맡은 조경원입니다.
저는 중소기업부터 대기업까지 다양한 산업 환경에서 웹 개발, 인공지능(AI), 그리고 AWS 인프라 구축 등 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔습니다.

이러한 경험을 바탕으로 2022년부터는 오프라인에서 AI 분야의 강의를 진행하며, 실무와 이론을 연결하는 교육을 이어오고 있습니다.

カリキュラム

全体

51件 ∙ (7時間 55分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

まだ十分な評価を受けていない講座です。
みんなの役に立つ受講レビューを書いてください!

期間限定セール

¥3,172

48%

¥6,168

goodwon5937125の他の講座

知識共有者の他の講座を見てみましょう!

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう!