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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。

難易度 初級

受講期間 無制限

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

最新バージョンLangGraph v1で作る実践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知能型AI Agentへと発展するすべての過程を扱います。

  • LangChain、LangGraph、LangSmithの3つの主要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

就職準備生

AIエージェント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を超えて実務に活用できるAI Agentを作りたい開発者

AIプランナー/PM

AIエージェント技術を理解し、プロジェクトに適用したい企画者

受講後の期待効果

  • AIエージェント開発能力

    • 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開発が可能

  • 本番環境へのデプロイ能力

    • LangSmithを活用したモニタリングおよび評価で実務サービス運営能力を確保

  • 複雑なワークフロー設計

    • LangGraphを使用したマルチステップ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、ウェブ検索など外部システムと連携する実践スキル

この講義の特徴

studio

高度なワークフロー設計

  • LangGraphベースで複雑なエージェントワークフローを設計

  • 条件付きエッジで動的分岐処理

  • LangGraph Studioでビジュアル開発とデバッグ

プロダクションレベルの運用

  • LangSmith連携

    • 実行トレーシング(Tracing)によるデバッグとパフォーマンス分析

    • データセット構築と自動評価によるモデル性能改善

  • メモリ管理

    • インテリジェントメモリシステムの構築:対話履歴、要約、暗号化されたストレージ

このような内容を学びます

基礎から実践まで - 段階別学習構造

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

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

  • 出力パーシング:Str、CSV、JSONなど

  • 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)

実践 AI Agent 構築

  • Tools & Agents: Web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の開発: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(requirements.txt、jupyterファイルなど)を提供します。

前提知識と注意事項

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 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。

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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

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51件 ∙ (7時間 55分)

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授業資料
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    scooby56870052

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          簡単で段階的に分かりやすく教えてくださいます。

          • abcd123123님의 프로필 이미지
            abcd123123

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