AIエージェント核心マスター - ManusからLangChainまで実戦ロードマップ

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本課程は、一般事務職の従事者が生成AIを単なるツールではなく業務パートナーとして活用できるよう設計された、実務中心の基礎課程です。AIの作動原理と限界に対する正確な理解に基づき、セキュリティ・著作権を遵守しながら安全に活用する能力を養うことを目的としています。 プロンプト設計の核心原理から、企画、報告書、メール、議事録などのテキストベース業務の効率化、エクセルデータ分析や画像・PDF文書の活用まで段階的に学習し、反復業務の時間を画期的に短縮して、一人多役の実務能力を確保できるよう支援します。 個人レベルの活用を超え、チーム単位の業務テンプレートや標準を構築する方法までを扱い、受講終了後すぐに現場で適用可能な業務自動化資産を保有し、組織全体の生産性向上につながるよう構成された実践中心の教育課程です。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術LLMとAgent。LLMは現時点でAGIに最も近づいた技術です。この講義では一般人の視点からLLMとAgent技術について学びます。

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。

この講義は、LangChain 1.0とLangGraphを中心に生成AI サービスを設計・実装する全過程を段階別実習で扱います。 単純なLLM呼び出しを超えて、エージェントベースアーキテクチャ、状態(State)管理、メモリ、ストリーミング、ミドルウェア、Human-in-the-Loopまで含む運用可能なAIシステム構造を直接実装します。 ドキュメント・PDF・Webデータベースの RAGシステム、SQL Agent(Chinook DB)、ツール呼び出しベースのAgent、Supervisorパターンのマルチエージェント、そしてLangGraph Graph APIを活用した状態マシンベースのワークフローを実習し、現場ですぐに活用可能な再利用可能なエージェントパイプラインを構築します。 また、構造化された出力(Pydanticベース)、エージェントミドルウェア(Summarization、HITL、Retry、PII保護)、トークン/段階別ストリーミングを通じて、実際のサービスで求められる安定性・拡張性・制御可能性を備えた生成AIアプリケーションを完成させます。 👉 LangChain/LangGraphの内部構造と実行フローを正確に理解したい方 👉 RAG・Agentを「デモ」ではなく実サービス構造で実装したい方 👉 状態ベースエージェント、SQL・ドキュメント自動化、マルチエージェントオーケストレーションまで網羅する現実的な実務ロードマップが必要な方に最適な講義です。

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