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Swarm、LangGraph、Deep Agentを活用したマルチエージェント

この講義は、単なるチャットボットを超えて、複数のエージェントが協調するマルチエージェントシステムを構築する実務中心の講義です。 👉 Swarm、LangGraph、DeepAgentsの3つのフレームワークを段階的に学習し、顧客対応チャットボットからブログコンテンツ制作、PostgreSQLクリエージェント、自律型リサーチエージェントなど、6つの実践プロジェクトを完成させます。 👉 RedisとPostgreSQLを活用した長期メモリ、Human-in-the-loopセキュリティメカニズム、コストモニタリングなどのエンタープライズ級の機能まで実装し、受講後すぐに実際のサービスに適用できるプロダクションレベルのシステムを構築できます。

40名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent
AI
AI
ChatGPT
ChatGPT
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • Swarm Agents: 複数のエージェントが動的に協調するシステム設計

  • LangGraph: 複雑なワークフローをグラフで視覚化し制御

  • DeepAgents: 自動化されたエージェントオーケストレーションの実装

  • Long Term Memory: Redis, PostgreSQLを活用した永久ストレージの構築

  • Human-in-the-loop: 機密性の高いタスクに対する承認・拒否・修正メカニズム

  • パフォーマンスモニタリング:トークン使用量、コスト、実行時間の追跡および最適化


単なるチャットボットを超え
AIマルチエージェント、共に働かせましょう!

AIエージェントの複雑な協業、これからは明確な設計で!
この講座は単なるチャットボットを超え、複数のAIエージェントが
有機的に協力するマルチエージェントシステムの構築に集中します。

カスタマーサポートのチャットボットが複数のエージェントと協力して、より迅速かつ正確に問題を解決するのを見たことがありますか?

ブログ投稿の自動化のために、コンテンツの企画から作成、公開までをAIエージェントたちが自律的に協業する過程を想像してみてください。

PostgreSQLクエリの作成や複雑なリサーチ調査など、反復的な作業をAIエージェントに任せて業務効率を極大化する経験はいかがでしょうか?

AIエージェントの構築、漠然としていませんか?
この講義を通じてSwarm、LangGraph、Deep Agentsを
マスターし、プロダクションレベルのシステムを自ら構築して
驚くべき変化を体験してください。


Swarm、LangGraph、DeepAgentsで
次世代AIマルチエージェントシステムを構築し、
6つの実践プロジェクトを通じて
技術的限界を超えたソリューションを設計します。


単なるチャットボット開発を超え、
実務で即戦力となるプロダクションレベルのシステムを完成させることで、
皆さんを「AIエージェントの専門家」へと飛躍させます。

この講義が終わる頃には、あなたは


数多くのAIエージェント構築経験を自ら設計し、実装できるようになります。

  • Swarm, LangGraph, Deep Agentsの3つの主要フレームワークを段階的に学習し、複雑なマルチエージェントシステムを自ら設計・構築する能力を身につけます。単にAPIを呼び出すだけでなく、エージェント間の協調方式を理解し、最適なアーキテクチャを構成できるようになります。

カスタマーサポートチャットボットから自律型リサーチエージェントまで、6つの実践プロジェクトを自ら完成させます。

  • 理論学習にとどまらず、実際のサービスに即座に適用可能な6つの多様なプロジェクトを自ら完成させることで、実務能力を強化します。カスタマーサポートチャットボット、ブログコンテンツ制作、PostgreSQLクリエージェント、自律型リサーチエージェントなど、実際のビジネス課題の解決に必要なAIエージェントの構築経験を積むことができます。

エンタープライズ級のAIシステム構築のための核心技術を完璧に習得します。

  • RedisとPostgreSQLを活用した長期メモリの実装、Human-in-the-loopセキュリティメカニズム、コストモニタリングなど、実際のサービス運用に不可欠な高度な機能まで直接実装します。これにより、受講後すぐにプロダクションレベルの安定した拡張可能なAIシステムを構築できる専門家へと成長します。


✔️

思い描くだけだったAIエージェント、これからは自ら作ってみましょう。

Swarm、LangGraph、Deep Agentsの活用
マルチエージェントシステムの構築

この講座では、複雑なマルチエージェントシステムをSwarm、LangGraph、Deep Agentsフレームワークを活用して段階的に構築する方法を学びます。カスタマーサポートチャットボットから自律型リサーチエージェントまで、6つの実践プロジェクトを通じて、実際のサービスに即適用可能なプロダクションレベルのシステムを完成させることができます。

6つの実践プロジェクト経験

カスタマーサポートチャットボット、ブログコンテンツ制作、PostgreSQLクリエージェント、自律型研究エージェントなど、6つの実践プロジェクトを直接構築しながら、LangGraph、Swarm、Deep Agentsを活用したマルチエージェントシステムの設計および実装能力を養います。

エンタープライズ級の機能実装

RedisとPostgreSQLを活用した長期メモリ、Human-in-the-loopセキュリティ、コストモニタリングなど、実際のサービスに必要なエンタープライズ級の機能まで実装し、プロダクション環境でのAIエージェント運用能力を強化します。


📚

3つのフレームワークで
マルチエージェントシステム構築

セクション 1

オリエンテーション:開発環境の設定

👉 本セクションでは、講義の実習に必要なPythonのインストール、仮想環境の構築、VS Codeの設定および必須拡張機能のインストールを行います。

👉 プロジェクトの依存関係管理と環境変数の設定を通じて、スムーズな開発環境を構築します。


セクション 2

Swarm: 動的エージェント協調システムの構築

👉 Swarmフレームワークを活用して、複数のエージェントが動的に協業するシステムを設計し、実装します。

👉 Tool Calling Agent、Active Agent Routerなどを通じて、エージェント間の効率的な相互作用とタスク分散を学習します。


セクション 3

LangGraph: 複雑なワークフローの可視化および制御

👉 LangGraphを使用して、複雑なエージェントワークフローをグラフで視覚化し、制御する方法を学びます。

👉 Tool連携、階層型エージェント、Supervisorエージェント、SpecializedおよびAutonomousエージェントの実装を通じて、高度なエージェントオーケストレーションを扱います。


セクション 4

Deep Agents: 自動化されたエージェントオーケストレーションおよび拡張機能

👉 Deep Agents フレームワークを通じて、自動化されたエージェント・オーケストレーションの手法を学習します。

👉 Quick StartからSubagents、Backend構成、Long Term Memory、Human-in-the-loopセキュリティメカニズム、Middlewareまで、エンタープライズ級システム構築のための核心機能を扱います。


このような方々の悩みを
解決できます!

📌

Web開発者

既存のウェブサービスにAI機能をどのように統合すべきか 막막さを感じており、
LLMは使ってみたものの、マルチエージェント構造をどのように設計すべきか具体的な方法論を探している方

📌

AIサービス企画者

AIエージェントの潜在能力は理解しているものの、実際のサービス実装時に技術的な限界に直面し、
具体的な実装方法やエンタープライズ級の機能適用の可能性について確信が持てない方

📌

LLMエンジニア

モデル学習の経験はあるが、実際のサービス配備や運用に不安があり、
プロダクション環境で安定して動作するAIシステム構築のための実務ノウハウを学びたい方

受講前のご注意事項


実習環境

  • OS:Windows 10以上推奨

  • 必須ツール:Python 3.13以上、VS Code、Docker

  • 推奨仕様:8GB RAM以上、SSD空き容量50GB以上

前提知識および注意事項

学習資料

  • 講義ノートPDFおよび実習コードの提供

  • サンプルプロジェクトのソースコードおよびGitHubリポジトリ

  • 参考文献および追加学習資料のリンクを提供


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Web・アプリは作ったものの、AI機能をどのように導入すればいいか分からない方

  • LLMは使ってみたけれど、マルチエージェント構造がよく分からないという方

  • モデルは学習させたものの、プロダクション環境へのデプロイが不安な方へ

  • AI機能を企画しているが、技術的な限界を知らない方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基礎知識が必要です。

  • LangChainまたはChatGPT APIの使用経験が必要です。

こんにちは
goodwon5937125です。

492

受講生

15

受講レビュー

2

回答

4.9

講座評価

4

講座

こんにちは、講師を務めるチョ・ギョンウォンです。
私は中小企業から大企業まで、さまざまな産業環境でウェブ開発、人工知能(AI)、そしてAWSインフラ構築など、幅広い実務経験を積んできました。

これらの経験を活かし、2022年からはオフラインでAI分野の講義を行い、実務と理論をつなぐ教育を続けています。

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カリキュラム

全体

20件 ∙ (7時間 14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: 

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