AI Agent with LangGraph version 1 基礎から上級まで
goodwon5937125
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。
Basic
AI, ChatGPT, LLM
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。
6名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限
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
AIエージェントの複雑な協業、今こそ明確な設計で!
この講義は単純なチャットボットを超えて、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連携し、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エージェントが自律的に協業するプロセス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体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。
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。
数多くのAIエージェント構築経験を自ら設計し、実装することができます。
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法を理解し、最適なアーキテクチャを構成できるようになります。—step-by-step, you will gain the ability to design and build complex multi-agent systems yourself. Beyond simply calling APIs, you will understand how agents collaborate and be able to configure the optimal architecture., từ đó trang bị khả năng tự thiết kế và xây dựng các hệ thống đa tác nhân (multi-agent) phức tạp. Không chỉ dừng lại ở việc gọi API đơn thuần, bạn sẽ hiểu được cách thức cộng tác giữa các tác nhân và có thể cấu hình được kiến trúc tối ưu nhất.
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クエリエージェント、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的で拡張可能なAIシステムを構築できる専門家として成長します。, cơ chế bảo mật Human-in-the-loop, và giám sát chi phí. Thông qua đó, bạn sẽ phát triển thành một chuyên gia có khả năng xây dựng các hệ thống AI ổn định và có thể mở rộng ở cấp độ production ngay sau khi hoàn thành khóa học.
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座に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。
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クエリエージェント、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。, you will develop the skills to design and implement multi-agent systems using LangGraph, Swarm, and Deep Agents.
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。
セクション 1
👉 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、円滑な開発環境を構築します。
セクション 2
👉 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。
Section 3
👉 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 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方法を学習します。
👉 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。
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途方に暮れており、
LLMは使用したことがあるものの、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エージェントの可能性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
モデルの学習経験はあるものの、実際のサービス配布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
実習環境
OS:Windows 10 以上推奨
必須ツール:Python 3.13 以上、VS Code、Docker
推奨スペック:8GB RAM 以上、SSD 空き容量 50GB 以上
前提知識および注意事項
Pythonの基礎文法およびオブジェクト指向プログラミングの理解必須
LLMおよびAIエージェントに関する基本的な概念の学習を推奨
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
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。
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受講生
11
受講レビュー
2
回答
4.8
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。
全体
20件 ∙ (7時間 14分)
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