inflearn logo
知識共有
inflearn logo

AIエージェントの完全理解と実践実装:Multi-AgentからKubernetes自動化まで

単に質問に答えるチャットボットを超え、自ら状況を認識・判断し、実際のシステムを制御するAI Agentの原理を学ぶ実務中心の講義です。 AI Agentとチャットボットの違いから、Agent Loopの核心構造であるSense-Think-Act、状態管理、計画立案、フィードバック構造まで、段階的に理解できるように構成しました。 理論にとどまらず、WindowsとLinuxの開発環境を構築し、Kubernetesの基本構造とkubectlコマンドを直接実習します。その後、AI Agentがサーバーの問題を検知して原因を分析し、エラーを自動的に解決する過程を実装します。 最後に、Kubernetesを制御するAgentのPythonコードと内部ロジックを直接分析しながら、AI Agentが実際のシステムとどのように連携し動作するのかを理解できます。 AI Agentに初めて触れる開発者から、実際のシステムを制御するMulti-Agentを設計したい開発者まで、Agentの原理と実践的な実装過程を共に学習することができます。

5名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
Kubernetes
Kubernetes
multi-agent
multi-agent
AI Agent
AI Agent
Python
Python
Kubernetes
Kubernetes
multi-agent
multi-agent
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • チャットボットとAIエージェントの違い、そして生成AIエージェントが登場した背景を理解することができます。

  • Sense-Think-Actに基づいたエージェントループと、AIエージェントの核心的な作動原理を理解することができます。

  • 状態管理、計画立案、フィードバックなど、エージェントの主要な構成要素を理解することができます。

  • PythonとKubernetesを活用して、AIエージェントが実際のシステムを制御する構造を理解することができます。

  • AIエージェントを利用してサーバーの問題を診断し、エラーを自動で解決する過程を実習することができます。

  • Kubernetes制御エージェントのPythonコードと内部動作ロジックを分析できます。

AIエージェントの完全理解と実践実装:Multi-AgentからKubernetes自動化まで

AIエージェントが単なるチャットボットと何が違うのかという点から、実際のシステムを制御する過程まで、段階的に学習します。

生成型AIエージェントの登場背景と核心的な設計原理を理解し、Sense-Think-Actに基づいたエージェントループ、状態管理、計画立案、フィードバック構造を学習します。

その後、PythonとKubernetes環境で直接実習を行い、AI Agentがサーバーの問題を検知・診断した上で、エラーを自動的に解決する過程を実装します。

特にKubernetesを制御するAgentのPythonコードと内部ロジックを分析し、Agentが実際のツールやシステムをどのように連携・制御するのかを理解できるように構成しました。

AI開発、バックエンド、DevOps、インフラ自動化など、実際のシステムにAI Agentを適用したい開発者に適した、実務中心のカリキュラムです。

学習内容

Section 1: AI Agentの原理

  • 生成AIの発展過程とAI Agentが登場した背景を理解します。

  • 従来のチャットボットとAI Agentの違いを理解し、Agentの核心的な設計原理を学習します。

  • Sense-Think-Act構造を通じて、AI Agentの基本的な動作方式を理解します。

  • Agent Loopがいかに反復的に状況を認識・判断し、行動するかを学習します。

  • 状態管理、計画立案、フィードバックなど、エージェントを構成する主要な要素を理解します。


Section 2: 開発環境とKubernetesの基礎

  • Multi-Agent実習のためのWindowsおよびLinux開発環境を構築します。

  • Kubernetesの基本構造と主要な構成要素を理解します。

  • kubectlコマンドを直接使用し、Kubernetesリソースを制御する方法を習得します。

  • AI Agentが実際のサーバーとKubernetes環境を制御するために必要な基本構造を理解します。


セクション 3:Kubernetes 制御エージェントの実習

  • AI Agentを活用してサーバーの問題を検知し、原因を分析する過程を実習します。

  • サーバーエラーを自動的に解決し、復旧させるAgentの動作プロセスを理解します。

  • Kubernetesを制御するAgentのPythonコードを直接分析します。

  • Agentが外部ツールやシステムを呼び出し、その結果を活用する構造を理解します。

  • 実際のシステムを制御するAgentを設計する際に必要な権限管理と、安全な実行構造を理解します。

受講前に

Prerequisites & Notices

  • Pythonの基本文法と関数、クラスに関する基本的な理解が必要です。

  • Linuxの基本コマンドとサーバー運用に関する基礎的な理解があることが望ましいです。

  • DockerとKubernetesに関する事前知識は必須ではありません。講義ではKubernetesの基本構造とkubectlの使い方から段階的に説明します。

  • AI Agentを初めて接する開発者も、核心概念から実習まで順序立てて学習できるように構成しました。

  • 講義は実習画面とコード解説を中心に進められるため、実際にコードを書きながら進めることをお勧めします。

  • 講義の受講中に不明な点がある場合は、講義の質問およびコミュニティ機能を活用して質問することができます。

  • 講義内容は必要に応じて補完およびアップデートされることがあります。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPTのような生成AIを超えて、実際に動作するAIエージェントを開発したい開発者

  • AIエージェントの内部動作原理とエージェントループを正しく理解したい開発者

  • Pythonを活用してMulti-Agentシステムを直接実装してみたいAI・バックエンド開発者

  • サーバー障害への対応と反復的な運用作業をAIで自動化したいDevOps・インフラエンジニア

  • KubernetesとAIエージェントを組み合わせて、実際のシステムを制御する方法を学びたい開発者

  • 単なるチャットボットを超えて、ツールを使いこなし自らタスクを実行するエージェントを作りたい学習者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本文法と関数、クラスに関する基本的な理解が必要です。

  • Linuxの基本コマンドとサーバー運用に関する基礎的な理解があることが望ましいです。

  • DockerとKubernetesに関する事前知識がなくても受講可能です。講義ではKubernetesの基本構造とkubectlの使い方から段階的に説明します。

  • AIエージェントに初めて触れる開発者の方でも進められるよう、核心となる概念から実習まで順を追って構成しました。

こんにちは
kimw24072です。

225

受講生

11

受講レビュー

4.4

講座評価

15

講座

アンサーリナス代表 - マルチキャンパス IT正規課程 5コース(RPA&ChatGPT&クローリング&AI&PE)運営講師 - 韓国能率協会 正規生成AI課程 5コース(RPA&ChatGPT&クローリング&AI&データ処理)運営課程 - [2022世宗図書選定] IT非専門家のための稼げるPythonコーディング 著者 - [2023世宗図書選定] IT非専門家のためのPython業務自動化(RPA) 著者 - 非現コ自動化研究所(ピヒョンコ自動化研究所)YouTube運営 - サムスン、現代、SK、KT、LGなど多数の大企業・公企業での講義 - 生成AIオフライン教育 受講生累計6,600名 & 実務プロジェクトコーチング500件以上 [2024.12基準] - サムスングループ マルチキャンパス IT教育コンサルタント & 講師 - 現代自動車グループ 現代製鉄 HRD - AI教育企画/運営 - 現代自動車グループ 現代製鉄 非開発者として12年の実務経験(営業/企画/システム設計/HRDなど)
もっと見る

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!

kimw24072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!

期間限定セール、あと3日日で終了

¥25,740

10%

¥3,588