実践 LangChain Agent:中級者のための AI エージェントワークフローとサービス構築

LangChainだけを知っていればチャットボットですが、LangGraphとMulti-Agentパターンを知ればサービスになります。 現役のAI講師が17個の実習ノートブックと4つのマルチエージェントパターン(Subagents・Handoffs・Router・Skills)を用いて、単なるプロンプト呼び出しを超え、ツールを使いこなし、メモリを維持し、人間が検修する運用可能なAI Agentワークフローを最初から最後まで構築するノウハウをお伝えします。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
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AI
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AI Agent
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Python
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AI
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AI Agent
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受講後に得られること

  • ReActパターンに基づいた自律型AIエージェントの直接構築

  • RAGエージェントの実装能力

  • LangGraphで複雑なワークフローを設計

  • Deep Agentsで計画・サブエージェント・ファイルシステム内蔵エージェントを構築

  • ミドルウェアで安全・コスト・品質を制御する運用級エージェントの設計

「LLM APIは呼び出してみたけれど、その次をどうすればいいか分からない」という方のための講座です。

ChatGPTやClaudeのAPIを呼び出すことと、ツールを使いこなし、メモリを維持しながら自ら判断してタスクを遂行する'AI Agent'を作ることは、全く別の領域です。この講義はそのギャップを埋めるために設計されました。

LangChainの基本(Tools、Memory、RAG)から始まり、LangGraphのState・Node・

Edgeベースのワークフロー設計、そしてSubagents・Handoffs・Router・Skillsの4つのマルチエージェントパターンまで段階的に学習します。最後には計画立案とサブエージェント、ファイルシステムが内蔵された次世代ハーネス'Deep Agents'まで扱い、Claude Code・Cursorのようなコーディングエージェントの内部原理を理解することができます。

17個の実習ノートブックとSQL Agent・RAG Agent・Personal Assistantなどの実践プロジェクトを通じて、あなたのアイデアを運用可能なAIサービスへと作り上げる能力を完成させます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPT APIの呼び出しは経験があるが、実際のサービスとして構築する方法がわからない開発者

  • LangChainは聞いたことがあるが、LangGraphとの違いがわからないAI初心者

  • 社内文書・DBと連携したRAGチャットボットを自ら構築する必要がある実務担当者

  • 複数のツールを自律的に扱うマルチエージェントシステムを設計したいバックエンド開発者

  • Claude CodeやCursorのようなコーディングエージェントの内部動作原理が気になる開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本文法の理解が必要です。

  • LLM(ChatGPT, Claudeなど)を使用した経験があれば尚可です。

  • Jupyter Notebook / JupyterLabの使用経験が役に立ちます。

  • 授業でOpenAI APIの有料モデルを使用します。

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YoungJea Ohです。

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30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発し、講義を行っています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義として提供しています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。

ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/

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    mindcompass

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    100% 受講後に作成

    比較的詳細にLangGraph関連の内容を直接実践することができて良かったです。

    • trimurti님의 프로필 이미지
      trimurti

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