Spring AI Multi-LLM & Orchestrated Multi-Agent システム
本コースは、Spring AI・Spring Bootを基盤に、GPT、Gemini、LLaMA(ローカル)を戦略的に組み合わせ、Multi-LLMアーキテクチャとオーケストレーション中心のAgentシステム(Main/Sub、Tool、Task Runtime、Agent Registry)を設計・実装する上級コースです。 単一LLMの呼び出しを超え、Agentic Workflow Pattern(Chain、Parallel、Routing、Orchestrator–Workers、Evaluator–Optimizer)とMulti-Agent構造を適用し、Tool・ToolRegistryによってRAG・外部API/DBなどの実行レイヤーを分離します。さらに、DAGエンジン・YAML宣言型ワークフロー・ロード直後の検証(Validated DSL)を通じて、拡張可能で安定しており、品質が継続的に改善されるAIシステムを構築する流れを扱います。 また、Circuit Breaker、Reactive Stream、Redisモニタリング、並列処理、反復評価ループまで含み、Thymeleaf(SSR)の実習に加えてReact・RESTでフロント/バックを分離し、MCP(Model Context Protocol)でツール・エージェントランタイムを標準プロトコルで連動させる拡張を加え、実際の運用環境レベルのAIアーキテクチャ設計能力を身につけることを目指します。 最終的な目標は、単一APIの連携やプロンプトレベルにとどまる単純なAI利用者ではなく、Multi-LLM・エージェント・ワークフロー・宣言・検証を一つの実行アーキテクチャとして説明・折衝できる、AIシステムを設計可能な開発者へと成長することです。
受講生 68名
難易度 初級
受講期間 無制限
Spring AI - Part2(マルチLLMアーキテクチャとOrchestration中心のAgentシステム)をオープンしました。
こんにちは、知識共有者のイ・ジンマンです。
Spring AI - Part2をオープンしました。
Spring AI - Part1では、主にLLM連携に加え、RAG、Multimodality API、Tool / Function Calling、およびMCP(Model Context Protocol)の活用について進めました。
Spring AI - Part2では、主にMulti-LLMベースのAIアーキテクチャ設計、Agentic Workflowパターン、Orchestrated Multi-Agentシステムの構築が主な内容です。
Spring AI Multi-LLM アーキテクチャと Orchestration 中心のエージェントシステム
多くの関心をお願いいたします。
ありがとうございます。




