こんにちは、イ・ジンマンです。

Spring AI Multi-LLM アーキテクチャと

オーケストレーション中心のマルチエージェントシステム

https://inf.run/mYtWS

講座のアップグレードに関するお知らせをお伝えします。

たくさんの関心をお願いします。

今回、Spring AIを基盤に、GPT、Gemini、LLaMA（ローカル）を戦略的に組み合わせるMulti-LLMアーキテクチャと、Main/Sub・Tool・TaskへとつながるOrchestrated Multi-Agentシステムを設計・実装する上級コースをご案内いたします。

このコースで扱う核心は次の通りです。

• 単一LLMの呼び出しではなく、Agentic Workflow(Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer)によって拡張・安定・持続的な品質改善

• Multi-LLMルーティング・フォールバック・セキュリティ分岐で運用・規制を前提としたモデル選択・切り替え

• マルチエージェント・オーケストレーション — Agent Registry、Tool/RAG実行の分離、Task RuntimeとHTTP・SSE・Redisによる進行・状態の連携

• DAGワークフローエンジンとYAML宣言型DSL、ロード直後の検証(Validated DSL)によって、グラフの実行と信頼を一つの流れに

• 選択拡張：React・REST、MCPによるUI/API分離・標準ツール連携

• Circuit Breaker、Reactive Stream、Redis モニタリング、並列、反復評価など、Production（本番環境）に近い設計の観点

このような方におすすめです。

• APIを連携させたレベルを超え、エージェント・ワークフロー・運用まで設計したいバックエンド・フルスタック開発者

• 複合クエリ・自動化パイプラインを構造化してチームに説明する必要がある、アーキテクト・リードの役割を準備している方

受講後には「プロンプト一発」ではなく、Multi-LLM・オーケストレーション・Tool・Task・DAG・宣言・検証を一つの実行アーキテクチャとして語り、文書化できるAIシステム設計の視点を確実に身につけられるよう構成しました。

ありがとうございます。

本コースで学ぶシステムを通じて、次のような複合業務・意思決定を処理するシステムを構築することが

本講座の目的です。

本課程のカリキュラムは以下の通りです。

1⃣ SpringBootでのSpring AI開発環境およびMulti LLM環境の構築

2⃣Chapter 1. Multi-LLM Architecture(マルチモデルとAIアーキテクチャ設計)

3⃣Chapter 2. Agentic Workflow Patterns(5つのAgent Workflowパターン)

4⃣Chapter 3. Orchestrated Multi-Agent Patterns(パイプラインによる実装)

5⃣Chapter 4. Multi-Agent Architecture (Main Agent & SubAgent 分離戦略)

6⃣Chapter 5. Tool-Orchestrated Multi-Agent(Toolベースの実行レイヤー分離)

7⃣Chapter 6. Task-Orchestrated Multi-Agent(TaskTool Agent Runtime)

8⃣Chapter 7. DAG-Orchestrated Multi-Agent(DAGベースのAI Workflow設計)

9⃣Chapter 8. Declarative Agent Workflow with YAML(YAML 기반 DAG)

🔟Chapter 9. Validated Agent Workflow DSL(DSL 検証ベースの DAG)

🅰Appendix A. React Front-End & REST API Server Integration

🅱 Appendix B. MCP Integration(MCPによるTool・エージェントランタイム連携)

本課程のシステム構成は以下の通りです。

こんにちは、知識共有者のイ・ジンマン(tootoo)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

https://inf.run/mYtWS

コースのアップグレードに関するお知らせをお伝えします。

4月中旬頃にアップグレード予定であり、次のような構成でオープンする予定です。

現在ご購入済みの方は、チャプター3までご覧いただき、その後チャプター4からご覧いただければと思います。

4月中旬からは本講座の価格が若干値上がりする予定ですので、事前にお買い求めいただくのも良いかと思います。

ありがとうございます。

全体的な教案部分が修正され、Chapter 1からChapter 3までは主にパターンを学習したとすれば、

Chapter4 ～ Chapter 8 までは、実務中心の Multi-Agent を作成する過程で構成いたしました。

Chapter 1. Multi-LLM Architecture(マルチモデル戦略とエンタープライズAIアーキテクチャ設計)

Chapter 2. Agentic Workflow Patterns(実務で使用する5つのAgent Workflowパターン)

Chapter 3. Orchestrated Multi-Agent Patterns(Multi-Agent 構造を実際のサービスパイプラインとして実装する)

Chapter 4. Multi-Agent Architecture (SubAgent 分離戦略と Agent Registry 内部構造)

Chapter 5. Tool-Orchestrated Multi-Agent(Toolを利用した実行レイヤー分離アーキテクチャ)

Chapter 6. Task-Orchestrated Multi-Agent(TaskToolベースのAgent Runtime設計)

Chapter 7. DAG-Orchestrated Multi-Agent(エンタープライズ級DAGベースAI Workflow設計)

Chapter 8. Declarative Agent Workflow with YAML(YAMLベースのDAG定義と実行エンジンの分離)

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

https://inf.run/mYtWS

多くの関心をお願いいたします。

ありがとうございます。