강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
BEST
AI Development

/

AI Agent Development

LangGraphを活用したAI Agent開発(feat. MCP)

大企業AI Agent担当者のノウハウがぎっしり詰まったLangGraph。現場でぶつかりながら得た知識をお伝えします。

  • jasonkang
실습 중심
디버깅
ai활용
ai서비스
에이전트
prompt engineering
LLM
AI Agent
LangGraph
Model Context Protocol

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • LLM エージェント

  • LLM

  • プロンプトエンジニアリング

  • Retrieval Augmented Generation(RAG)

  • AIエージェント

LLMエージェント開発!
LangGraphで簡単かつ強力



LLMエージェントは、ユーザーのニーズを理解し、複雑なタスクを自動化し、問題を解決するための重要な役割を果たします。しかし、エージェントの設計と実装プロセスは構造的に複雑で、繰り返しの作業が多く、簡単ではありません。 LangGraphはこのプロセスを簡素化し、強力なLLMエージェントを効率的に開発するのに役立ちます。


理論はコンパクトに
デバッグと最適化は本番のように

膨大な公式文書の中核だけ!

LangGraph公式文書は膨大ですが、必要な情報は限られています。現業エンジニアの経験を盛り込んで、直接選定した主要コンセプト中心でカリキュラムを準備しました。

現業で使われる方式そのまま!

プロンプトの作成とデバッグプロセスを編集せずにそのまま表示します。講義では、実際のエンジニアがエラーを解決し、プロンプトを最適化する方法を体験できます。

こんな方におすすめです

LangChain経験のある開発者

LangChainの限界を経験したら、この講義を通してエージェント開発に翼をつけることができます

LLMエージェントが気になる開発者

2025 CESでは、Nvidia Jenson Hwangが述べたAgentic AIについて、ビジネス専門家がお知らせします

技術創業者とスタートアップチーム

AIベースの製品やサービスを開発したい場合は、エージェント開発の最新技術を学ぶことができます

受講後は

  • LangGraphとLangChainの違いを理解する: 2つのフレームワークの構造的な違いと活用方法を理解し、プロジェクトに最適なツールを選択できます。

  • エージェントの設計と実装: Retrievalエージェント、Self-RAG、Corrective RAGなど、さまざまなエージェントを設計してワークフローを自動化できます。

  • 複雑なワークフローの構成: Multi-AgentシステムとRouteLLMを活用して、複雑なタスクを効率的に処理するワークフローを設計できます。

  • ツール活用能力: LangGraph内でさまざまなツールを活用して、エージェントの機能を拡張し、トラブルシューティング能力を向上させることができます。


このようなことを学びます。

1⃣プロンプトエンジニアリング戦略

同じ機能を実行しても、使用するモデルによって異なるプロンプトを作成する必要があります。 LangGraphのPromptTemplate
ChatPromptTemplateを使用してコンテキストプロンプトを効率的に作成する方法を学びます。

2⃣LLMエージェント最適化ハニーチップ

gpt-4oなどの高価な高度なモデルを使用する代わりに、作業を小さな単位で分割し、 gpt-4o-miniなどの軽量モデルを繰り返し使用する方が効率的です。プロンプトを小さな単位に分割してコストとパフォーマンスを最適化する方法を学びます。

3⃣ LangGraphツール(tool)活用のすべて

LangChainの基本的なツールの活用法はもちろん、必要に応じてエージェントが直接活用するカスタムツール(custom tool)を開発して機能を拡張する方法を学びます。さらに、人が仕事に介入するシステムを設計することで、より信頼性の高いエージェントを実装できます。

この講義を作った人

  • (現)GSグループ GenAI Platformの開発・運営

  • (前)シリーズC医療人工知能スタートアップTech Lead

  • (前)航海プラスAIコースコーチ

GSグループハッカートンコーチングと様々な事業プロジェクトを開発・運営しながら得たノウハウを込めました。

質問がありますか?

Q. LangChainとLangGraphの違いは何ですか?

LangChainは主にチェーン形式でタスクをリンクしますが、LangGraphはグラフ構造を使用してより複雑なワークフローを構築できます。 LangGraphは、柔軟なノード接続を介してさまざまなエージェント操作をサポートします。

Q. LangChainに初めて接するのに講義を受講してもいいですか?

Pythonを活用した経験があれば、講義を受講することは問題ありませんが、LangChain文法に慣れていないと理解するのが難しいかもしれません。

LangChainが初めての場合は、講師の初級講義をお勧めします

Q. 受講中に理解できない部分がある場合はどうなりますか?

受講中に質問がある場合は、いつでもInflearnの質問に投稿してください!できるだけ早く回答させていただき、
必要に応じて追加の撮影で講義を更新します。

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):MacOS

    • Pythonを駆動できる環境なら、Windows、Linuxなどのオペレーティングシステムに関係なく講義に従うことができます

  • 使用ツール:

    • すべてのライブコーディングはノートブック環境で行われます。

    • 特に推奨するエディタはありませんが、講義ではCursorを使用します

学習資料

  • 講義で使用されたノートブックのソースコードをGitHub Repositoryで提供します

    • 講義映像にはない「注釈」と「Markdown」による不演説明が含まれています。

  • 理論を説明するためのNotionページを提供します

選手の知識と注意事項

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMに関心のある開発者

  • LLMアプリケーションをデプロイ・運用中の開発者

  • LLM Applicationを高度化したい開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python

こんにちは
です。

12,082

受講生

630

受講レビュー

349

回答

4.9

講座評価

9

講座

カリキュラム

全体

28件 ∙ (6時間 20分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

71件

5.0

71件の受講レビュー

  • johnsonmoshy69777님의 프로필 이미지
    johnsonmoshy69777

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    Đây là một bài giảng thực hành tuyệt vời! Giảng viên đã giải thích dễ hiểu những nội dung phức tạp như LangGraph, MCP, RAG, giúp tôi dễ dàng hiểu và có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Lời giải thích của giảng viên thực sự rõ ràng và hữu ích. Tôi khuyên bạn nên tham gia!

    • jasonkang
      知識共有者

      Cảm ơn bạn rất nhiều vì những lời khen ngợi! Tôi rất vui khi biết rằng bài giảng đã hữu ích. Tôi đào tạo các kỹ sư khác cách sử dụng LangGraph và xây dựng các AI agent trong các dự án thực tế tại công ty, và tôi tin rằng những kinh nghiệm thực hành đó đã tự nhiên được chuyển tải vào bài giảng này. Thật tuyệt khi biết rằng nền tảng thực tế đó đã giúp các khái niệm trở nên dễ tiếp cận và ứng dụng hơn.

  • qkenr1321559님의 프로필 이미지
    qkenr1321559

    受講レビュー 6

    平均評価 5.0

    修正済み

    5

    100% 受講後に作成

    Tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ từ những kiến thức cơ bản về LangChain cho đến các bài giảng về RAG, và tôi cũng đã tham gia các bài giảng về LangGraph. Nội dung chất lượng cao và được giải thích rất tốt, có thể được sử dụng ngay trong thực tế. Trong bài giảng, thầy đã đề cập đến kế hoạch xuất bản sách, tôi hy vọng thầy sẽ đề cập đến nó ở một nơi nào đó như cộng đồng khi nó được xuất bản. Tôi có ý định mua.

    • jasonkang
      知識共有者

      와, đúng là một đánh giá khóa học đầy cảm xúc! 🥹🙏 Vì tôi đã chuẩn bị bài giảng để có thể áp dụng ngay vào thực tế, nên nhận được phản hồi tốt như vậy khiến tôi tràn đầy tự hào. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã đồng hành cùng tôi từ LangChain đến LangGraph! Tôi cũng đang chuẩn bị xuất bản sách rất chăm chỉ, nhất định sẽ thông báo tin tức trên cộng đồng! Bản thân việc bạn quan tâm đến vậy đã là một nguồn động lực lớn đối với tôi. Tôi sẽ cố gắng đền đáp bằng những bài giảng và nội dung hữu ích trong tương lai. Một lần nữa xin cảm ơn bạn đã để lại đánh giá chân thành!

  • sghong9623님의 프로필 이미지
    sghong9623

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    32% 受講後に作成

    • dkchang0679님의 프로필 이미지
      dkchang0679

      受講レビュー 2

      平均評価 4.5

      5

      61% 受講後に作成

      • mysm0722님의 프로필 이미지
        mysm0722

        受講レビュー 5

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        [ Cấu trúc bài giảng] - Thật tuyệt vời khi thầy truyền đạt những kinh nghiệm thực tế trong việc giải quyết vấn đề hơn là chỉ dạy theo sách giáo khoa - Mặc dù chưa có kinh nghiệm phát triển LLM Application nhưng sau khi xem bài giảng, ý tưởng đã nảy sinh ngay lập tức, cho thấy nội dung đã được chuẩn bị rất kỹ lưỡng - Xét đến việc không thể có được tất cả từ một bài giảng, thì việc theo dõi lộ trình của thầy Byeongjin sẽ giúp tăng thêm sự tự tin trong phát triển LLM Application tại một thời điểm nào đó [ Phương pháp giảng dạy] - Có thể có người thích có người không, nhưng cách giải thích thực sự dễ hiểu và thấm vào tai, khiến người nghe có thể tăng thêm sự tự tin khi theo dõi - Ngay cả những mục có thể bỏ qua, thầy cũng giải thích chi tiết bằng các ví dụ cụ thể giúp hiểu được cả code và kiến trúc cùng một lúc - Quan trọng nhất là việc thầy vừa làm thực tế trong lĩnh vực này vừa có niềm tự hào về lớp học trong lĩnh vực này, tạo hiệu ứng tăng thêm sự tự tin cho cả học viên [ Đánh giá tổng thể ] - Chỉ sử dụng AI tạo sinh thôi là chưa đủ, và để tăng cường bảo mật nhằm tránh việc thông tin nội bộ được tải lên cloud bên ngoài thì nhất định phải tự phát triển LLM Application, tôi tin chắc rằng nếu hoàn thành toàn bộ lộ trình bài giảng này sẽ đạt được một mức độ nhất định. ^^ - Tôi nghĩ sẽ nhất định đăng ký học nếu có bài giảng mới được phát hành liên tục. - Ngoài Online Classes, hy vọng thầy cũng sẽ tổ chức các buổi offline. Chúc thầy thành công. ^^

        • jasonkang
          知識共有者

          Cảm ơn bạn đã hoàn thành khóa học và để lại đánh giá chi tiết, tỉ mỉ! Tôi sẽ cố gắng chuẩn bị thêm nhiều bài giảng hữu ích trong tương lai 🙇‍♂️

      ¥8,200

      jasonkang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!