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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。

難易度 初級

受講期間 無制限

  • jasonkang
prompt engineering
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LLM
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AI Agent
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LangGraph
LangGraph
Model Context Protocol
Model Context Protocol
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LLM
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AI Agent
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LangGraph
LangGraph
Model Context Protocol
Model Context Protocol

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

ChangHwan Jang

100% 受講後に作成

[ 講義構成] - 教科書的というよりも実務で経験した課題解決に関するノウハウを伝授してくださるようで良かったです - LLM Applicationをまだ開発した経験はありませんが、講義を見てすぐにアイデアが浮かぶほど十分な検討がされています - 一つの講義ですべてを得ることはできないということを考慮すると、ビョンジンさんのロードマップに従っていけば、いつの間にかLLM Application開発に自信がつく構成で講義が進行されます [ 講義方式] - 好き嫌いはあるかもしれませんが、本当に耳にすっと入ってきて理解できる説明をしてくださるので、ついていけば可能だという自信が向上します - ただ通り過ぎてしまいそうな項目についても詳細な例示を通じてコードとアーキテクチャを一度に理解することができました - 何よりも該当分野の実務を並行し、この分野のクラスに対する自負心で受講生の立場でも一緒に自信が向上する効果があります [ 総評 ] - 生成型AI使用だけでは不十分で、内部情報が外部クラウドにアップロードされることに対するセキュリティ強化のためには必ずLLM Applicationを自社開発しなければならないと判断されますが、このロードマップ講義をすべて受講すればある程度のレベルに到達すると確信しています。^^ - 継続的に講義がリリースされれば必ず受講するつもりです。 - Online Classes以外にもオフラインセッションもしていただければと思います。 ファイティングです。^^

5.0

johnsonmoshy6

100% 受講後に作成

実習中心の素晴らしい講義です! LangGraph、MCP、RAGのような複雑な内容を分かりやすく説明していただき、理解しやすく、実務にすぐ適用することができました。講師の方の説明が本当に明確で有益でした。おすすめします!

5.0

JAY probio

95% 受講後に作成

2日で完走したのに、MCPのアップデートまで!!! 正直、受講料が安すぎます。値段をどんどん上げて他の人には知られたくないけど、講師が良い講義をもっとたくさん作るには、受講生が増えないといけませんよね 😊😊 核心だけをすばやく教えてくれる核心講義です。 LLMを200%活用したい方は必ず聞いてください。2回聞いてください。

受講後に得られること

  • 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でより簡単で強力に



LLMエージェントは、ユーザーの要求を理解し、複雑なタスクを自動化し、問題を解決する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反復作業が多く、簡単ではありません。LangGraphは、このような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できるよう支援します。


理論はコンパクトに
デバッグと最適化は実戦のように

膨大な公式ドキュメントから核心だけ!

LangGraphの公式ドキュメントは膨大ですが、必要な情報は限定的です。現場エンジニアの経験を込めて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。

現場で使われている方式そのまま!

プロンプト作成とデバッグ過程を編集なしでそのままお見せします。講義を通じて実際のエンジニアたちがどのようにエラーを解決しプロンプトを最適化するかを体験できます。

こんな方におすすめです

LangChainの経験がある開発者

LangChainの限界を経験したことがあるなら、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 Agentが気になる開発者

2025 CESでエヌビディアのジェンセン・ファンが言及したAgentic AIについて、現場の専門家がお教えします

技術起業家および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なら、エージェント開発の最新技術を学ぶことができます

受講後には

  • LangGraphとLangChainの違いの理解:2つのフレームワークの構造的違いと活用方法を把握し、プロジェクトに最も適した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など様々なエージェントを設計し、ワークフローを自動化することができます。

  • 複雑なワークフロー構成: Multi-Agentシステムとroute LLM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内で様々なツールを活用してエージェントの機能を拡張し、問題解決能力を向上させることができます。


このような内容を学びます

1⃣ プロンプトエンジニアリング戦略

同じ機能を実行する場合でも、使用するモデルによってプロンプトを異なって作成する必要があります。LangGraphのPromptTemplate
ChatPromptTemplateを使用して状況に適したプロンプトを効率的に作成する方法を学びます。

2⃣ LLMエージェント最適化のコツ

gpt-4oのような高価な高級モデルを使用する代わりに、作業を小さな単位に分割し、gpt-4o-miniのような軽量モデルを反復的に活用する方がより効率的です。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習します。

3⃣ LangGraphツール(tool)活用のすべて

LangChainの基本ツール活用法はもちろん、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。また、人間が作業に介入するシステム(human-in-the-loop)を設計してより信頼度の高いエージェントを実装することができます。

この講義を作った人

  • (元) GSグループ GenAI Platform 開発・運営

  • (元)シリーズC医療人工知能スタートアップTech Lead

  • (元) 航海プラス AI コースコーチ

GSグループハッカソンコーチングと様々な実務プロジェクトの開発・運営で得たノウハウを込めました。

ご質問はありますか?

Q. LangChainとLangGraphの違いは何ですか?

LangChainは主にチェーン形式で作業を接続するのに対し、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成することができます。LangGraphは柔軟なノード接続を通じて様々なエージェント作業をサポートします。

Q. LangChainを初めて触れるのですが、講義を受講しても大丈夫ですか?

Pythonの活用経験があれば講義を受講するのに問題ありませんが、LangChainの文法に慣れていない場合は理解するのが難しい可能性があります。

LangChainが初めての方は、講師の初級講座をお勧めします

Q. 受講中に理解できない部分があった場合はどうすればよいですか?

受講中に疑問点がございましたら、いつでもInflearnの質問にお寄せください!できるだけ迅速にお答えし、
必要に応じて追加撮影を通じて講義をアップデートいたします

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): MacOS

    • Pythonを実行できる環境であれば、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ついてこられます

  • 使用ツール:

    • すべてのライブコーディングはNotebook環境で進行します。

    • 特におすすめのエディターはありませんが、講義ではCursorを使用します

学習資料

  • 講義で使用されたNotebookのソースコードをGitHub Repositoryとして提供します

    • 講義動画にはない「注釈」と「Markdown」による補足説明が含まれています。

  • 理論説明のためのNotionページを提供します

前提知識および注意事項

  • 必須知識:Python

  • 選択知識:LangChain

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。

16,310

受講生

1,187

受講レビュー

483

回答

4.9

講座評価

9

講座

カリキュラム

全体

29件 ∙ (6時間 20分)

講座資料(こうぎしりょう):

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

166件

4.9

166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

    実習中心の素晴らしい講義です! LangGraph、MCP、RAGのような複雑な内容を分かりやすく説明していただき、理解しやすく、実務にすぐ適用することができました。講師の方の説明が本当に明確で有益でした。おすすめします!

    • jasonkang
      知識共有者

      ありがとうございます!講義がお役に立てて嬉しいです。私は職場で他のエンジニアにLangGraphの使い方や実際のプロジェクトでのAIエージェント構築を教えており、そうした実践的な経験が自然とこの講義に活かされたと思います。その実務的な背景が概念をより理解しやすく、実用的にするのに役立ったと知ることができて良かったです。

  • wjdtpgks121510님의 프로필 이미지
    wjdtpgks121510

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    32% 受講後に作成

    • 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

      LangChainの基本からRAG講座まで、大変お世話になり、LangGraphも続けて受講しました。実務でそのまま使える内容を、クオリティ高くとても分かりやすく解説してくださいます。書籍出版のご予定を講座でおっしゃっていたので、出版されたらぜひコミュニティなどで告知していただけると嬉しいです。購入希望です。

      • jasonkang
        知識共有者

        わあ、本当に感動的な受講評ですね!🥹🙏 私の講義が実務にすぐに適用できるように準備しただけに、こんなに良いフィードバックをいただけてやりがいを感じます。LangChainからLangGraphまでご一緒してくださったとのこと、本当にありがとうございます! 本の出版も一生懸命準備中ですので、必ずコミュニティにお知らせしますね!このように関心をお寄せいただくこと自体が私にとって大きな力になります。今後も役に立つ講義とコンテンツでお返しします。心のこもったレビューを残していただき、改めて感謝申し上げます!

    • ghojeong5474님의 프로필 이미지
      ghojeong5474

      受講レビュー 2

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      完全に最高の講義です。

      • limnj0866님의 프로필 이미지
        limnj0866

        受講レビュー 12

        平均評価 5.0

        5

        32% 受講後に作成

        ¥8,544

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