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LangGraphで実装する検索拡張生成(RAG)インテリジェントAIエージェント！ 理論から実践まで、初心者でも簡単に進められるハンズオンチュートリアルです。

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。

最新AI技術の集大成であるAIエージェント！様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。

AIエージェント、デプロイするたびに不安を感じていませんか？国内の大手企業や海外のビッグテックでの経験をもとに、LangSmithを活用してエージェントの品質を体系的に測定し、改善する方法をお伝えします。

人工知能、AI、エージェント…何か途方もないものに見えますが、実際に取り組んでみると案外難しいことではありません。そうであるからこそ、ごく簡単な機能でさえも自身の手で実装してみることが非常に重要となります。会社で実際に活用できる実践的なプロジェクトを通じて、多様なユースケースを自ら体験し、AIエージェントの活用法、さらには応用技術までを習得していきます。

『Mastering Model Context Protocol (MCP)』は、開発者が実際の運用に耐えうる安全なAIバックエンドを構築できるように設計された、実務中心のエンジニアリング講座です。 数千人の受講生がLLM統合、Tool Calling、そしてバックエンドアーキテクチャで直面する混乱を解決してきた経験をもとに、私はこの講座を通じて最も一般的な課題を解決したいと考えました。 「LLMが安全に呼び出せる信頼性の高いバックエンドをどのように構築すべきか？」 「SSE、stdio、streamable-httpのうち、どの方式を選択すべきか？」 「FastAPI、Auth0、LangGraphを活用して、MCPを実際のアプリケーションレベルまでどのように拡張できるか？」 「MCPのTools、Resources、Prompts、Contextをどのように構造化すべきか？」 この講座では、最小限のMCPサーバーを実行する段階から、完全にセキュリティが適用されたDockerベースのシステムをデプロイするプロセスまで、ステップバイステップで詳しく案内します。 すべての講義は実習中心に構成されており、複雑さを排除し、現代的なAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを提供することに焦点を当てています。 曖昧なチュートリアルに飽き飽きしており、MCPについて明確で具体的なエンジニアリングレベルの理解を求めているなら、この講座はまさにあなたのためのものです。

APIを一度呼び出して終わるAIトイプロジェクトはもう卒業！ フルスタックAIチャットボットを実際に設計し、デプロイまで考慮した構造で構築した経験をもとに、ストリーミング・Tool呼び出し・メモリ・マルチモーダル・Human in the Loopまで、「サービスとして動作する」AIチャットボットを作る全過程をすべてお教えします。

様々なローカルLLM(Qwen、Gemma)を活用する方法を学習し、LLMシステムの性能を効率的に評価(Evaluation)し改善する様々な技法を見ていきます。

実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング（Context Engineering）技法を学習してみます。

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

初心者から楽しく気軽に付いてこれる講義です。 単純なチャットボットを超えて、産業別ビジネスワークフローを自動化するAI Agent。 本講義はAI Agentの基本構造と核心技術（LangChain、LangGraph、RAG）を1.5時間で素早く概観し、 実際のコードで動作するミニエージェントを直接作ってみながら実務感覚を身につける入門コースです。 講義が終わると、産業別データ前処理と拡張設計の必要性を理解し、深化コースで扱う高級概念を準備することができます。