AIエージェントを学ぶ
AIエージェントを学ぶ — AIエージェントの仕組みを学び、スマートフォンで自分のエージェントを構築しましょう
AIエージェントを学ぶは、AIエージェントの仕組みや構築方法を学べる、iPhoneとAndroid向けの無料コースアプリです。開発者、学生、キャリアチェンジを目指す方に対応しています。最初のLLMループから、ツール呼び出し、RAG、LangChain、LangGraph、マルチエージェントオーケストレーションまで、60コース・239本の短いレッスンを収録しています。さらに、タスクをエージェントに実行させ、すべてのツール呼び出し、結果、回答がステップごとに表示されるAgent Labと、問題が起きたときに役立つAI Mentorも搭載しています。
- 価格
- 無料、Proへのアップグレードあり
- プラットフォーム
- iOSとAndroid
- 対応言語
- 22
- 対象年齢
- 4+
- 必要環境
- iOS 15.1以降


エージェントの性能は、実際に追跡できるツール呼び出しの精度で決まります。
多くのエージェントチュートリアルでは、「考える、行動する、観察する」というループの図を見せて先へ進みます。このカリキュラムでは、矢印の一つひとつで立ち止まります。モデルが呼び出せる関数を書き、返ってきた内容を正確に読み取り、ツールの結果に問題があったとき、ループがどこで道を外れるのかを確認できます。
概要
AIエージェントを学ぶは、AIエージェントの構築方法を学べるiOSとAndroid向けの無料アプリです。1本5〜10分のレッスンを239本、60コースにわたって収録しています。カリキュラムは、LLMベースのエージェントとプロンプトエンジニアリングの入門から、ツール呼び出し、retrieval-augmented generation(RAG)、ベクトルデータベース、LangChain、LangGraph、LlamaIndex、マルチエージェントオーケストレーション、computer-use agents、プロダクション環境へのデプロイまでを扱います。レッスンには、その場で実行できるPythonの例、エージェントの実行を各ステップで確認できるAgent Lab、各トピックの後に受けられるクイズ、途中で疑問を解決できるAI Mentorが含まれています。
アプリの内容
画面イメージ





コース
AI Agentsコースで学べること
アプリ独自のカリキュラムから厳選した60コース、239レッスン。最初のLLMエージェントループから、マルチエージェントオーケストレーション、プロダクション環境へのデプロイまで学べます。
エージェントの基礎
「Intro to LLM Agents」「Prompt Engineering for Agents」「LLM APIs in Practice」(OpenAIおよびAnthropic SDKs)、「File System Agent Operations」、「Conversational Memory Basics」に加え、最初の実践プロジェクトを学びます。
ツールの利用と検索
Tool-Use / Function-Callingパターン、API Integration for Agents、Email and Calendar Agents、Embeddingsの扱い、Retrieval-Augmented Generationの基礎、Agents向けVector Databases、Agent Observabilityの基礎を学びます。
実際のプラットフォーム向けエージェント
SlackおよびChat Platform Agents、GitHubおよびRepository Agents、Web Scraping and Data Fetching Agents、Agent CLIとInteractive Tools、Secrets and Configuration Management、LangChain Fundamentals、Structured Output and Parsing、自然言語をSQLに変換するDatabase Agentsについて学びます。
テスト、デバッグ、信頼性
Agent Testing Fundamentals、Debugging Agent Loops、Stateful Agents向けのLangGraph、LlamaIndex Deep Dive、Multi-Tool Agents(ReActパターン)、Reliable Agentsの構築、Agents向けMemory Architecturesを学びます。
専門エージェント
Voice and Audio Agents、Knowledge Graph Integration、Personal AI Assistant Architecture、Agent Evaluation and Benchmarking、Agent Safety and Guardrails、Cost and Latency Optimisation、Customer Service and Deep Research Agent systemsについて学びます。
プロダクション環境と最先端技術
Multi-Agent Orchestration、Production Agent Deployment、Computer-Use and Browser Agents、Code-Generating Agents、Long-Horizon Planning Agents、Sandboxing and Secure Code Execution、Self-Improving Agent Systemsについて学びます。
使い方
AIエージェントのレッスンの進み方
コースは、ループ、ツール、メモリ、フレームワーク、プロダクション環境での課題という構築順に沿って構成されています。Agent Labでは、結果を読むだけでなく、実際の動作を確認できます。
エージェントループの一部を読む
1つのレッスンでは、ツール呼び出しが通信上でどのように見えるか、ベクトルデータベースがどのように一致するデータを返すか、プロンプトでなぜ役割を分離する必要があるのかなど、具体的な1ステップをわかりやすく解説します。日々のちょっとした空き時間に取り組める長さです。
エージェントを実行してトレースを読む
Agent Labでエージェントにタスクを与えると、ツール呼び出し、結果、回答が1ステップずつ表示されます。トレースビューアーはデバッガーのように動作するため、実行のどこで問題が起きたのかを正確に確認できます。レッスン内には、その場で実行できるPythonの例も含まれています。
自分で構築して、問題を修正する
Agent Builderでシステムプロンプト、ツール、ステップ数の上限、タスクを選び、自分のエージェントを保存しましょう。Labミッションでは、最初のツール呼び出しを実行し、壊れた呼び出しを修正し、トレースを読み、ガードレールを追加し、タスクを振り分け、複数のエージェントに並列で作業を分担させます。トレースの内容が理解できないときは、AI Mentorがモデルの動作を説明します。
内容
アプリで実際に学べる内容
ライブ
ライブ実行に対応したAgent Lab
エージェントにタスクを与え、ツール呼び出し、結果、回答がステップごとに表示される様子を確認できます。その後、どこで問題が起きたのかを正確に示すトレースビューアーで実行内容を読み返せます。ライブ実行は、1日あたりの利用上限まで無料です。
60
初級から上級までのコース
最初のLLMエージェントループとプロンプトエンジニアリングから、ツール呼び出し、RAG、ベクトルデータベース、LangChain、LangGraph、マルチエージェントオーケストレーション、computer-use agents、プロダクション環境へのデプロイまで、60コース・239レッスンを収録しています。
5
Orchestration Lab
単一エージェント、順次パイプライン、ルーター、並列ファンアウト、ジェネレーターとクリティックという5つのパターンを横並びで比較し、それぞれが速度、コスト、信頼性のバランスをどう取るのかを確認できます。1つのパターンは無料で、残りはProで利用できます。
構築
Agent Builder
システムプロンプト、ツール、ステップ数の上限、タスクを選び、自分のエージェントを保存してLabで実行できます。
6
LabミッションとPythonの例
最初のツール呼び出し、壊れた呼び出しの修正、トレースの読み取り、ガードレールの追加、タスクの振り分け、複数のエージェントへの並列作業の分担という6つのエージェントミッションに加え、レッスン内ですぐに実行できるPythonの例を用意しています。
AI
AI Mentor
ツール呼び出しで間違った形式のデータが返された理由や、エージェントが同じステップを2回繰り返した理由を質問すると、数秒でわかりやすい回答が得られます。
概要
AIエージェントとは何か、そして実際に構築するには何が必要なのでしょうか?
AIエージェントとは、単に何を言うかではなく、次に何をすべきかを言語モデルで判断するプログラムです。1つの返答を返すだけでなく、状況を読み取り、行動を選び、検索インデックス、データベース、API、コードなどのツールを呼び出し、結果を読み取るループを、目標が達成されるまで繰り返します。構築の中心となるのは、このループを支えるエンジニアリングです。モデルが呼び出せるツールを決め、返ってくるデータを構造化し、ツールが失敗した箇所や不正な形式の応答が返った箇所を検出し、エージェントが同じことを繰り返さないよう、以前のステップを十分に記憶させます。
ツール呼び出しfunction calling
モデルが、構造化された呼び出しを出力して、クエリを実行したり、ページを取得したり、メールを送信したりする実際のアクションを要求できる仕組みです。コードがその呼び出しを実行し、結果をモデルに返します。テキストを予測するだけのモデルと、実際に動作するプログラムをつなぐ要となる仕組みです。
RAGretrieval-augmented generation
質問された時点で関連するドキュメントを取得し、通常はembeddingsのベクトルデータベースから取り出して、コンテキストとしてモデルに渡します。これにより、回答はモデルが学習時に記憶した内容ではなく、自分のデータに基づくものになります。
エージェントフレームワークLangChain、LangGraph、LlamaIndex
エージェントの反復的な処理、ループそのもの、メモリ、ツールの接続、状態を持つマルチステップのグラフなどを処理するライブラリです。基盤部分の実装ではなく、エージェント固有のロジックに集中できます。
マルチエージェントオーケストレーション他のエージェントを使うエージェント
1つのエージェントが、リサーチ担当エージェント、コーディング担当エージェント、レビュー担当エージェントなどにサブタスクを委任するパターンです。それぞれが独自のツールとコンテキストを持ち、次に誰が進むかを判断し、返ってきた内容を整理するレイヤーによって連携します。
適しています
向いている方・向いていない方
次のような方におすすめです
- チャットボットにプロンプトを送るだけでなく、実際にツールやデータベースを呼び出すエージェントを構築したい方
- LLMについて何も知らない状態から始め、フレームワークを学ぶ前にエージェントループの仕組みを理解したい方
- 1つの汎用テンプレートではなく、Slackボット、GitHubエージェント、データベースエージェントなど、特定のプラットフォームを使った実践的なコースを学びたい方
- 図を見るだけでなく、実際に動くコードでLangChainとLangGraphがどのように使われるのかを確認したい開発者の方
- 簡単なデモで終わらず、最終的にマルチエージェントオーケストレーションやプロダクション環境へのデプロイまで到達したい方
次のような方には適していません
- 60コースのライブラリ全体を無料で利用したい方。最初のコースは無料で、Proですべてのコースを利用できます
- 無料プランで広告を表示したくない方。Proなら広告がなくなります
- 無料プランでAI Mentorを無制限に使いたい方。無料プランには1日の利用上限があります
- すでにプロダクション環境でエージェントを運用しており、構築手順のコースではなく研究論文を求めている方
ご質問
よくある質問
スマートフォンでAIエージェントを学ぶのに最適なアプリは?
エージェントループについて読むだけでなく、実際に動く様子まで確認できるアプリです。AIエージェントを学ぶでは、最初のLLMループから、ツール呼び出し、RAG、LangChain、マルチエージェントオーケストレーションまで、60コースで学べます。さらに、すべてのツール呼び出しと結果をトレースで確認できるAgent Labや、ツール呼び出しが予想外の結果を返したときに頼れるAI Mentorも利用できます。iOSとAndroidで無料で始められます。
AIエージェントとは、簡単に言うと何ですか?
AIエージェントとは、何を言うかだけでなく、次に何をするかを判断するために言語モデルを使うプログラムです。状況を読み取り、アクションを選び、検索インデックス、データベース、APIなどのツールを呼び出し、結果を読み取って、これを繰り返すループで動作します。次に何をするかの判断を担うのがモデルで、ツールを提供してアクションを実行するのが周辺コードです。このアプリでは、そのコードの書き方を学びます。
AIエージェントはチャットボットとどう違いますか?
チャットボットは1つのメッセージを受け取り、1つの返答を返します。入力も出力もテキストで、現実世界では何も起こりません。一方、エージェントは目標を与えられると、達成するまで動き続け、その過程でデータベースへの問い合わせ、APIの呼び出し、ファイルの読み込み、自分の出力の確認、ステップが失敗した場合の再試行など、実際のアクションを実行します。Learn AI Agentsのツール呼び出しとエージェントループのコースでは、まさにこの違い、つまりモデルの判断をアクションに変えるためにコード上で何が必要なのかを扱います。
AIエージェントを学ぶ前に、コーディングの知識は必要ですか?
コードに慣れていると役立ちますが、最初のコースでは知識ゼロから始め、そもそもLLMエージェントループとは何かを学びます。各レッスンでは、短い理論と、レッスン内で実行できるPythonの例を組み合わせています。そのため、別途前提知識としてコーディングを学ぶのではなく、エージェントの概念と一緒にコードを身につけられます。AIエージェントを学ぶは、初心者にも開発者にも適しています。
RAGとは何ですか?なぜエージェントコースでベクトルデータベースを扱うのですか?
Retrieval-augmented generationとは、質問された時点で関連する文書を取得し、それをコンテキストとしてモデルに渡す仕組みです。これにより、回答はモデルが学習時に記憶した情報ではなく、自分のデータに基づくものになります。ベクトルデータベースは、この検索を実際に機能させるための仕組みです。Embeddingsを保存し、クエリに最も近い結果を高速に返します。特定のコードベース、製品、文書セットについて質問に答えるエージェントでは、ほぼ必ずこのパターンが使われるため、1つの段落で済ませず、専用のコースで扱っています。
LangChain、LangGraph、LlamaIndexの違いは何ですか?
LangChainは、プロンプト、ツール、メモリなど、エージェントに共通する要素をつなぎ合わせます。そのため、こうした基盤部分をゼロから作り直す必要がありません。LangGraphはその上に明示的な状態管理と分岐を追加するため、単純な直線的チェーンではなく、それまでに起きたことに応じてステップが変わるエージェントに適しています。LlamaIndexは検索部分に特化しており、自分の文書を効率的に読み込み、インデックス化し、クエリできます。Learn AI Agentsではそれぞれを専用コースで扱い、Multi-Tool Agentsのコースでは、これらの周辺でよく使われるReActパターンを学びます。
2026年にAIエージェントを学ぶ価値はありますか?
エージェントは、言語モデルを単に説明するだけのものから、実際に作業を完了するものへと変える、特にわかりやすい分野の1つです。また、ツール設計、プロンプト構成、検索、そして自動化されたループを停止して人間に確認を求めるべきタイミングを見極めるスキルは、フレームワークを越えて活用できます。AIエージェントを学ぶでは、エージェントの安全性、ガードレール、評価、コストとレイテンシーの最適化を扱います。これは、エージェントを実際に運用し始めたチームが直面する課題です。
AIエージェントを学ぶは無料ですか?
ダウンロードも開始も無料です。LLMベースのエージェント入門である最初のコースは無料で、1日のAI Mentor利用枠、1つのOrchestration Labパターン、最初のAgent Builderデザイン、ライブ実行の1日あたりの利用枠も含まれます。Proでは、すべてのコースとすべてのオーケストレーションパターンが利用可能になり、1日の実行上限がなくなり、広告も表示されなくなります。
修了時に証明書はもらえますか?
はい。最終試験に合格すると、構築したエージェントとともに提示できる修了証を取得できます。これは自分が取り組んだ学習の証明であり、認定された学術資格ではありません。
対応しているプラットフォームと言語は何ですか?なぜ名前が2つあるのですか?
AIエージェントを学ぶは、iPhone(iOS 15.1以降)とAndroidで利用でき、インターフェースは22言語に対応しており、4+のレーティングを取得しています。Google PlayではAIエージェントを学ぶというタイトルで掲載され、App Storeでは同じアプリがLearn AI Agentsとして掲載されています。CoddyKitの40以上のコーディングアプリの一部であり、レッスン形式は同シリーズのほかのコースと共通しています。
CoddyKitのその他のアプリ
iOS および Androidで利用できます。