LangChainで実際のAIエージェントを構築する
AIエージェントは、大規模言語モデルを推論コアとして使用するプログラムです。各ステップで人間が指示することなく、計画を立て、ツールを呼び出し、データを取得し、タスクが完了するまでループします。LangChainは、これらのコンポーネントをPythonで結び付けるための最も広く採用されているフレームワークです。このトラックでは、単一のプロンプト・レスポンス呼び出しをはるかに超える自律ワークフローを構築、デバッグ、デプロイする方法を学びます。
学習内容
まずエージェントの推論方法とLangChainがその推論をどのように組織するかを学び、その後プロンプトエンジニアリングとモデル統合に進み、エージェントが信頼性の高い出力を生成するようにします。主要なトピックには、チェーンと順序付きワークフローの構築、エージェントがAPIを呼び出したりコードを実行できるようにツールとツールキットの接続、ステップ間でコンテキストを保持するようにメモリ管理することが含まれます。RAGパイプライン用のデータ読み込みと取得、何をしたかを理解するための可観測性とデバッグ、任意の外部サービスを接続できるカスタムツール作成についても学びます。高度なセクションでは、マルチエージェントと階層型アーキテクチャ、自律ワークフローオーケストレーション、スケーリング考慮事項を含むプロダクションデプロイメントに対応しています。
学習パス
12のコースがA1からC1までをカバーしています。このトラックはIntroduction to AI Agents & LangChain Fundamentals（A1、無料）で始まり、プロンプトエンジニアリング、チェーン、B1のツール・エージェント層を進みます。B2ブロックはメモリ管理、取得、可観測性、カスタム統合による理解を深めます。トラックはC1のAdvanced Agent Architectures、Autonomous Workflow Orchestration、Production Deployment & Scalingで終了します。個々のコンポーネントがプロダクション環境で無人実行されるシステムに組み合わされるコースです。
仕組み
各コースは短い焦点を絞ったレッスンに分割され、組み込みコードエディタで完了します。行き詰まったときはいつでもAIチューターが利用可能で、すべての演習は実際のLangChainコードに対して実行されるため、おもちゃの例ではなく実際のエージェント動作を確認できます。