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コース

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント

上級スキルレベル
更新日 2025/09
Pythonで、推論・行動・実世界の課題解決を行うインテリジェントエージェントの構築方法を学ぶ。
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PythonArtificial Intelligence
3時間
10 ビデオ
30 演習
2,300 XP
2,324
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コース説明

AI エージェントは、データやソフトウェアの扱い方を大きく変えつつあります。ワークフローの自動化から複雑なタスクのサポートまで、エージェントはユーザーの代わりに検索・推論・実行を行います。このコースでは、Hugging Face が開発した軽量 Python フレームワーク smolagents を使って、エージェントを構築する方法を学びます。コードエージェントとツールを実践的に学ぶまず、コードエージェントの特徴とその強力さの理由を理解します。次に、smolagents を使って Python コードを生成・実行する最初のエージェントをゼロから構築します。組み込みツールの活用方法や、エージェントの機能を拡張するカスタムツールの作成方法も学びます。RAG とメモリでエージェントをより賢くする続いて、検索拡張生成（RAG）を使って、大規模なドキュメントコレクションから情報を取得する方法を学びます。さらに、複数のステップにわたって推論し、より精度の高い回答を導き出すエージェント型 RAG システムを構築します。フォローアップの質問に自然に対応し、完了済みのタスクを追跡できるよう、エージェントにメモリを追加する方法も学びます。マルチエージェントシステムの調整と出力の検証最終章では、マネージャーを通じて専門エージェントを連携させるマルチエージェントシステムを構築します。計画インターバルの設定、コールバックによるエージェントの動作確認、最終回答の検証を行い、信頼性が高く使いやすいエージェントを実現します。コースを修了すると、先を見越して行動し、連携して成果を出すエージェントを構築できるようになります。

前提条件

Working with Hugging FaceRetrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain
1

Introduction to Hugging Face smolagents

Discover what makes code agents special and how they use Python to reason and act. Build your first agent with smolagents, add built-in and community tools for web access, and create custom tools to connect agents with data.
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2

Agentic RAG and Multi-Step Agents

Transform your traditional RAG pipeline into an agentic system that retrieves information iteratively and reasons across multiple steps. Build stateful tools to support advanced retrieval, guide agents with planning intervals to improve outcomes, and use callbacks to track and customize agent behavior at runtime.
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3

Multi-Agent Systems, Memory and Validation

Tackle complex workflows by orchestrating teams of specialized agents under a coordinating manager. Add memory to retain context across interactions, debug agent behavior using execution traces and reasoning steps, and implement robust validation strategies to ensure high-quality, reliable responses.
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Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント
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