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コース

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント

上級3 時間

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。

Python3 時間10 本の動画30 個の演習2,300 XP2,524修了証明書

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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

カリキュラム

コース概要

2

エージェント型 RAG とマルチステップエージェント

従来の RAG パイプラインを、情報を反復的に取得し複数のステップにわたって推論するエージェント型システムへと発展させます。高度な検索をサポートするステートフルなツールを構築し、計画インターバルでエージェントの行動を誘導して結果を改善します。また、コールバックを使って実行時にエージェントの動作を追跡・カスタマイズする方法も学びます。
3

マルチエージェントシステム、メモリと検証

調整役のマネージャーのもとで専門エージェントのチームを統制し、複雑なワークフローに対応します。やり取りをまたいでコンテキストを保持するメモリを追加し、実行トレースと推論ステップを使ってエージェントの動作をデバッグします。さらに、高品質で信頼性の高い応答を確保するための検証戦略を実装します。

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント

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