コース
スケーラブルなエージェントシステムの構築
基礎スキルレベル
更新日 2025/12
TheoryArtificial Intelligence1時間30分10 ビデオ29 演習1,750 XP15,221修了証明書
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スケーリングのためのエージェントを設計・開発する
スケーラビリティを念頭に置いてAIエージェントを設計・開発する方法を学び、エージェントのスケーラビリティを支える3つの柱、モジュール性、堅牢性、適応性に沿って進めます。 本番環境で成功するエージェントに必要な要素と、そこにたどり着くのがなぜこれほど難しいのかを学びましょう。MCPとA2Aの力を発見する
Anthropicが開発したModel Context Protocol（MCP）は、エージェント間の相互運用性を革新し、エージェントをデータソースに接続するための統一されたアプローチを実現しました。 Google が開発した Agent-to-Agent プロトコル（A2A）は、MCP を補完します。 これら2つのフレームワークを組み合わせて、エージェントの統合をスケーラブルに保つ方法を学びましょう。エージェントのテストとデプロイの最良の練習を実装する
大きな赤いボタンを押してエージェントを本番環境に投入する前に、スケールに伴うリスクを軽減する必要があります。 コンポーネント、統合、パフォーマンス、セキュリティに関する問題を検出するための、堅牢なテストフレームワークの作成方法を学びます。 ユースケースの要件を踏まえて、エージェントに最適なデプロイ方法を選びましょう。前提条件
Introduction to AI Agents1
Designing Scalable Agents
Discover what makes a successful AI agent in production (and how many of them fail on the way!) Learn about the key agentic design principles to set up your agents for scaling, including robust infrastructure and tooling, modular design architecture, and continuous evaluation and feedback loops.
2
Developing Agents for Scalability
Learn about key strategies to ensure that your agent is being developed with scalability in mind. Gain insights into how the Model Context Protocol (MCP) and the Agent-to-Agent protocol (A2A) enable scalability through standardization.
3
Deploying Agents into Production at Scale
Time for production, but not so fast! Build a robust testing framework to give you confidence that the AI agent will continue to perform in production. Choose the best deployment strategy for your use case, and learn how to integrate real-time data sources with your agentic system.
スケーラブルなエージェントシステムの構築
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