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 XP16,288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の設計と開発
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に革命をもたらし、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。 エージェントに最適なデプロイメントタイプは、ユースケースの要件を見て判断しましょう。前提条件
Introduction to AI Agents1
スケーラブルなエージェントの設計
本番で成功するAIエージェントの条件（そして、途中で多くがつまずく理由）を学びます。堅牢なインフラとツール、モジュール型の設計アーキテクチャ、継続的な評価とフィードバックループといった、スケールを見据えた主要なエージェント設計原則について理解を深めましょう。
2
スケーラビリティを見据えたエージェント開発
エージェントをスケーラビリティを意識して開発するための主要な戦略を学びます。Model Context Protocol（MCP）や Agent-to-Agent プロトコル（A2A）が、標準化を通じてどのようにスケーラビリティを実現するかを理解しましょう。
3
本番環境への大規模デプロイ
いよいよ本番運用……ですが、その前に！本番でもAIエージェントが安定して性能を発揮できるよう、自信を持てる堅牢なテスト基盤を構築します。ユースケースに最適なデプロイ戦略を選び、リアルタイムのデータソースをエージェントシステムに統合する方法を学びます。
スケーラブルなエージェントシステムの構築
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