コース
LangGraph で学ぶ Multi-Agent Systems
上級スキルレベル
更新日 2025/11
PythonArtificial Intelligence2時間45分4 ビデオ13 演習1,100 XP6,884修了証明書
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LangGraphでAIエージェントを構築する
LangGraphで独自のエージェントを設計・構築しましょう！LangGraphはLangChainエコシステムの中核を担う要素であり、高いカスタマイズ性を備えた本番運用対応のAIエージェントを構築するために使用されます。 LangGraphを使うと、開発者はノードとエッジを持つグラフとしてエージェントを構築でき、情報の流れや意思決定の経路を綿密に設計できるため、予期しないエラーが入り込む余地を減らせます。新たに登場したマルチエージェントアーキテクチャを探る
AIエージェントの台頭以来、いくつかのエージェント設計パターンが登場しており、その中でも特に人気の高い2つ、ネットワーク型（または分散型）マルチエージェントとスーパーバイザー型マルチエージェントについて学びます。 複数のエージェントを効果的に管理するには、監督エージェントを設計してタスクを割り振り、ワーカーエージェント同士の連携を促進します。独自のエージェント型アシスタントを作成する
LangGraphを使って、Fortune 500企業の情報と株価パフォーマンスデータを収集するエージェント型アシスタントを構築し、可視化を用いて分析します！このエージェントが、シンプルな単一エージェントシステムから3エージェントのスーパーバイザー型マルチエージェントへと進化していく様子をご覧いただけます！今すぐ、増え続けるAIビルダーの仲間入りをして、AIエージェントの設計と構築を学びましょう！
前提条件
Designing Agentic Systems with LangChain1
グラフとしてのエージェント
LangGraph 流のやり方で AI エージェントの作り方を学びます。API と連携したり、CSV からデータを取得したり、Python コードを実行したりするためのツールボックスを用意しましょう。LLM とツールをノードとエッジでつなぎ、制御された段階的な方法で単一エージェントシステムの構築を始めます。
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LangGraph のマルチエージェント
AI エージェントの台頭に伴い、いくつかの設計パターンが登場しました。本章ではその中でも特に一般的な 2 つ、スワーム（分散型）マルチエージェントとスーパーバイザーマルチエージェントを学びます。LangGraph には、ユースケースに合わせてマルチエージェントを設計するための多彩な機能が用意されていることがわかるでしょう。
LangGraph で学ぶ Multi-Agent Systems
コース完了 19百万人を超える学習者と共にLangGraph で学ぶ Multi-Agent Systemsを始めましょう！
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