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AIエージェントの基礎

更新日 2026/05
AI エージェントが仕事のやり方を変え、組織に価値をもたらす方法をご覧ください。
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Theory人工知能
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トラック概要

AIエージェントの基礎

大規模言語モデル (LLM) と生成 AI により、コンテンツの作成やドキュメントの要約など、多くの貴重なユースケースが実現しました。ワークフロー自動化、コーディング支援、高度な顧客サポート チャットボットなどのより複雑なアプリケーションでは、LLM が意思決定を行い、現実世界のアクションをトリガーする方法が必要です。そこで AI エージェントの出番です。このスキル トラックでは、実際の例を通じて AI エージェントとは何か、そして AI エージェントを何に使用できるか (できないか) を学習します。思考・行動・観察 (TAO) ループや ReAct プロンプトなどの実用的なフレームワークを学び、AI エージェントが意思決定を行う方法をより適切に概念化できるようになります。AI エージェントが本番環境で成功する要因と、多くの AI エージェントが開発段階で失敗する理由がわかります。新しいマルチエージェント設計パターン、モデルコンテキストプロトコル (MCP)、エージェント間 (A2A) プロトコルなど、スケーラブルなエージェントシステムを構築するための最新のプラクティスを学習します。AI エージェントがあなたの仕事のやり方を今日からどのように変え始めることができるかをご覧ください。

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AIエージェントの基礎
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