AIエージェントの基礎

大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、コンテンツ作成や文書要約など、多くの価値あるユースケースを可能にしました。 ワークフロー自動化、コーディング支援、高度なカスタマーサポートチャットボットのようなより複雑なアプリケーションでは、LLMが判断を下し、現実世界のアクションを実行できる仕組みが必要です。そこで登場するのがAIエージェントです！このスキルトラックでは、実際の事例を通して、AIエージェントとは何か、そして何に使えて（使えないのかも！）を学びます。思考-行動-観察（TAO）ループやReActプロンプトなどの実践的なフレームワークを習得し、AIエージェントがどのように意思決定するかを整理できるようにする。本番環境でAIエージェントを成功させる要因と、開発段階から抜け出せないものが多い理由がわかります。 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練習、たとえば新たなマルチエージェント設計パターン、Model Context Protocol (MCP)、および Agent-to-Agent (A2A) プロトコルを学べます。AIエージェントが、今日からあなたの働き方を変え始める方法を発見しましょう！