トラックの説明

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。

前提条件

このコースには前提条件はありません

Course
AI Native
1
仕事のためのAI入門
AIの基礎と仕組みを学び、責任ある活用で、より賢く生産的に働く方法を身につけましょう。
Course
2
AIエージェント入門
AIエージェントの基礎、構成要素、実例を学べます。コーディング不要。
Course
3
スケーラブルなエージェントシステムの構築
MCPやA2Aなどのフレームワークを活用し、AIエージェントのスケール手法を学びましょう。
Resource
ボーナス
AI Agents Cheat Sheet
Learn the basics of AI agents with this beginner-friendly cheat sheet, and explore resources to help you get started.