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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、あなたの働き方と組織への価値提供をどう変えられるかを発見しましょう！
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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！

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AIエージェントの基礎
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