ラーニングパスの対象: ITプロフェッショナル
エージェンティックAI
このスターターラーニングパスでは、自律型AIエージェントの構築に必要な基礎と高度なテクニックを紹介します。学習者は、LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel SDKなどの主要なフレームワークを学びながら、エージェンティックな設計パターン、マルチエージェントシステム、メモリーアーキテクチャ、RAG、ベクターデータベース、そして本番環境へのデプロイについて学びます。このカリキュラムでは、実践的なプロジェクト、実際のユースケース、オープンソースおよびクラウドベースのAIツールの統合に重点を置いています。
学習目的
- 自律型AIエージェントの開発: LangChain、LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel SDKなどのフレームワークを使用して、AIエージェントの構築、設定、展開を行います。
- マルチエージェントシステムの実装: AutoGenと高度な会話パターンを活用し、現実世界のアプリケーション向けに協働エージェントのワークフローを設計して調整します。
- メモリーと検索機能の統合: ベクターデータベース、埋め込み、メモリー管理テクニックを活用し、エージェントにメモリー機能と検索拡張生成（RAG）を実装しましょう。
- エージェンティック設計パターンの適用: リフレクション、ツールの活用、プランニング、コラボレーションの各パターンを活用して、堅牢でスケーラブルかつ適応性の高いエージェント型ソリューションを設計します。
- Semantic Kernel SDKを使用して、ビジネスアプリケーションにAI駆動のプラグインを統合します。
対象となる受講生:
このラーニングパスは、自律型AIエージェントの構築・デプロイ・スケーリングを目指すソフトウェアエンジニア、AI開発者、データサイエンティスト、ITプロフェッショナル向けに設計されています。基礎的なプログラミング経験を持ち、最新のエージェンティックフレームワークや実践的なAIソリューションに触れたい方に適しています。