エージェントの基本概念から本番環境への展開まで、エージェント ツールと MCP の相互運用性、コンテキスト エンジニアリングとセッション メモリ、品質評価と最適化、プロトタイプから本番環境までの完全なプロセス、Agent2Agent (A2A) プロトコルを使用したマルチエージェント システムの構築など、AI エージェントのコア テクノロジーと実用的なアプリケーションを理解するための包括的かつ詳細な旅へと導きます。 このガイドでは、AI エージェントのあらゆる側面を説明する詳細な 5 日間の学習プログラムを提供します。 📘 1 日目: エージェントの紹介 - エージェントの基礎: 基本的な概念、定義特性、エージェント アーキテクチャと従来の LLM アプリケーションの違いを理解し、インテリジェントな自律システムを構築するための基盤を築きます。 コアコンテンツ: • エージェントの定義と特徴 • インテリジェントエージェントアーキテクチャと従来のアプリケーションの比較 • 自律性と意思決定能力 • 実際のアプリケーションシナリオの分析 🛠️ 2 日目: エージェント ツールと MCP との相互運用性 - ツールの世界、AI エージェントが外部機能と API を活用して「アクションを実行する」方法についてより深く理解し、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) によって提供されるツールの検出と使用の容易さを探ります。 コアコンテンツ: • 外部ツールの統合戦略 • MCPプロトコルの詳細な説明 • API呼び出しのベストプラクティス • ツールチェーンの構成と最適化 🧠 3日目：コンテキストエンジニアリング：セッションとメモリ - 過去のインタラクションを記憶し、コンテキストを維持できるAIエージェントの構築方法を学びます。短期記憶と長期記憶を実装し、複雑で複数ターンのタスクを処理できる、より強力なエージェントを作成する方法を学びます。 コアコンテンツ: • セッション状態管理 • 短期記憶の実装 • 長期記憶の保存 • マルチターン対話処理 📊 4日目：エージェント品質 - 品質評価と最適化：エージェントの評価と改善のための主要な手法を習得することで、堅牢で信頼性の高いAIエージェントの構築方法を学びます。このコースでは、可視性を高めるためのオブザーバビリティ、ロギング、トレーシング、そしてエージェントのパフォーマンスを最適化するための主要な指標と評価戦略について学びます。 コアコンテンツ: • 品質評価フレームワーク • 観測性と監視 • パフォーマンスメトリックの定義 • 継続的な最適化戦略 🚀 5日目：プロトタイプから本番環境へ - ローカルテストの枠を超え、AIエージェントを実環境で使えるようにデプロイし、スケールさせる方法を学びます。このコースでは、Agent2Agent（A2A）プロトコルを用いた真のマルチエージェントシステムの構築方法など、他者が利用できるようにエージェントをデプロイするためのベストプラクティスを網羅します。 コアコンテンツ: • 実稼働環境の展開 • マルチエージェントシステムアーキテクチャ • A2Aプロトコルの適用 • スケーラビリティとメンテナンス
このガイドはなぜ重要なのでしょうか? 「AI エージェントは、受動的な応答システムから能動的なインテリジェント エージェントまで、人工知能の進化の次の段階を表しています。」 このガイドは、理論から実践までの完全な学習パスを提供し、本番環境レベルの AI エージェントを構築するために必要なすべてのスキchatimg.ai/zh/buy/ai-agent による 5 日間の AI エージェント集中コースをお見逃しなく! 🔗 https://t.co/533W0o6RO5