Semantic Kernel を使用したシングルエージェント .NET アプリケーションの構築

AI 統合はもはやソフトウェア開発者にとって贅沢ではなく、現代のソフトウェアのコア要件となっています。このコースでは、.NET 用の Semantic Kernel フレームワークを使用して、インテリジェントでエージェント駆動型のアプリケーションを構築するプロセスを説明します。 標準的な手続き型コードの記述から、推論、外部 API の呼び出し、プライベートデータへのアクセスが可能な自律的なシングルエージェントシステムの設計へと移行します。AI モデルのオーケストレーションとチャット履歴の管理方法を理解することで、エンタープライズアプリケーションに安全でスケーラブルな AI 機能を実装できるようになります。 学習内容: - Semantic Kernel のコアアーキテクチャと、.NET アプリケーション内での初期化方法を理解する。 - クラウドベースの OpenAI エンドポイントや、Ollama および ONNX を使用したローカルモデルなど、さまざまなモデルプロバイダーに接続する。 - カスタムネイティブプラグインと OpenAPI プラグインを構築して、実際のツール呼び出しで AI エージェントの機能を拡張する。 - リトリーバル拡張生成 (RAG) を実装して、プライベートデータソースにエージェントの応答を根拠付ける。 - 最新の Model Context Protocol (MCP) サーバーを統合して、標準化されたデータおよびツールインタラクションを可能にする。 - 依存性注入や非同期ストリームなどの最新の .NET デザインパターンを適用して、AI ワークフローをクリーンかつ効率的に保つ。 コースは、大規模言語モデル (LLM) の基本概念と Semantic Kernel のセットアップから始まり、プロンプトエンジニアリング、カスタムプラグイン開発、高度なデータ統合へと段階的に進みます。実世界のシナリオに合わせて設計された実践的なコード実装とアーキテクチャパターンを学習します。 このコースは、AI エンジニアリングの経験がなく、インテリジェントなアプリケーションを構築したい .NET 開発者を対象としています。C# および .NET 開発の基本的な理解が推奨されますが、機械学習や AI の事前知識は必要ありません。 今日から読み始めて、最初のインテリジェントな .NET エージェントを構築しましょう。