h2oGPTe を使用した AI エージェント開発

AI エージェントは、単純なテキスト生成から、ツールを使用し意思決定を行うことができるプロアクティブなシステムへと移行する、自動化における次の進化を表しています。このコースでは、これらのシステムがどのように機能し、効果的に構築する方法を理解するための構造化された道筋を提供します。 大規模言語モデルがエージェントの推論エンジンとしてどのように機能するか、また、メモリと外部アクションをサポートするアーキテクチャでそれらをどのように包み込むかについて、明確に理解することができます。このコースの終わりまでに、構造化された推論とツール使用を通じて複雑なタスクを処理できる自律的なワークフローを設計できるようになります。 What you'll learn: - AI エージェントのコアアーキテクチャと、それらが標準的なチャットモデルとどのように異なるかを理解する - エージェントの推論と意思決定を導くためのプロンプトエンジニアリング戦略を習得する - Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンを適用して、エージェントにドメイン固有のデータを提供する - 長時間実行されるタスク全体でエージェントがコンテキストを維持できるように、メモリシステムを構成する - 外部ツールと API の統合を実践し、エージェントが現実世界と対話できるようにする - エージェントのパフォーマンスと信頼性を測定するための最新の評価パターンを探求する このコースは、エージェントの動作に関する必須の用語と理論的基盤から始まり、h2oGPTe を使用した構築の実践的な仕組みへと進みます。詳細な説明を読み、コードベースの例を分析して、エージェントのワークフローの理解を確固たるものにします。 このコースは、AI と自動化に関心のある初心者向けに設計されており、AI エージェントに関する事前の経験は必要ありません。 今日からインテリジェントで自律的なシステムの構築を始めましょう。