2つの方法で構築する AI Agent: LangGraph と標準 SDK

人工知能が単純なチャットボットから自律型システムへと移行するにつれ、開発者はプロジェクトに適したフレームワークの選択を迫られています。信頼性の高い AI アプリケーションを構築するには、標準的な Agent ソフトウェア開発キット (SDK) とステートベースのオーケストレーションツールの違いを理解することが不可欠です。 このコースでは、ハンズオン形式の比較アプローチを通じて Agentic AI を解明します。基礎的な AI 用語を学び、大規模言語モデル (LLM) がどのように意思決定を行うかを理解し、Agent ワークフローを構築する方法を発見します。標準的な AI Agent SDK と LangGraph という2つの異なるアプローチを使用して全く同じ Agent を構築することで、単純な Function Calling を使用すべきか、複雑なグラフベースの状態管理を使用すべきかを実践的に理解できます。 学習内容: • 推論ループ、ツール利用、基本的な Prompt Engineering など、Agentic AI の基本概念を理解する。 • 標準的な SDK アプローチを使用して、基礎的な AI Agent を構築する。 • 複雑な状態遷移を管理するために LangGraph を使用して、全く同じ Agent を構築する。 • 両方のアーキテクチャパターンの強み、トレードオフ、スケーリング能力を比較する。 • Agent が外部知識にアクセスできるように、基本的な Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンを実装する。 • モダンな実行環境を構成し、アプリケーションのシークレットを安全に管理する。 このコースは、AI Agent の用語とコア概念の徹底的な紹介から始まり、その後、コードの解説へと進みます。ステップバイステップのテキスト指示に従って、両方のバージョンの Agent アプリケーションを実装、テスト、評価します。 初心者の開発者や技術愛好家向けに設計されたこのコースでは、AI フレームワークの経験は必要ありません。プログラミングロジックの基本的な理解だけで十分です。次世代のインテリジェントなアプリケーションを支えるツールをマスターするために、今日から読み始めましょう。