|
学習内容
|
1. AIエージェントの体験
- AIエージェントの概要と事例紹介
- Claude Codeの業務活用を体験しよう
- Claude Codeによる開発を体験しよう
2. AIエージェントの理解
- AIエージェントの構成要素
- MCP、スキル、サブエージェントの活用
- パーソナルAIアシスタントを作ろう
3. AIエージェント導入のポイント
- AIエージェントの評価の基本
- AI特有のプロジェクト進行
- AIセーフティ(安全性、プライバシー、セキュリティなど)
4. AIエージェントの構成技術
- LLM APIの基礎(Function Calling、コンテキストウィンドウなど)
- AgentとAgentic Workflowの違い
- LangChain、LangGraph、Deep Agentsで作ってみよう
5. RAGとコンテキストエンジニアリング
- RAGの基礎
- 検索手法の使い分け
- RAGの発展的な手法
6. 評価
- オフライン評価とオンライン評価
- トレーシング、評価指標
- Weaveでトレーシング・評価してみよう
7. プロジェクト疑似体験(1/2)
- 社内ヘルプデスクのAIエージェントを題材に進めてみよう
- AIエージェント開発の進め方
- Ambient AgentsとAgent Inbox
8. プロジェクト疑似体験(2/2)
- AIエージェントの評価
- AIエージェントのチューニング
- AIエージェントの運用
9. AIエージェント開発の総まとめ
- AIエージェントのデザインパターン
- ジェネラティブエージェンツ社の取り組みのご紹介
- 全体の振り返り
|