参考事例

AIエージェントのツール連携プロトコルであるMCP(Model Context Protocol)について概要と実装例を解説します。実装例を見ながらTool Callingなどと比べた実装上のコストや、LangChainとの簡単な連携方法を解説します。これにより適切な技術選択の判断材料を提供します。

AIエージェントの基本系であるReActエージェントをLangGraphで構築します。企業の求人ニーズを自律的に調査するエージェントの実装を通じて、実践的なプロンプトの書き方と動作を紹介します。

生成AIを活用したRAGについて、仕組みから最適化までざっくり解説。LangChainを用いた実装例と簡潔な解説により、はじめてのRAG構築ができるようになります。さらに、精度向上を実現する具体的な手法を学び、実践レベルのRAG最適化に入門します。

AIエージェントの概要から動作原理までをわかりやすく解説します。Reasoning ProcessとActing Processそれぞれの実装パターンと特徴が理解できます。これにより適切なAIエージェントの構想と活用ができるようになります。