AIエージェントをゼロから構築する実践講座：基盤となるコアワークフロー編成を習得、プラグインとRAG知識ベースの実践プロジェクトを実操作
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講座紹介：
この2026エージェント0から1までの学習コースは、AIエージェントの完全な開発知識を体系的に解説する。コースはまずスマート編集プラグイン・古い写真修復などの実践事例をデモし、次に大規模モデル・プロンプト・ノード・プラグイン・変数・Tokensなどの基礎概念を解説；JSON構文・セレクタ・ループ・バッチ処理などのフロー部品を詳解；音声合成・画像動画生成・テキスト処理などのマルチメディア能力をカバー；モデル設定・視覚理解・ワークフローのコツを講義し、歴史人物の総合事例を完成させ、最後にRAG知識ベースの原理と実践を解説する。基礎理論から実践プロジェクトまで、ゼロ基礎の学習者がAIエージェント自動化ワークフローを構築するのに適する。
コース目次：
├001_1.1スマート編集プラグイン追加ガイド_1
├002_1.2スマート編集アシスタント設定の完全攻略_1
├003_1.3スマート編集：原理分解と実践事例_1
├004_2.1アカウント登録と画面紹介_1
├005_2.2古い写真修復ワークフロー_1
├006_3.1大規模モデル：スマート時代の超頭脳_1
├007_3.2プロンプト：ボスのようにエージェントに指令を下す_1
├008_3.3ノード_自動化フローを組む積み木_1
├009_3.4プラグイン：エージェントの超能力を無限拡張_1
├010_3.5変数：エージェントに「記憶力」を持たせる_1
├011_3.6Tokens：モデルの「文字数」とコストを読む_1
├012_3.7インテグラル_プラットフォーム資源の高効率活用_1
├013_4.1変数タイプ_テキスト・数字・真偽値_1
├014_4.2JSON：スマート世界の共通言語_1
├015_4.3JSON配列_多組データをバッチ処理_1
├016_4.4実戦_JSONで入出力を規範化_1
├017_5.1セレクタ：エージェントのスマート分流交差点_1
├018_5.2ループ：エージェントに反復作業を代わりにやらせる_1
├019_5.3バッチ処理_大規模並発の利器_1
├020_5.4ループとバッチ処理の違い_1
├021_5.5変数集約_複数データの合流_1
├022_5.6音声合成：動画にナレーションを付ける_1
├023_5.7画像生成_専属サムネイルと挿絵をカスタム_1
├024_5.8動画生成_文字から動画への魔法_1
├025_5.9テキスト処理_データのクリーニングと整形_1
├026_6.1大規模モデルプラグイン機能紹介_1
├027_6.2モデル設定_シーンに合わせて「頭脳」を選ぶ_1
├028_6.3スキル設定_モデルに専属能力を追加_1
├029_6.4視覚理解_智能体に画像と動画を読ませる
├030_6.5プロンプト上級_大規模モデルの出力を最適化
├031_7.1ワークフロー操作テク
├032_7.2歴史人物の一生-上
├033_7.3歴史人物の一生-中
├034_7.4歴史人物の一生-下
├035_8.1知識ベースRAG原理講義
├036_8.2知識ベースの作成と使用
教材・学習資料
このコースには資料パックが付属します。会員は申請後、メールでアクセスリンクを受け取ります。
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