AI Agent開発システム実戦：大規模言語モデルの底層知識を学び、アーキテクチャ設計を極め、企業級智能体システム開発を実現

講座紹介：
本套 AI Agent 応用開発システム講座は、大規模言語モデルの基礎から生産級 Agent システム開発までの全チェーンを完全にカバーしています。講座では LLM の底層原理、Token、幻覚、プロンプトエンジニアリングを解説；Agent アーキテクチャ、計画、記憶システム、ツール呼び出し、RAG 検索拡張を深く分析；LangChain、CrewAI などの主流フレームワークを詳解し、ワークフロー編排、マルチ Agent 協作を学習；企業級システム設計、高並発、性能コスト最適化、Agent 品質評価、安全リスク防護を含み、多業界の Agent 実戦事例を組み合わせ、技術的ボトルネックと将来方向を分析、開発者、AI 従事者が生産可能な智能体システムを構築する学習に適しています。

講座カリキュラム：
1.01_AI Agentとは何か 従来の AI との違いは何か
10.10_なぜ Agent に記憶が必要なのか_
100.06_CrewAIとは何か その設計理念は何か
101.07_OpenAIAssistantsAPI にはどのようなコア機能があるか
102.08_プロジェクトに適した Agent フレームワークの選び方
103.09_オープンソースフレームワークを使うか自研 Agent フレームワークか
104.10_Agent のワークフローの設計方法
105.11_DAG と循環フローを Agent ワークフローでどう選択するか
106.12_マルチ Agent 編排のコアな課題は何か
107.13_AgentPipeline の構築方法
108.14_Agent の可観測性（Observability）の実現方法
11.11_推論エンジンとは何か_
110.01_企業級 Agent システムの設計方法
111.02_AI アシスタント製品の設計方法
112.03_智能カスタマーサービス Agent システムの設計方法
113.04_オフィス自動化 Agent の設計方法
114.05_コード生成 Agent の設計方法
115.06_Agent システムをどのように拡張（Scale）して高並発をサポートするか
116.07_Agent システムで並発制御をどう行うか
117.08_Agent システムの応答遅延をどう削減するか
118.09_Agent システムの Token コストをどう制御するか
119.10_Agent システムのキャッシュ戦略をどう設計するか
12.12_Agent におけるツール使用の役割_
120.11_Agent システムのログシステムをどう設計するか
121.12_Agent システムで A/B テストをどう行うか
122.13_Agent システムの高可用性アーキテクチャをどう設計するか
123.14_Agent システムで優雅な縮退をどう実現するか
124.15_マルチモデル Fallback 戦略をどう設計するか
125.01_Agent の品質をどう評価するか
126.02_オフライン評価とは何か_
127.03_オンライン評価とは何か_
128.04_Agent 評価ベンチマーク (Benchmark) をどう設計するか*
129.05_AgentBench とは何か*
13.13_環境インタラクションとは何か_
130.06_Agent の推論能力をどう評価するか_
131.07_Agent のツール使用能力をどう評価するか_
132.08_RAG システムの品質をどう評価するか_
133.09_Agent の幻覚問題をどう検出するか_
134.10_LLM-as-Judge とは何か_どう使うか_
135.11_Agent の全体性能をどう最適化するか_
136.12_Prompt をシステム的にどう最適化するか_
137.13_モデル選択によって性能をどう最適化するか_
138.14_Agent システムでフィードバックサイクルをどう設計するか_
139.15_Agent システムで継続学習をどう実現するか_
14.14_Agent における知覚と行動はどう体現されるか_
140.01_Prompt インジェクション攻撃とは何か_
141.02_Agent システムにおけるデータ漏洩のリスクには何があるか
142.03_Agent システムはどのようなセキュリティリスクに直面するか_
143.04_Agent の権限昇格攻撃をどう防ぐか_
144.05_Agent のツール権限をどう制限するか_
145.06_マルチユーザー環境でユーザーデータをどう分離するか_
146.07_Agent のジェイルブレイク (Jailbreak) をどう防ぐか*
147.08_Agent システムの監査ログには何を記録すべきか*
148.09_安全なコード実行サンドボックスをどう設計するか_
149.10_悪意のある入力が Agent を攻撃するのをどう防ぐか_
15.15_単一 Agent とマルチ Agent システムの領域別_
150.11_本番環境で Agent システムをどう強化するか_
151.12_Agent システムでユーザープライバシーデータをどう扱うか_
152.13_コンテンツ安全フィルタリングをどう実現するか_
153.14_Agent が機密情報を出力するのをどう防ぐか_
154.15_Agent システムのセキュリティ戦略をどう設計するか_
155.01_如何设计一个报告撰写 Agent
156.02_如何设计一个智能客服 Agent_
157.03_如何设计一个金融分析 Agent_
158.04_如何设计一个代码生成 Agent_
159.05_如何设计一个多 Agent 协作系统_
16.16_Agent 的能力边界在哪里_
160.06_Agent 在多目标冲突时如何决策_
161.07_如何为 Agent 实现长期记忆_
162.08_Agent 输出错误时如何排查_
163.09_Agent 成本过高如何优化
164.10_Agent 延迟过高如何处理
165.11_RAG 效果不好如何排查改进
166.12_如何提高 Agent 系统的稳定性
167.13_如何提升 Agent 的任务成功率
168.14_如何让 Agent 具备自我纠错能力
169.15_如何设计生产级别的 Agent 系统
17.01_什么是大语言模型 (LLM)*
170.01_Agent 的未来发展方向是什么
171.02_Agent 会取代人类工作吗
172.03_多 Agent 社会是什么概念有何潜力
173.04_Agent 与 AGI 的关系
174.05_当前 Agent 技术的瓶颈在哪里
175.06_你做过最复杂的 Agent 项目是什么(参考性回答)
176.07_如何评估主流 Agent 框架
177.08_Agent 和传统工作流有何本质区别
178.09_Agent 真的_智能_吗
179.10_Agent 架构与传统软件架构的根本区别
18.02_LLM 是如何训练的*
19.03_什么是 Token_
2.02_什么是 AgenticAI
20.04_什么是下一个 Token 预测_
21.05_Transformer 的核心机制是什么_
22.06_注意力机制 (Attention) 是如何工作的_
23.07_Temperature 参数对生成结果有何影响_
24.08_Top‑K 和 Top‑ 采样是什么_
25.09_什么是幻觉 (Hallucination)*
26.10_LLM 为何会产生幻觉*
27.11_LLMの品質をどのように評価するか_
28.12_オープンソースモデル vs APIモデル、どのように選ぶか_
29.13_プロジェクトに適したLLMをどのように選ぶか_
3.03_LLMとAgentの違いは何か
30.14_PromptはLLMの出力にどのような影響を与えるか_
31.15_命令微調整（Instruction Tuning）とは何か*
32.16_RLHFはLLMにおいてどのような役割を果たすか*
33.01_プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは何か
34.02_Zero-ShotとFew-Shotの違いは何か
35.03_思考連鎖（Chain of Thought）とは何か
36.04_なぜCoTは推論能力を向上させるのか
37.05_自己整合性（Self-Consistency）とは何か
38.06_ReActプロンプト戦略とは何か
39.07_安定して信頼できるPromptをどのように設計するか
4.04_なぜLLM応用からAgentへ転向するのか
40.08_Promptインジェクション攻撃とは何か
41.09_Promptインジェクションをどのように防御するか
42.10_高品質なPromptテンプレートをどのように設計するか
43.11_System PromptとUser Promptの違いは何か
44.12_LLMの出力形式をどのように制御するか
45.13_Promptの堅牢性をどのように向上させるか
46.14_マルチステップタスクのためにPromptをどのように設計するか
47.15_PromptはAgentの動作にどのような影響を与えるか_
48.01_完全なAgentアーキテクチャにはどのような部分が含まれるか
49.02_Agentの計画（Planning）メカニズムとは何か
5.05_Agentのコアコンポーネントには何があるか
50.03_タスク分解とは何か Agentはどのようにタスク分解を行うか
51.04_Agentの意思決定メカニズムとは何か
52.05_ツール呼び出しと関数呼び出しの違いは何か
53.06_Agentはどのように外部APIを呼び出すか
54.07_実行ループ（Execution Loop）とは何か
55.08_Agentはどのようにリトライとエラー回復を処理するか
56.09_Agentの記憶システムにはどのような設計モードがあるか
57.10_短期記憶と長期記憶はAgentにおいてどのように実現されるか
58.11_Agentはどのように状態を管理するか（State Management）
59.12_Agentの自己反省（Reflection）とは何か
6.06_AgentとChatbotの違い
60.13_マルチAgentはどのように協働するか
61.14_Agentはどのようにタスクの優先度を並べ替えるか
62.15_汎用Agentフレームワークをどのように設計するか
63.16_垂直領域の Agent をどう設計するか
64.01_RAG（検索拡張生成）とは何か
65.02_RAG のワークフローとは何か
66.03_なぜ Agent に RAG が必要なのか
67.04_ベクトル埋め込み（Embedding）とは何か
68.05_文書チャンキング（Chunking）とは何か
69.06_適切な ChunkSize をどう選ぶか
7.07_自律型 Agent とは何か
70.07_ベクトルデータベースとは何か
71.08_一般的なベクトルデータベースには何があり、どう選ぶか
72.09_ベクトル類似度検索はどのように実現されるか
73.10_RAG の再現率をどう最適化するか
74.11_RAG の精度をどう最適化するか
75.12_RAG における Rerank の役割とは何か
76.13_RAG は長いコンテキストの問題をどう解決するか
77.14_RAG はハルシネーションをどう減らすか
78.15_RAG とファインチューニングをどう選ぶか
79.16_RAG 展開で最も難しい問題とは何か
8.08_目標駆動型 Agent とは何か_
80.01_ツール使用（ToolUse）とは何か
81.02_Agent はどのようにツールを選ぶのか
82.03_ツール選択の仕組みとは何か
83.04_優れたツール Schema をどう設計するか
84.05_FunctionCalling の設計原則とは何か
85.06_Agent はどのようにデータベースを呼び出すか
86.07_Agent はどのように検索エンジンを呼び出すか
87.08_Agent はどのようにコードを実行するか
88.09_複数ツールの呼び出しをどう調整するか
89.10_Agent がツールを誤って呼び出すのをどう防ぐか
9.09_多段階推論とは何か_Agent はどう実現するか_
90.11_ツール呼び出しが失敗した後、Agent はどう処理するか
91.12_ツール呼び出し結果の信頼性をどう検証するか
92.13_Agent のプラグインシステムをどう設計するか
93.14_MCP（ModelContextProtocol）とは何か
94.15_ツールの権限をどう制御するか
95.01_あなたはどの Agent フレームワークを使ったことがあり、どう評価するか
96.02_LangChain のコアコンポーネントとは何か
97.03_LangGraph と LangChain の違いは何か
98.04_AutoGPT のコアとなる考え方とは何か
99.05_ReActAgent はどのように動作するか