AIエージェントの仕組みと実装｜Hugging Face
エージェントの理論からライブラリを使う構築・評価へ進む講座。
ツール・行動・観察などの基礎から、smolagents、LlamaIndex、LangGraphを使う演習、用途別課題、最終課題へ進む構成です。基礎理解と修了の認定経路が案内され、認定なしで学ぶこともできます。PythonとLLMの基礎知識が前提です。
原題：AI Agents Course
講座の内容・扱う内容：ツール・思考・行動、smolagents、LlamaIndex、LangGraph、用途別演習を扱う。／確認 2026-09-15／https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
講座の内容・前提・環境：PythonとLLMの基礎。Hugging Faceアカウントとインターネット接続が必要。／確認 2026-09-15／https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
講座の内容・公開・保守状況：公開カリキュラムの紹介。修了認定、課題の実行環境、モデルの利用料は受講時に確認。／確認 2026-09-15／https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
対象：PythonとLLMの基礎を押さえ、ツールを使うAIエージェントを実装したい学習者。形式：Web講座・コード演習。言語：英語の公式教材を日本語で紹介。本文の対応言語やブラウザ翻訳を確認。。利用条件：教材と認定手続きは無料。Hugging Faceアカウントを使用。選択するモデル・計算環境の利用枠や費用は別途確認。
確認事項（編集部）：公開カリキュラムの紹介。修了認定、課題の実行環境、モデルの利用料は受講時に確認。
出典：Hugging Face「AI Agents Course」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
編集部の整理 · 2026-09-15
Hugging FaceのAgents Courseは、ツール・行動・観察という基本から、smolagents、LlamaIndex、LangGraphを使う演習へ進む教材です。最初は複数の機能を一度に足すより、一つの質問に対してどのツールを呼び、結果をどう使ったかを追うと理解しやすくなります。最終的な回答だけでなく、途中の呼び出しや失敗を記録すれば、ライブラリが担う部分と自分が設計する部分を区別できます。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. Python関数とメッセージの基礎を確認する：関数の引数・戻り値、エラー処理、LLMへ渡すメッセージを復習します。最初の演習で使うモデル、アカウント、実行環境を確認します。
2. 副作用のないツールで流れを追う：計算や公開情報の参照などを題材に、入力、選んだツール、観察した結果、最終回答を記録します。ツールが失敗した場合や答えが見つからない場合も分けます。
3. 同じ課題で再実行と停止条件を見る：成功例だけでなく、曖昧な依頼、不要な呼び出し、繰り返しを確認します。回数・費用の上限と、人へ戻す条件を考えてから用途を広げます。
公開課題の評価や修了認定は、社内データの権限管理や本番運用の確認を代替しません。教材の公開は無料ですが、選んだ計算環境やモデルの利用条件は別に確認します。当社は全単元を受講・実行した評価を掲載しているわけではありません。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp