Deep Agentsで長く動くエージェントを作る｜LangChain Academy
モデルとツールを使うエージェントから、実行環境、文脈の管理、作業の委譲まで扱う講座。
長い作業を進めるDeep Agentsの構成を学ぶ講座です。モデルとツール、実行環境、文脈の管理、作業の分担を扱い、営業支援の演習へ進みます。PythonとTypeScriptの準備が案内され、ファイル、要約、記憶が作業の継続にどう関わるかを整理する用途です。
原題：Foundation: Introduction to Deep Agents
講座の内容・実行環境とファイル：ファイルシステム、サンドボックス、インタープリターを扱う。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/foundation-introduction-to-deepagents
講座の内容・文脈と分担：要約、スキル、記憶、サブエージェントを組み合わせる。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/foundation-introduction-to-deepagents
講座の内容・演習・環境：Python・TypeScriptのセットアップ。営業支援エージェントの演習を案内。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/foundation-introduction-to-deepagents
対象：モデルとツールの呼び出しを経験し、長い作業を続けるエージェントの構成を学びたい開発者。。形式：オンデマンド講座・演習。言語：英語。公開目次を日本語で紹介。字幕・翻訳機能の対応は受講画面で確認。。利用条件：公式ページで講座は無料と案内。受講登録や実習用サービス・APIの費用は別途確認。
確認事項（編集部）：講座内の製品・ライブラリの版と、現在のAPI・画面との差分を確認。動画の再生時間と、実習・復習に必要な総学習時間は分けて考えます。
出典：LangChain Academy「Foundation: Introduction to Deep Agents」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/foundation-introduction-to-deepagents
編集部の整理 · 2026-09-15
会話へすべてを残すと情報が増え、要約だけにすると重要な条件が抜けることがあります。作業の依頼、現在の状態、成果物、判断の理由を分け、再開時に必要な情報を整理します。実行環境と文脈管理の章を対応させて、途中経過を読み戻せる構成を学ぶ方法を提案します。
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. 短い作業を区切って記録する：作業をいくつかの段階へ分け、完了した内容と次に必要な入力を書きます。依頼が変わった場合も識別できるようにします。
2. 会話・記憶・ファイルを使い分ける：再利用する知識と今回だけの途中結果を分けます。要約に残す条件、成果物の保存先、操作できる範囲を整理します。
3. 中断と再開の例を確かめる：保存後に作業を続け、同じ処理を二度行わないか確認します。分担した作業の結果も、根拠とともに読み戻せるかを見ます。
講座の営業支援演習を、そのまま外部送信や本番操作に使う案内ではありません。教材の環境とAPIの利用条件、人が確認する操作を事前に整理します。
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