AIエージェントの構築・状態管理・評価

AIエージェントの構築・状態管理・評価｜Anton Voroniuk / Anton Voroniuk Support / George Paterakis

ツールを使うエージェントへ、記憶・人の承認・RAG・評価を加える。

LangChainの構造化出力とツールからLangGraphのワークフローへ進む。LangSmithでの追跡・評価と、運用を想定した構成をまとめる最終課題を含む。

原題：AI Agent Engineer

学習・ツールと状態：LangChainの構造化出力、ツール呼び出し、LangGraphの記憶を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/ai-agent-engineer/

学習・承認と検索：人の承認で止める流れと、資料を参照するRAGを組み込む。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/ai-agent-engineer/

学習・評価と配備：LangSmithの評価・デバッグと、制約を設けた運用向け構成を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/ai-agent-engineer/

対象：Pythonの基本操作ができる開発者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（自動字幕の案内あり、日本語対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：Pythonの変数・関数・ループを前提とし、API呼び出し経験を推奨。公開概要で運用向け課題を確認したもので、教材成果物が各社の本番要件を満たすことを検証したものではない。

出典：Anton Voroniuk / Anton Voroniuk Support / George Paterakis / Udemy「AI Agent Engineer — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/ai-agent-engineer/

AIエージェントの構築・状態管理・評価

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