AIエージェントの基礎：ToolとFunction Calling

言語モデルはテキスト処理において驚異的な能力を発揮しますが、外部の世界と相互作用できるようになると、真に変革的なものになります。基本的なチャットインターフェースを超えたいのであれば、AIエージェントがどのように動作するかを理解する必要があります。このコースでは、テキスト生成と機能実行の間のギャップを埋める方法を学びます。ユーザーのリクエストを理解し、どの外部ツールを使用するかを決定し、それらのツールを確実に実行して現実世界の課題を解決できるAIエージェントの設計方法を習得します。 学習内容： - AIエージェントと自律的なワークフローの基礎概念を理解する。 - 現代の言語モデル向けのFunction Callingスキーマを構造化する方法を学ぶ。 - LLMを外部APIに接続してライブデータを取得し、アクションを実行する練習を行う。 - エラーや予期しない出力を適切に処理する、信頼性の高いTool-callingループを構築する。 - エージェントの意思決定を導くためのプロンプトエンジニアリング手法を実装する。 - 基本的なRetrieval-Augmented Generation (RAG)の概念を含む、最新のエージェントパターンを探索する。 このコースは、不可欠な用語とAIエージェントのコアアーキテクチャから始まります。そこから、ステップバイステップの解説を読み、言語モデルを外部関数と連携させる方法を示す実践的なコードスニペットを分析します。プログラミングの基礎知識を持つ初心者向けに設計されており、機械学習の経験は必要ありません。単なるチャット以上の機能を持つAIシステムの構築を開始し、今すぐアクションを実行できるようにしましょう。