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LangGraph初心者完全講座：Pythonで複雑なAIエージェントを構築

190 分上級者構築者freeCodeCamp.org自動化

freeCodeCamp.org. LangGraphのステートグラフ、ノード、エッジ、条件分岐、チェックポイント、ツール利用を、実際にコードを書きながら構築する長編講座です。最後まで進めると、型付き状態と「すべての遷移を明示する」モデルを十分に体感でき、記事にあるCrewAIやAPI直接利用コードとの比較が抽象的な話ではなくなります。

AI Expertの注記

LangGraphのAPIはリリース間で変わるため、一部のコード例は調整が必要になる可能性があります。長く使えるのはグラフベースの考え方です。動画を進めながら、現在の構文を公式ドキュメントで確認してください。

このセクションから得られるもの

型付き状態、条件分岐、チェックポイント、ツール利用を備えたLangGraphエージェントを構築し、明示性がどこで効果を発揮するかを理解できるようになります。

視聴または事前に知っておくべきもの

十分なPythonの知識とLLM APIの基礎が必要です。3時間以上、動画に沿ってコードを書くことを想定してください。

最終確認日：2026年5月18日

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さらに深く学ぶ

このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。

Coursera · Vanderbilt University

ChatGPT: Excel at Personal Automation with GPTs, AI & Zapier

Dr. Jules White

「ブラウザのタブでChatGPTを使う」段階から「眠っている間にAIが受信トレイを処理する」段階へ進む、最も分かりやすい学習経路です。Zapierを中心に構成された3講座の専門講座で、Pythonは不要です。修了時には、メールを要約し、スプレッドシートを更新し、条件を満たしたときにワークフローを起動するエージェントを構築できるようになります。

初心者約34時間 · 3講座の専門講座
Anthropic Academy

Introduction to Model Context Protocol

Anthropic Academy

MCPは、AIツールのエコシステム全体で個別のツール連携に静かに取って代わりつつあるプロトコルです。開発元から直接学べます。修了時には、独自のMCPサーバーを構築してデプロイし、LLMクライアントを接続し、この標準が業界におけるUSB-Cに最も近い存在といわれる理由を理解できます。

中級者自分のペースで学習（短時間）
DeepLearning.AI

Practical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI

João Moura (Founder, CrewAI)

Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.

中級者~2h 49m · self-paced (15 lessons)

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