8 分コンテキスト劣化：入力トークンの増加がLLM性能に与える影響
曖昧さや妨害情報によって長いコンテキストが機能しなくなる仕組みを理解し、そのリスクを踏まえたテストを設計できるようになります。
上級者プロンプトエンジニアリング
LangGraph初心者完全講座：Pythonで複雑なAIエージェントを構築
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。
Microsoft (open-source, via GitHub Pages)Copilot Studio Agent Academy
Microsoft Copilot Studio team
The deeper, production-minded counterpart to our beginner no-code pick: a free, open-source, rank-based curriculum that takes you from zero Copilot Studio experience through MCP integrations and multi-agent orchestration, all without writing traditional code. It's the no-code answer to 'now I want to go further than a quick-start,' which our catalog didn't have.
上級者Self-paced, multi-phase (hours vary by rank)
Anthropic AcademyIntroduction 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.AIPractical 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)