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
CrewAIチュートリアル：初心者向け集中講座
aiwithbrandon. 同様の構築をCrewAIの「役割・目標・背景」というスタイルで行います。エージェントをチームメンバー、タスクを成果物として扱い、フレームワークが実行ループを隠蔽します。LangGraphのコース直後に見てください。フレームワークにどこまで判断を委ねるかという違いこそ、記事が比較を求めている点です。
AI Expertの注記
CrewAIは更新が速く、チュートリアルのコードはすぐ古くなります。「役割・目標・背景」というモデルとLangGraphとの違いを理解するために視聴し、コードをコピーする前にCrewAIの最新ドキュメントを確認してください。
このセクションから得られるもの
「役割・目標・背景」スタイルでCrewAIのチームを構築し、隠蔽された実行ループと明示的なグラフの違いを評価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
LangGraphのコースと同程度のPython知識が必要です。違いを実感するため、できればLangGraphのコース直後に見てください。
最終確認日：2026年5月18日
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さらに深く学ぶ
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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)