190 分LangGraph初心者完全講座：Pythonで複雑なAIエージェントを構築
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。
上級者自動化
AIエージェント構築のヒント
Anthropic. Anthropicの3人のエンジニアが、現場でよく目にする落とし穴を解説します。停止すべきタイミングを判断できないエージェント、環境を修正せずシステムプロンプトへ指示を詰め込みすぎる問題、実際には不要だったマルチエージェント設計のコストなどです。Barryの講演の直後に見ると効果的で、同じパターンを別の角度から捉えられます。
AI Expertの注記
紹介される落とし穴は、そのままレビューチェックリストとして使えます。停止ルール、プロンプトと環境のどちらを修正すべきか、マルチエージェント設計が本当に必要だったかを確認してください。
このセクションから得られるもの
複数のエージェント、複雑なプロンプト、隠れた状態を追加する前に、エージェント構築でよくある落とし穴を見抜けるようになります。
視聴または事前に知っておくべきもの
先に最もおすすめの動画を見てください。この動画は同じ基礎知識を前提に、現場で生じる落とし穴を追加で紹介します。
最終確認日：2026年5月18日
次の動画を視聴
同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。
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)