AI Expert

AIエージェント構築のヒント

18 分上級者構築者Anthropic自動化

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

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さらに深く学ぶ

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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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