18 分AWS re:Invent 2025:マルチエージェントAIへのHuman-in-the-Loop制御の実装(CNS428)
問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。
Liam Ottley. カスタマーサポートエージェントはLiamが得意とする中心的なユースケースです。この講座ではかなりの時間を割いて、RAGに基づくチャットボット、エスカレーションロジック、実際の顧客に対して使用しているノーコードスタック(Botpress、Voiceflow、Make、n8n)を解説しています。特に「エージェントの構造」のセクションは、記事の「選別 → 回答 → アクション → 引き継ぎ」という構造とほぼ一対一で対応しています。
構築と販売を扱うエージェンシー向けの講座であるため、構築方法だけを知りたい場合は販売に関するチャプターを飛ばしてください。記事に対応しているのは「エージェントの構造」のセクションです。
本番環境向けの強化を行う前に、サポートエージェントが検索、エスカレーション、ワークフローツールをどのように組み合わせるかを確認できます。
コーディングは不要です。ノーコードのスタックですが、4時間近い再生時間を確保してください。
最終確認日:2026年5月18日
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18 分問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。
4 分多言語埋め込みがプライベートな社内検索に重要な理由と、ローカル検索によってデータ漏えいリスクを軽減できる場面を理解できます。
17 分生成された変更を小さく、テスト済みで、責任の所在が明確な状態に保つため、レビュー境界を明示したマルチエージェント型コーディングワークフローを構築できます。
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。
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。
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。
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.