231 分AIエージェントの構築と販売:初心者完全ガイド
本番運用向けに強化する前の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う組み合わせるかを確認します。
Futurepedia. 1回の動画で、実際に動くn8nエージェントをゼロから構築します。途中で、エージェントとは実際に何か、直線的なワークフローとどう異なるか、ガードレールをどこに設けるかも説明しています。視聴後は、記事の図にあるすべてのノードを見分けられるようになり、妥当な初期設定がどのようなものかもつかめます。
n8nのノード名やエージェントの初期設定は変更される可能性があるため、画面をそのまま模倣しないでください。狭く限定したタスク、明示的なツール、範囲を限定したメモリ、まずテストデータを使うこと、顧客の目に触れるアクションの前に人がレビューすること、というアーキテクチャを維持してください。
ツールへのアクセス、メモリ、ガードレールを配置すべき場所を把握しながら、初めてのn8n AIエージェントワークフローを構築できます。
n8nの基礎知識と、テストに使用する低リスクなリード選別または振り分けワークフローが1つあること。
最終確認日:2026年5月18日
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231 分本番運用向けに強化する前の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う組み合わせるかを確認します。
11 分直接プロンプトインジェクションと間接プロンプトインジェクションを区別し、フィルタリングだけでは不十分な理由を理解できます。
26 分情報源に基づくノートブックのワークフローを確認し、信頼する前に必要な検索、引用、出典、権限の確認を特定します。
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。
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.
Hugging Face
現在利用できるエージェントシステムのオープンソース教材として、最も分かりやすい講座です。特定ベンダーの技術スタックではなく、エンジニアが実際に評価する3つのフレームワーク(smolagents、LlamaIndex、LangGraph)を軸にしています。最後にはベンチマーク課題と公開リーダーボードがあり、チームが成果を検証できる説明責任も備えています。