19 分本番対応RAGアプリケーションの構築：Jerry Liu
単純な文書チャットのデモに欠けている、本番RAGの制御要素を特定できます。
上級者ビジネス向けAI
エージェント向けプロンプト設計｜Code with Claude
Anthropic. Applied AIのHannah MoranとJeremy Hadfieldが、ポケモンをプレイする実際のエージェントを使い、ツール呼び出しとエージェント用プロンプトの表現方法を解説します。振る舞いをシステムプロンプトとツールの説明のどちらに置くべきか、各ツールの事前条件としてモデルが何を知る必要があるかを扱います。最初のMCPサーバーを作った後、Claudeが予想外の方法で呼び出すことに気づいた時点で、すぐに役立つ内容です。
AI Expertの注記
デモゲームは学習の題材であり、主題そのものではありません。応用できる教訓は、プロンプトとツールの契約設計です。本番用プロンプトは、誤ったツールの選択やパラメーター不足の失敗を含む評価ケースで検証してください。
このセクションから得られるもの
どの振る舞いをシステムプロンプト、ツールの説明、ツールの事前条件のどこに置くべきかを判断できます。
視聴または事前に知っておくべきもの
ツールを使用するエージェントを少なくとも1つ構築または調査した経験。
最終確認日：2026年5月18日
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The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
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