AIエージェント入門

このコースでは、AIエージェントを Python で作ります。AIエージェントとは、目的を伝えると、検索・計算・社内のシステムといった道具を自分で選んで使いながら、何ステップもかけて仕事を進めるAIのことです。題材は、架空の文房具メーカー「みなと文具」のマーケティング部で、業界のニュースを探して X（旧Twitter）の投稿の下書きを作り、担当者が承認してから予約するエージェントです。

対象は、OpenAI の API を Python から呼び出したことがあり、Function Calling（モデルに関数を呼ばせるしくみ）を一度試したことがある人です。ライブラリの使い方をなぞるだけでなく、エージェントの中で何が起きているかを理解し、うまく動かないときに原因を探し、事故を起こさないように作れるようになることを目指します。

コースを終えると、次のことができるようになります。

• エージェントにすべき仕事と、ワークフローや1回のLLMの呼び出しで済ませるべき仕事を見分ける
• 「モデルに聞く→道具を動かす→結果を返す」のループと、止まる条件を自分で書く
• LangChain の create_agent と、LangGraph の状態・ノード・エッジでエージェントを作る
• よい道具を作り、取り消せない操作の前に人の承認をはさむ
• LangSmith のトレースで、エージェントの動き・トークン・時間を確かめる
• 道具の許可リスト・引数の確かめ・上限・プロンプトインジェクションへの備え・ログを組み込む

前提として、「LLMのしくみとAPI入門」で API の呼び出し方とAPIキーの扱いを、「PythonでAIチャットボットを作る」の「関数を呼ばせる（Function Calling）」のレッスンで道具の呼び出しのしくみを学んでいることを想定しています。「RAG」のコースを終えていると、検索を道具として使う話がスムーズに分かります。

2つ目と6つ目のレッスンのコードは、ブラウザの中でそのまま動かせます（APIキーも料金も要りません）。3〜5つ目のレッスンは Google Colab と自分のパソコンで動かし、OpenAI の API の料金が使った分だけかかります（このコースの範囲ならごくわずかです）。

このコースは、スタアカの「生成AIパート」の7つ目です。この先は「MCP」「LLMアプリの評価と運用」へと続くように準備しています。