The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)
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「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>テキスト生成系（Transformer系）]] > [[教育系>テキ...
--[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Models＆Ag...
--The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)
*目次 [#h8073cbd]
#contents
*概要 [#cd603494]
-https://www.udemy.com/course/the-complete-agentic-ai-eng...
-世界10万人が学んだ講師が教えるAIエージェント開発(日本語...
https://www.udemy.com/course/the-complete-agentic-ai-engi...
このコースは、経験豊富なプログラマーの方から、初心者の方...
-第1週：基礎を学ぶ
--PJ1：キャリアアバター（自己紹介AIエージェント）：将来の...
-第2週：[[OpenAI]] Agents SDKを学ぶ
--PJ2：即席のSDR（セールス・ディベロップメント・レプレゼ...
--PJ3：独自のDeep Researchエージェント：[[OpenAI]]のホス...
-第3週：CrewAI を学ぶ
--PJ4：財務調査・分析エージェント（Stock Picker）：CrewAI...
--PJ5：4エージェント・エンジニアリング・チーム：Docker上...
-第4週：[[LangGraph>LangChain]]を学ぶ
--PJ6：[[OpenAI]]のAIエージェント「Operator」の独自バージ...
-第5週：[[AutoGen]]を学ぶ
--PJ7：[[AutoGen]]を使用して新しいエージェントを構築およ...
-第6週：MCP を学ぶ
--PJ8：最終課題（集大成）：6 台の MCP サーバーと 44 個の...
*詳細 [#s39e8b29]
-前提知識として、エージェントの下位スタックにあたる「[[LL...
-何気に「[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Mod...
-しかし、これらの前提知識（E資格相当）がなくとも、エージ...
-その他「[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Mod...
-その他、個人的に思ったコト...
--まず、LLMエージェントについて[[コチラ>LLMエージェント]]...
--何故、自前で実装する？~
→ SDKでカスタム開発されたエージェントが、特化型のタスクに...
---ローコードの汎用エージェント ＜ ライブラリの汎用エージ...
---ローコードは設定可能な範囲が限られ、微調整や複雑な条件...
---出力制御と品質保証：関数呼び出しだけでは「応答が壊れて...
---複数エージェントやツールのオーケストレーション：複数の...
--何故、複数のフレームワークを紹介する？~
→ エージェントはタスクが複雑で多様で、抽象化レイヤーが多...
---このため、エージェント設計では「どのフレームワークを使...
---様々なフレームワークに触れておくことで、最適な選択を可...
**前提ソフト [#ve30029a]
***環境 [#ea76807c]
-ちなみに講師のローカル環境はMACのM1だが、私は、[[WSL2 Ub...
-Cursor IDEはWindows側に入れてPython、Jupyter、WSLプラグ...
-仮想環境を起動したら、Jupyter Labを起動して、カーネルを[...
-（手順では）カーネルから直接、仮想環境を選択できるような...
-[[プロキシ環境下、特にSSLフォワード・プロキシでは少々手...
※ [[Cursor IDEは、VS Code＋GitHubに切り替えても良い。>#k5...
***パッケージ [#i87adacc]
-LLMクライアント
--[[OpenAI]]
--Anthropic：[[OpenAI]] SDK互換性を2025/8/1に停止（Claude...
--LightLLM：LangChainのような複雑な構造がなく、あらゆるLL...
-UI（Gradio、Streamlit）
-LLM向けフレームワーク
--[[LangChain]]
--Semantic Kernel
-エージェント
--[[OpenAI]] Agents SDK~
（以前はSwarmと呼ばれていた）
--CrewAI
--[[AutoGen]]
--[[LangGraph>LangChain]]
-データストア
--SQLite
--Chroma
-Agentツール
--langchain_community
---FileManagementToolkit：ローカルファイルと対話
---GoogleSerperAPIWrapper：Google検索Serper APIのラッパ
---WikipediaAPIWrapper：Wikipedia検索MediaWiki APIのラッパ
---PlayWrightBrowserToolkit：次世代Selenium、MS製 - UIオ...
---PythonREPLTool：対話型実行環境(≒即時実行結果確認)ツール
***アプリ [#k5b7df6d]
-JupyterLab
-Cursor IDE~
VS CodeベースのAI支援機能を搭載したコードエディタでJupyte...
-Visual Studio Code~
...と言う事は、VS Code＋GitHubでも、大凡、Cursor IDEと同...
***サービス [#o833f7b3]
-[[OpenAI]]、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Groq
-OpenRouter（紹介のみ、互換API、課金の一本化）
-MCPサーバー
--Brave Search
--Polygon.io %%Alpha Vantage API%%
-Serper API
-MediaWiki API
-Pushover(✕ Twilio）
-SendGrid（→ Resend）
**Week1 [#td286183]
-基礎を学ぶ
--PJ1：キャリアアバター（自己紹介AIエージェント）：将来の...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--
***Day1 [#g92eb7d5]
-内容
--自律型AIエージェントデモ：n8nを使ったスマートホームデバ...
--AIエージェントフレームワーク解説：[[OpenAI]] SDK、[[Cre...
--エージェント開発環境のセットアップ：Cursor IDE、UV、API...
--WindowsでのAI開発環境セットアップ：Git、Cursor IDE、UV...
--MacでのAIプロジェクトセットアップ：GitHub、Cursor IDE、...
--初めてのエージェントAIワークフロー構築：[OpenAI API]]を...
--エージェントAI入門：自律性を持つマルチステップLLMワーク...
-要約
--n8n というローコード／ノーコードのワークフローアプリを...
--LLMチャットから、Philips Hueの照明制御ツールを接続し部...
--今後のコースではローコードツールを離れ、実際にコードを...
--コーディング開始前に環境設定が必要。IDEは Cursor、仮想...
--環境設定：Windows/Mac/Linux（GitHubリポジトリの取得 → C...
--演習課題：エージェント的 (1) LLMにビジネスセクターを選...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#o1d5f7f8]
（座学）
-内容
--効果的なエージェントの構築：LLMの自律性とツール連携の解説
--堅牢なAIシステムを構築するための5つの必須LLMワークフロ...
--LLMアプリケーション設計におけるエージェントパターンとワ...
-要約~
エージェントの定義は曖昧だが「エージェントアーキテクチャ...
--一般的な特徴：複数LLM呼び出し、ツール使用、連携、プラン...
--Hugging Faceの定義：LLMの出力がワークフローを制御するプ...
--Anthropicの区分：ワークフロー vs エージェント
--多くの「エージェント」と呼ばれるものは実際にはワークフ...
--[[エージェントの定義（エージェントらしさ、デザインパタ...
-コンテンツ
--
***Day3 [#u9408f0b]
-内容
--複数LLMのオーケストレーション：GPT-4o、Claude、Gemini、...
--マルチLLM API連携：[[OpenAI]]、Anthropic、その他のモデ...
--LLM APIの比較：[[OpenAI]]クライアント・ライブラリでClau...
--複数LLMのオーケストレーション：AIの応答を評価するシステ...
--エージェントのデザインパターンとツール利用の連携：AI構...
-要約~
「エージェント型ワークフローの構築」と「複数LLMのオーケス...
--使用モデル（[[OpenAI]]、Claude、Gemini、DeepSeek、Groq...
--Cursor IDE上で複数のLLMを設定・呼び出し、応答を取得・比...
--Anthropic以外、[[OpenAI]]互換API形式を採用。ローカル実...
--複数LLMの回答を評価・順位付けするPythonモデル間オーケス...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#of86c961]
-内容
--AIエージェントフレームワークの比較：LLMオーケストレーシ...
--リソース＆ツール：エージェントAIでLLMの能力を強化する2...
--Gradioと[[OpenAI]]であなたのように振る舞うキャリアアバ...
--Geminiを使ってGPT-4の応答を評価する：マルチLLMパイプラ...
--エージェントLLMワークフローの構築：リソース、ツール、構...
-要約~
--フレームワーク「使わない：MCP直」、「軽量：[[OpenAI]]、...
--リソース・構造化出力・ツールを組み合わせ、エージェント...
--「リソース：LLMの回答を強化する情報やデータ」「ツール：...
---リソース実装：GradioのUIからPyPDF2で読んでLLMに投げる...
---構造化出力：自己紹介の内容の評価を構造化出力
---ツール実装：評価 → 再回答（今回は手書き、デバッグ技術...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#kc86084a]
-内容
--キャリアアバター（経歴紹介AI）を構築：LLMの関数呼び出し...
--LLMのツール呼び出しを解明：関数リクエストの処理と実行方法
--AIアシスタントの構築：未知の質問を処理するためのツール...
--AIエージェントの作成とデプロイ：チャットループからHuggi...
--キャリア会話GradioチャットボットをHuggingFace Spacesに...
--基礎週間の総括：APIとツールで完全なAIエージェントを構築...
-要約
--LLMからのJSONツール呼び出しを受け取り、Pythonで関数を実...
---プロンプトやAPIの設定から、Function Callingを実装し、t...
---handle_tool_calls：tool_calls に含まれる下記の各ツール...
---record_user_details：ユーザー情報（メール、名前、メモ...
---record_unknown_question：答えられなかった質問を記録し...
--Function Callingでツール実装したキャリアアバター（経歴...
---GradioのチャットUIを作成し、Hugging Face Spaces にデプ...
---改善と拡張の提案、商業的活用の観点についての解説。
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week2 [#c23688fe]
-[[OpenAI]] Agents SDKを学ぶ
--PJ2：即席のSDR（セールス・ディベロップメント・レプレゼ...
--PJ3：独自のDeep Researchエージェント：[[OpenAI]]のホス...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/2_openai
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--
***Day1 [#n8daf7f2]
-内容
--非同期Pythonの理解：[[OpenAI]] Agents SDKの基礎
--[[OpenAI]] Agents SDKの基礎：エージェントの作成、トレー...
--[[OpenAI]] Agents SDK入門：Agent、Runner、Traceクラスの...
--Vibe Coding：LLMで効率的にコードを生成するための5つの必...
--[[OpenAI]] Agents SDK：AI開発のためのコアコンセプトの理解
-要約
--[[OpenAI]] Agents SDK
---asyncioの基本概念を理解することが必須で、特にI/O待ちの...
---重要な用語：エージェント、ハンドオフ、ガードレール
---実行ステップ：create、with trace、await runner.run
--バイブコーディング
---LLMにコードを生成させ、それに少し修正を加えながら進め...
---5つのヒント：① １つ１つ丁寧に、② 鵜呑みにせず、③ 検証...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#ncd0ab68]
-内容
--SendGrid（→ Resend）でAIセールスエージェントを構築：Age...
--並行LLM呼び出し：並列エージェント実行のためのAsyncioの...
--エージェントをツールに変換する：階層的なAIシステムの構築
--エージェントの制御フロー：ハンドオフとエージェント as ...
--関数呼び出しからエージェントの自律性へ：[[OpenAI]] SDK...
--ビジネス向けエージェントAI：インタラクティブなセールス...
-要約
--SendGrid（→ Resend）を使ったメール送信環境を準備し、3種...
--[[OpenAI]]の@function_toolデコレータを使うことで、以前...
--複数のエージェントをツール化し、管理エージェントは与え...
--「ツール化：エージェントを外部から呼び出せる道具として...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
※ ハンドオフはエージェントフローを「指揮」せず「委任」の...
***Day3 [#d646dd11]
-内容
--マルチモデル連携：[[OpenAI]]エージェントでGemini、DeepS...
--堅牢なAIエージェントシステムのためのガードレールと構造...
--実践におけるAIセーフティ：LLMエージェントアプリケーショ...
-要約
--異なるLLM（[[OpenAI]]以外含む）をAgents SDKで扱う。ツー...
--事例から、自律型エージェントは本質的に不安定さを持ち、...
--AnthropicのClaudeが[[OpenAI]]互換でないためOpenRouterや...
--「careful sales manager」というエージェントで構造化出力...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#j67cddf1]
-内容
--深層リサーチエージェントの構築：[[OpenAI]]のWeb検索ツー...
--プランナーエージェントの構築：AIにおけるPydanticによる...
--GPT-4エージェントと非同期タスクによるエンドツーエンドの...
--深層リサーチエージェントの構築：AsyncIOによる並列検索
-要約
--Deep Researchはエージェント型AIの典型的なユースケースを...
---独自のDeep Researchエージェントを[[OpenAI]]のホスト型...
---ホスト型ツールには「Web検索ツール」「ファイル検索ツー...
---今回は「Web検索ツール」を使い、コレは、1回あたり2.5セ...
---実際に「2025年の最新AIエージェントフレームワーク」を検...
[[LangChain]], [[LangGraph>LangChain]], [[CrewAI]], Seman...
--クエリを受け取り、その調査に役立つ複数の検索クエリを考...
---実際に検索を行うのではなく、検索計画（検索すべきキーワ...
---1回の検索に約2.5セントかかるため、初期設定は3回の検索...
---構造化は、WebSearchPlan（searches = WebSearchItem（rea...
---docstringで注釈を加えることでモデルの出力品質を高める...
--AIエージェント（検索計画、検索実行、レポート作成、メー...
--各エージェントを関数でラップする。関数を順次呼び出すフ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#h6c42a49]
-内容
--Gradio UI実装によるモジュール型AIリサーチシステムの構築
--深層リサーチアプリ：Gradioで自律型AIエージェントを可視...
--GradioとHuggingFace Spacesでスマートリサーチエージェン...
-要約
--ノートブックで試作したエージェントを整理されたPythonモ...
--試作コードから本格的なアプリケーション構造へ進化させる...
--deep_researchスクリプトをUV経由で実行し、Gradio UIに非...
--GradioでUIを調整し、Gradio deployでHugging Faceにデプロ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week3 [#h7fab763]
-[[CrewAI]]を学ぶ
--PJ4：財務調査・分析エージェント（Stock Picker）：[[Crew...
--PJ5：4エージェント・エンジニアリング・チーム：Docker上...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day1 [#c9871b08]
-内容
--[[CrewAI]]フレームワーク：協調型AIエージェントチームの...
--[[CrewAI]]フレームワーク解説：エージェント、タスク、処...
--[[CrewAI]]とLightLLM：複数LLMを連携させる柔軟なフレーム...
--[[CrewAI]]チュートリアル：GPT-4o miniを使ったディベート...
--[[CrewAI]]と複数LLMでAIディベートシステムを作成する方法
--[[CrewAI]]でAIディベートシステムを構築：異なるLLMの比較
-要約
--[[CrewAI]]は uv ツールを利用しており、プロジェクトも uv...
--[[CrewAI]]が提供する3つのプロダクト、Enterprise / UI St...
--Frameworkのエージェントには、Crews：自律協調的に問題解...
--Crewの概念：「エージェント」と「タスク」の集合体で、実...
--Crewごとに 完全なプロジェクトとディレクトリ構造 が自動...
--CursorでCrewプロジェクトをゼロから作成し、ディレクトリ...
--[[CrewAI]]を使った複数エージェント（ディベーターとジャ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/de...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day2 [#b480dc68]
-内容
--[[CrewAI]]プロジェクトの構築：ツール、コンテキスト、Goo...
--[[CrewAI]]でマルチエージェント金融リサーチシステムを構...
--Web検索でAIエージェントを強化：知識のカットオフ問題を解...
-要約
--[[CrewAI]]を使った財務調査・分析エージェントの設定、タ...
--高速Google検索APIのSerper API（無料クレジット）を準備、...
--最新のテスラの財務調査・分析レポートを生成。ツール追加...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/fi...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day3 [#x38dd3cd]
-内容
--[[CrewAI]]で株式ピッカーを構築：投資のためのマルチエー...
--[[CrewAI]]でのPydantic出力の実装：株式ピッカーエージェ...
--[[CrewAI]]のカスタムツール開発：JSONスキーマとプッシュ...
-要約
--新しいプロジェクト「株式銘柄選択ツール」を構築し、[[Cre...
--3つの新要素:「Crewでの構造化出力」「カスタムツール（Ser...
--エージェント・タスクを1対1で対応させる。
---エージェント（Manager、Trending Company Finder、Financ...
---タスク（Find Trending Companies、Research Trending Com...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/st...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day4 [#k450b6cf]
-内容
--[[CrewAI]]のメモリ：AIエージェントのためのベクトルスト...
--コーディングタスクのための[[CrewAI]]：Pythonコードを生...
--Pythonを記述するAIエージェントの作成：Coderによる実践的...
-要約
--銘柄選択プロジェクトへのメモリ組み込み。
---5つのメモリタイプ（種類）：長期（RDB）、短期（RAG）、...
---短期・長期・エンティティメモリをインポートし、RAGスト...
--Pythonコードを書き、実行できる「コーダーエージェント」...
---Dockerコンテナを利用することで、隔離された安全な環境で...
---「コーダーエージェント」は単なるコード生成ツールではな...
---円周率πの近似（交互級数 を10,000項計算し、合計に4を掛...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/st...
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/co...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day5 [#t641dbc5]
-内容
--AIチームの構築：協調開発のための[[CrewAI]]の設定
--株式取引フレームワークのための協調型AIエージェント開発
--GPT-4oとClaudeを使って取引アプリケーションを構築する
--単一モジュールから完全なシステムへ：高度な[[CrewAI]]テ...
-要約
--さらにCrewに、リードに設計、バックエンドに実装、フロン...
--最後に、取引プラットフォーム用の口座管理・ポートフォリ...
--UIやバックエンド・フロントエンドの連携がスムーズに動作...
--[[CrewAI]]は多機能で便利だが、処理が隠蔽されているため...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/en...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
**Week4 [#n9914116]
-[[LangGraph>LangChain]]を学ぶ
--PJ6：[[OpenAI]]のAIエージェント「Operator」の独自バージ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/4_langgraph
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day1 [#k64f2799]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]解説：堅牢なAIエージェントを実現...
--[[LangGraph>LangChain]]解説：フレームワーク、Studio、Pl...
--[[LangGraph>LangChain]]の理論：高度なエージェントシステ...
-要約
--LangChain社は3つの製品を提供している：[[LangChain（最初...
--複雑なマルチエージェントワークフローを（ノード、エッジ...
--[[LangGraph>LangChain]]の商用戦略として、Platformを前面...
--LangChain系は便利だが、抽象化が増えることで内部の仕組み...
--構築の2フェーズと5ステップ：構築フェーズ（状態クラスを...
-コンテンツ
--...
***Day2 [#k2f14df5]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]深掘り：グラフベースのエージェン...
--[[LangGraph>LangChain]]をマスターする：状態オブジェクト...
--[[LangGraph>LangChain]]の基礎：ノード、エッジ、ワークフ...
--[[LangGraph>LangChain]]チュートリアル：グラフ構造を持つ...
-要約
--[[LangGraph>LangChain]]は、状態を不変オブジェクトとして...
--余談：Redux の Reducer と同じで、現在の state と 一連の...
--変数や戻り値に「意味付け」をするPythonの型ヒント（特にA...
--ノードを作り、グラフに追加し、エッジで接続し、コンパイ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day3 [#t40cf0b5]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]上級チュートリアル：スーパーステ...
--[[Langsmith>LangChain]]のセットアップと[[LangGraph>Lang...
--[[LangGraph>LangChain]]のツール呼び出し：条件付きエッジ...
--[[LangGraph>LangChain]]のチェックポイント機能：会話間で...
--SQLiteによる永続的AIメモリの構築：[[LangGraph>LangChain...
-要約
--スーパーステップの概念、状態管理とReducer、チェックポイ...
---スーパーステップ：「グラフ全体の1回呼び出し」で並列実...
---状態管理とReducer：同一スーパーステップの状態変化をRed...
---チェックポイント機能：各スーパーステップ終了後に状態を...
--[[LangGraph>LangChain]]上で、LangSmithの設定、LangChain...
--Gradioのチャットボットと[[LangGraph>LangChain]]のエージ...
--チェックポイント機能により、独立した呼び出し間でも状態...
--メモリをSQLiteで永続化し、ツール呼び出しや会話の状態を...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#nab60c2e]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]とPlaywrightの連携：Webブラウジ...
--AIウェブアシスタントの作成：Playwright、LangChain、Grad...
--LLM評価者エージェント：構造化出力によるフィードバックル...
--LLMフィードバックループの作成：[[LangGraph>LangChain]]...
--[[LangGraph>LangChain]]、Gradio、ブラウザオートメーショ...
-要約
--Playwright
---[[LangGraph>LangChain]]を用いた非同期マルチエージェン...
---Pythonでブラウザ操作ツールを自動化し、LLMと組み合わせ...
--Sidekick
---「Sidekick」と呼ばれる大きなプロジェクトに向け、構造化...
---ワーカーLLMとエバリュエーターLLMを組み合わせたマルチエ...
---エージェントのワークフロー設計とルーティング→評価プロ...
---Gradioと[[LangGraph>LangChain]]を使った「Sidekick pers...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#l14398ec]
-内容
--エージェントAI：アシスタントにWeb検索、ファイルシステム...
--LangChainツール連携：強力なAIサイドキックをゼロから構築...
--AIワークフローの作成：グラフビルダーとノード間通信技術
--Gradioアプリで状態管理を使い、独立したユーザーセッショ...
--AIフィードバックループの内部：AIがエラーを評価・修正す...
--AIアシスタントのアップグレード：メモリ、明確化の質問、...
-要約
--Sidekickアプリに様々なツールを組み込み、より強力なAIエ...
--機能：ウェブ検索、プッシュ通知送信、FSアクセス、Wikiped...
--ノートブックでのプロトタイピングを経て、モジュールとし...
--構成と調整（ワーカーのプロンプト → ルーティング → エバ...
--Gradio での UI 操作はUIイベントハンドリングされ、Sideki...
--デモ：Sidekickが計算や情報収集、レポート作成、ファイル...
--課題：＝カスタマイズ、ポイントは「プロンプト、ツール追...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week5 [#i48413af]
-[[AutoGen]]を学ぶ
--PJ7：[[AutoGen]]を使用して新しいエージェントを構築およ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/5_autogen
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day1 [#t7ce4ee5]
-内容
--Microsoft [[AutoGen]] 0.5.1：初心者のためのAIエージェン...
--[[AutoGen]]と他のエージェントフレームワークの比較：機能...
--[[AutoGen]] Agent Chatチュートリアル：ツール作成とデー...
--AIの必須コンポーネント：モデル、メッセージ、エージェン...
-要約
--[[AutoGen]]は手早く学べる非常に軽量でシンプルなフレーム...
--同名の分派 AG2 が存在するため、混同しないよう注意が必要...
--[[AutoGen]]は単一ではなく集合体（Core、AgentChat、Studi...
--中心的な構成要素（特にAgentChatの）Models、Messages、Ag...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#ec214a8a]
-内容
--高度な[[AutoGen]] Agent Chat：マルチモーダル機能と構造...
--[[AutoGen]]と[[LangChain]]でプライマリーエージェントと...
--ヘッドレスWebスクレイピングチュートリアル：[[AutoGen]]...
-要約
--[[AutoGen]] Agent Chatでは、マルチモーダル会話が可能、...
--エージェント間でフィードバックを回すチーム形式で、より...
--エージェントが脱線する問題は、よりインテリジェントな終...
--MCP準拠のツールはAutoGenから簡単に利用可能。mcp_server_...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day3 [#s0f5746c]
-内容
--[[AutoGen]] Core：分散エージェント通信のバックボーン
--[[AutoGen]] Coreでのエージェント通信：メッセージハンド...
--[[AutoGen]] Coreのエージェント登録とメッセージハンドリ...
--[[AutoGen]] Coreスタンドアロンエージェント：GPT-4oとLla...
-要約
--[[AutoGen]] Core は、多様で分散した自律型エージェント同...
--ライブラリ非依存でメッセージング機構とエージェント管理...
--基本概念
---分離の原則：エージェントのロジック（実際の動作）とメッ...
---フレームワークの役割：エージェントの作成・ライフサイク...
--ランタイムの種類
---スタンドアロン：ローカルマシンでシンプルに実行
---分散型：リモートのエージェント間で相互作用
--[[AutoGen]] Coreが 「エージェント型の登録」「ID指定のメ...
--「Hi there」→「You said 'Hi there' and I disagree」と回...
--続いて「じゃんけんゲーム」を構築・実行し、[[AutoGen]]の...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#ucfd48c6]
-内容
--[[AutoGen]] Core分散ランタイム：アーキテクチャとコンポ...
--[[AutoGen]] CoreとgRPCランタイムで分散AIエージェントを...
--分散エージェントシステムの構築：[[AutoGen]]のクロスプロ...
-要約
--[[AutoGen]] Core の分散ランタイムはまだ実験的で、本番利...
--単一マシン上の処理ではなく、プロセスやマシンをまたいで...
--構成要素は2つ：エージェントをホストサービスに登録し、分...
---ホスト・サービス：ワーカー・ランタイムを管理（セッショ...
---ワーカー・ランタイム：実際にエージェントを保持しコード...
--エージェント起動のコードを変えるだけで、エージェントの...
---各エージェントを1つのワーカーに登録するか、別々のワー...
---ワーカーの実体はプロセスで、単一プロセスか？複数プロセ...
---なお、スレッドは基本使わず、非同期（asyncio）で[[タス...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
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***Day5 [#b0ee9256]
-内容
--[[AutoGen]]で他のエージェントを記述・デプロイする自律型...
--[[AutoGen]] Coreとテンプレートによるエージェント間メッ...
--非同期Pythonを使って連携する自律型AIエージェントの作成
-要約
--[[AutoGen]]の柔軟で動的な側面を学ぶため教育的で実験的な...
--agent.pyテンプレートからcreator.pyが生成したエージェン...
--コレには、importlib.import_moduleを使う。ただし、Python...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen/
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**Week6 [#g1a56535]
-MCP を学ぶ
--PJ8：最終課題（集大成）：6 台の MCP サーバーと 44 個の...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/6_mcp
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***Day1 [#z758d941]
-内容
--モデルコンテキストプロトコル（MCP）入門：AnthropicのAI...
--MCPアーキテクチャ解説：ホスト、クライアント、サーバーの...
--MCPサーバー・スタジオ：LLMを強力な外部ツールに接続する
--MCPサーバーマーケットプレイス：[[OpenAI]]エージェントの...
-要約
--Anthropic社のModel Context Protocol (MCP) を中心に解説...
--目的は、AIエージェントやLLMが 外部のツールやデータソー...
--LLMエージェントと外部ツール（データベース、API、アプリ...
--MCPは大きく3つの要素で構成される（ホスト / クライアント...
--3つのアーキテクチャモデル（ローカル実行（テスト） / ロ...
--よくある誤解、サーバーという言葉からサーバーで動作する...
--通信方式（トランスポート）：stdio：一般的だがリモートで...
--[[OpenAI]] Agents SDKにMCP（Model Context Protocol）が...
--MCPサーバーは、PlaywrightやWeb Storage、MCP Weather、Sl...
--MCPは、これら数千もの外部ツールを数行のコードで統合でき...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/1_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#yd0d4c77]
-内容
--MCPサーバーの作成方法：共有可能なツールコレクションの構築
--独自のMCPサーバーを構築：PythonコードからAIアクセス可能...
--[[OpenAI]]でポートフォリオ管理のためのカスタムMCPツール...
--[[OpenAI]]とAnthropicのツール連携のためのMCPクライアン...
--MCPアーキテクチャ：LLMエージェントツールのためのクライ...
-要約~
MCPクライアントとサーバーを使ったツール実行の裏側を理解し...
--MCPサーバーを開発する（作らない場合、Function Callingだ...
---Cursorのラボで独自の MCP サーバーを作成し、Python モジ...
---クライアント実装 (accounts.py) とサーバー実装 (account...
---口座名、残高、戦略、保有資産、取引リスト、ポートフォリ...
---サーバーにデコレートされた関数（get_balance、get_holdi...
--MCPクライアントを開発する（クライアントはありモノ実装を...
---クライアントを使用してMCPサーバーと通信、ツールやパラ...
---必要になるのは、独自アプリケーションで複数のMCPサーバ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/2_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day3 [#i4d224ab]
-内容
--MCPナレッジグラフサーバーでAIエージェントに永続メモリを...
--MCPサーバーで Brave Search と Polygon.io をセットアップ...
--金融データAPIのセットアップ：MCPサーバー接続のクローン...
-要約~
3つのアーキテクチャモデル（ローカル実行 / ローカル＋外部 ...
--ローカル実行：ローカルストレージを使って、構造化された...
--ローカル実行：ローカルMCPサーバーで、Brave Searchのウェ...
--ローカル＋外部：Polygon.io のリモートMCPサーバーによる...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/3_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#t908df0a]
-内容
--メモリ共有とWeb検索を備えたマルチエージェント取引システ...
--エージェントの連携：[[OpenAI]] Agents SDKでリサーチャー...
--ツールを使用する取引エージェント：株式市場リサーチのた...
--[[OpenAI]] Agents SDK：マルチエージェント取引システムモ...
--高度な手法：[[OpenAI]] Agents SDKでの取引関数の実装
--回復力のある取引エージェントの構築：金融AIシステムにお...
-要約~
最終課題では、[[OpenAI]] Agents SDKとMCPを用いた自律型エ...
--金融市場を対象とした株式取引シミュレーションで、4人のト...
--リサーチャー：オンライン検索ツール（Brave）を使用し市場...
--トレーダー：MCPツールのリサーチャーが提供する情報に基づ...
--先ずは、EdというトレーダーをリサーチャーMCPツールで初期...
--さらに、trade と rebalance という2つの主要タスクをエー...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/4_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#v9fb2635]
-内容
--最終課題の集大成：AIトレーダーのためのプッシュ通知と戦...
--AI取引ダッシュボード：Gradioでポートフォリオのパフォー...
--エージェントAIエンジニアリング：コースの結論と実社会へ...
-要約
--複数の自律エージェントがシミュレーション取引環境で取引...
--4人のトレーダー：ウォーレン（ファンダメンタル）、ジョー...
--トレーダー毎にLLMを変え、新しいMCPツールとして「戦略変...
--フロア（各トレーダーの取引やリバランスを実行）を追加し...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/5_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
*参考 [#def28b57]
**Cursor [#f4157fc6]
-WSL2で構築するWindows 11で動くLinux環境とCursor（カーソ...
http://note.com/sojin25/n/nd50cb457d882
-CursorやWindsurfを日本語化する方法【忘備録】 #VSCode - Q...
https://qiita.com/k1mu0419/items/2d903660d1f571abb8f2
**コード [#l8a17173]
-https://github.com/ed-donner/agents/
-日本語化：https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/...
**スライド [#uf357c75]
...
終了行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>テキスト生成系（Transformer系）]] > [[教育系>テキ...
--[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Models＆Ag...
--The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)
*目次 [#h8073cbd]
#contents
*概要 [#cd603494]
-https://www.udemy.com/course/the-complete-agentic-ai-eng...
-世界10万人が学んだ講師が教えるAIエージェント開発(日本語...
https://www.udemy.com/course/the-complete-agentic-ai-engi...
このコースは、経験豊富なプログラマーの方から、初心者の方...
-第1週：基礎を学ぶ
--PJ1：キャリアアバター（自己紹介AIエージェント）：将来の...
-第2週：[[OpenAI]] Agents SDKを学ぶ
--PJ2：即席のSDR（セールス・ディベロップメント・レプレゼ...
--PJ3：独自のDeep Researchエージェント：[[OpenAI]]のホス...
-第3週：CrewAI を学ぶ
--PJ4：財務調査・分析エージェント（Stock Picker）：CrewAI...
--PJ5：4エージェント・エンジニアリング・チーム：Docker上...
-第4週：[[LangGraph>LangChain]]を学ぶ
--PJ6：[[OpenAI]]のAIエージェント「Operator」の独自バージ...
-第5週：[[AutoGen]]を学ぶ
--PJ7：[[AutoGen]]を使用して新しいエージェントを構築およ...
-第6週：MCP を学ぶ
--PJ8：最終課題（集大成）：6 台の MCP サーバーと 44 個の...
*詳細 [#s39e8b29]
-前提知識として、エージェントの下位スタックにあたる「[[LL...
-何気に「[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Mod...
-しかし、これらの前提知識（E資格相当）がなくとも、エージ...
-その他「[[LLM Engineering：Master AI、Large Language Mod...
-その他、個人的に思ったコト...
--まず、LLMエージェントについて[[コチラ>LLMエージェント]]...
--何故、自前で実装する？~
→ SDKでカスタム開発されたエージェントが、特化型のタスクに...
---ローコードの汎用エージェント ＜ ライブラリの汎用エージ...
---ローコードは設定可能な範囲が限られ、微調整や複雑な条件...
---出力制御と品質保証：関数呼び出しだけでは「応答が壊れて...
---複数エージェントやツールのオーケストレーション：複数の...
--何故、複数のフレームワークを紹介する？~
→ エージェントはタスクが複雑で多様で、抽象化レイヤーが多...
---このため、エージェント設計では「どのフレームワークを使...
---様々なフレームワークに触れておくことで、最適な選択を可...
**前提ソフト [#ve30029a]
***環境 [#ea76807c]
-ちなみに講師のローカル環境はMACのM1だが、私は、[[WSL2 Ub...
-Cursor IDEはWindows側に入れてPython、Jupyter、WSLプラグ...
-仮想環境を起動したら、Jupyter Labを起動して、カーネルを[...
-（手順では）カーネルから直接、仮想環境を選択できるような...
-[[プロキシ環境下、特にSSLフォワード・プロキシでは少々手...
※ [[Cursor IDEは、VS Code＋GitHubに切り替えても良い。>#k5...
***パッケージ [#i87adacc]
-LLMクライアント
--[[OpenAI]]
--Anthropic：[[OpenAI]] SDK互換性を2025/8/1に停止（Claude...
--LightLLM：LangChainのような複雑な構造がなく、あらゆるLL...
-UI（Gradio、Streamlit）
-LLM向けフレームワーク
--[[LangChain]]
--Semantic Kernel
-エージェント
--[[OpenAI]] Agents SDK~
（以前はSwarmと呼ばれていた）
--CrewAI
--[[AutoGen]]
--[[LangGraph>LangChain]]
-データストア
--SQLite
--Chroma
-Agentツール
--langchain_community
---FileManagementToolkit：ローカルファイルと対話
---GoogleSerperAPIWrapper：Google検索Serper APIのラッパ
---WikipediaAPIWrapper：Wikipedia検索MediaWiki APIのラッパ
---PlayWrightBrowserToolkit：次世代Selenium、MS製 - UIオ...
---PythonREPLTool：対話型実行環境(≒即時実行結果確認)ツール
***アプリ [#k5b7df6d]
-JupyterLab
-Cursor IDE~
VS CodeベースのAI支援機能を搭載したコードエディタでJupyte...
-Visual Studio Code~
...と言う事は、VS Code＋GitHubでも、大凡、Cursor IDEと同...
***サービス [#o833f7b3]
-[[OpenAI]]、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Groq
-OpenRouter（紹介のみ、互換API、課金の一本化）
-MCPサーバー
--Brave Search
--Polygon.io %%Alpha Vantage API%%
-Serper API
-MediaWiki API
-Pushover(✕ Twilio）
-SendGrid（→ Resend）
**Week1 [#td286183]
-基礎を学ぶ
--PJ1：キャリアアバター（自己紹介AIエージェント）：将来の...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--
***Day1 [#g92eb7d5]
-内容
--自律型AIエージェントデモ：n8nを使ったスマートホームデバ...
--AIエージェントフレームワーク解説：[[OpenAI]] SDK、[[Cre...
--エージェント開発環境のセットアップ：Cursor IDE、UV、API...
--WindowsでのAI開発環境セットアップ：Git、Cursor IDE、UV...
--MacでのAIプロジェクトセットアップ：GitHub、Cursor IDE、...
--初めてのエージェントAIワークフロー構築：[OpenAI API]]を...
--エージェントAI入門：自律性を持つマルチステップLLMワーク...
-要約
--n8n というローコード／ノーコードのワークフローアプリを...
--LLMチャットから、Philips Hueの照明制御ツールを接続し部...
--今後のコースではローコードツールを離れ、実際にコードを...
--コーディング開始前に環境設定が必要。IDEは Cursor、仮想...
--環境設定：Windows/Mac/Linux（GitHubリポジトリの取得 → C...
--演習課題：エージェント的 (1) LLMにビジネスセクターを選...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#o1d5f7f8]
（座学）
-内容
--効果的なエージェントの構築：LLMの自律性とツール連携の解説
--堅牢なAIシステムを構築するための5つの必須LLMワークフロ...
--LLMアプリケーション設計におけるエージェントパターンとワ...
-要約~
エージェントの定義は曖昧だが「エージェントアーキテクチャ...
--一般的な特徴：複数LLM呼び出し、ツール使用、連携、プラン...
--Hugging Faceの定義：LLMの出力がワークフローを制御するプ...
--Anthropicの区分：ワークフロー vs エージェント
--多くの「エージェント」と呼ばれるものは実際にはワークフ...
--[[エージェントの定義（エージェントらしさ、デザインパタ...
-コンテンツ
--
***Day3 [#u9408f0b]
-内容
--複数LLMのオーケストレーション：GPT-4o、Claude、Gemini、...
--マルチLLM API連携：[[OpenAI]]、Anthropic、その他のモデ...
--LLM APIの比較：[[OpenAI]]クライアント・ライブラリでClau...
--複数LLMのオーケストレーション：AIの応答を評価するシステ...
--エージェントのデザインパターンとツール利用の連携：AI構...
-要約~
「エージェント型ワークフローの構築」と「複数LLMのオーケス...
--使用モデル（[[OpenAI]]、Claude、Gemini、DeepSeek、Groq...
--Cursor IDE上で複数のLLMを設定・呼び出し、応答を取得・比...
--Anthropic以外、[[OpenAI]]互換API形式を採用。ローカル実...
--複数LLMの回答を評価・順位付けするPythonモデル間オーケス...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#of86c961]
-内容
--AIエージェントフレームワークの比較：LLMオーケストレーシ...
--リソース＆ツール：エージェントAIでLLMの能力を強化する2...
--Gradioと[[OpenAI]]であなたのように振る舞うキャリアアバ...
--Geminiを使ってGPT-4の応答を評価する：マルチLLMパイプラ...
--エージェントLLMワークフローの構築：リソース、ツール、構...
-要約~
--フレームワーク「使わない：MCP直」、「軽量：[[OpenAI]]、...
--リソース・構造化出力・ツールを組み合わせ、エージェント...
--「リソース：LLMの回答を強化する情報やデータ」「ツール：...
---リソース実装：GradioのUIからPyPDF2で読んでLLMに投げる...
---構造化出力：自己紹介の内容の評価を構造化出力
---ツール実装：評価 → 再回答（今回は手書き、デバッグ技術...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#kc86084a]
-内容
--キャリアアバター（経歴紹介AI）を構築：LLMの関数呼び出し...
--LLMのツール呼び出しを解明：関数リクエストの処理と実行方法
--AIアシスタントの構築：未知の質問を処理するためのツール...
--AIエージェントの作成とデプロイ：チャットループからHuggi...
--キャリア会話GradioチャットボットをHuggingFace Spacesに...
--基礎週間の総括：APIとツールで完全なAIエージェントを構築...
-要約
--LLMからのJSONツール呼び出しを受け取り、Pythonで関数を実...
---プロンプトやAPIの設定から、Function Callingを実装し、t...
---handle_tool_calls：tool_calls に含まれる下記の各ツール...
---record_user_details：ユーザー情報（メール、名前、メモ...
---record_unknown_question：答えられなかった質問を記録し...
--Function Callingでツール実装したキャリアアバター（経歴...
---GradioのチャットUIを作成し、Hugging Face Spaces にデプ...
---改善と拡張の提案、商業的活用の観点についての解説。
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/1_foundat...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week2 [#c23688fe]
-[[OpenAI]] Agents SDKを学ぶ
--PJ2：即席のSDR（セールス・ディベロップメント・レプレゼ...
--PJ3：独自のDeep Researchエージェント：[[OpenAI]]のホス...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/2_openai
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--
***Day1 [#n8daf7f2]
-内容
--非同期Pythonの理解：[[OpenAI]] Agents SDKの基礎
--[[OpenAI]] Agents SDKの基礎：エージェントの作成、トレー...
--[[OpenAI]] Agents SDK入門：Agent、Runner、Traceクラスの...
--Vibe Coding：LLMで効率的にコードを生成するための5つの必...
--[[OpenAI]] Agents SDK：AI開発のためのコアコンセプトの理解
-要約
--[[OpenAI]] Agents SDK
---asyncioの基本概念を理解することが必須で、特にI/O待ちの...
---重要な用語：エージェント、ハンドオフ、ガードレール
---実行ステップ：create、with trace、await runner.run
--バイブコーディング
---LLMにコードを生成させ、それに少し修正を加えながら進め...
---5つのヒント：① １つ１つ丁寧に、② 鵜呑みにせず、③ 検証...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#ncd0ab68]
-内容
--SendGrid（→ Resend）でAIセールスエージェントを構築：Age...
--並行LLM呼び出し：並列エージェント実行のためのAsyncioの...
--エージェントをツールに変換する：階層的なAIシステムの構築
--エージェントの制御フロー：ハンドオフとエージェント as ...
--関数呼び出しからエージェントの自律性へ：[[OpenAI]] SDK...
--ビジネス向けエージェントAI：インタラクティブなセールス...
-要約
--SendGrid（→ Resend）を使ったメール送信環境を準備し、3種...
--[[OpenAI]]の@function_toolデコレータを使うことで、以前...
--複数のエージェントをツール化し、管理エージェントは与え...
--「ツール化：エージェントを外部から呼び出せる道具として...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
※ ハンドオフはエージェントフローを「指揮」せず「委任」の...
***Day3 [#d646dd11]
-内容
--マルチモデル連携：[[OpenAI]]エージェントでGemini、DeepS...
--堅牢なAIエージェントシステムのためのガードレールと構造...
--実践におけるAIセーフティ：LLMエージェントアプリケーショ...
-要約
--異なるLLM（[[OpenAI]]以外含む）をAgents SDKで扱う。ツー...
--事例から、自律型エージェントは本質的に不安定さを持ち、...
--AnthropicのClaudeが[[OpenAI]]互換でないためOpenRouterや...
--「careful sales manager」というエージェントで構造化出力...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#j67cddf1]
-内容
--深層リサーチエージェントの構築：[[OpenAI]]のWeb検索ツー...
--プランナーエージェントの構築：AIにおけるPydanticによる...
--GPT-4エージェントと非同期タスクによるエンドツーエンドの...
--深層リサーチエージェントの構築：AsyncIOによる並列検索
-要約
--Deep Researchはエージェント型AIの典型的なユースケースを...
---独自のDeep Researchエージェントを[[OpenAI]]のホスト型...
---ホスト型ツールには「Web検索ツール」「ファイル検索ツー...
---今回は「Web検索ツール」を使い、コレは、1回あたり2.5セ...
---実際に「2025年の最新AIエージェントフレームワーク」を検...
[[LangChain]], [[LangGraph>LangChain]], [[CrewAI]], Seman...
--クエリを受け取り、その調査に役立つ複数の検索クエリを考...
---実際に検索を行うのではなく、検索計画（検索すべきキーワ...
---1回の検索に約2.5セントかかるため、初期設定は3回の検索...
---構造化は、WebSearchPlan（searches = WebSearchItem（rea...
---docstringで注釈を加えることでモデルの出力品質を高める...
--AIエージェント（検索計画、検索実行、レポート作成、メー...
--各エージェントを関数でラップする。関数を順次呼び出すフ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#h6c42a49]
-内容
--Gradio UI実装によるモジュール型AIリサーチシステムの構築
--深層リサーチアプリ：Gradioで自律型AIエージェントを可視...
--GradioとHuggingFace Spacesでスマートリサーチエージェン...
-要約
--ノートブックで試作したエージェントを整理されたPythonモ...
--試作コードから本格的なアプリケーション構造へ進化させる...
--deep_researchスクリプトをUV経由で実行し、Gradio UIに非...
--GradioでUIを調整し、Gradio deployでHugging Faceにデプロ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/2_openai/...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week3 [#h7fab763]
-[[CrewAI]]を学ぶ
--PJ4：財務調査・分析エージェント（Stock Picker）：[[Crew...
--PJ5：4エージェント・エンジニアリング・チーム：Docker上...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day1 [#c9871b08]
-内容
--[[CrewAI]]フレームワーク：協調型AIエージェントチームの...
--[[CrewAI]]フレームワーク解説：エージェント、タスク、処...
--[[CrewAI]]とLightLLM：複数LLMを連携させる柔軟なフレーム...
--[[CrewAI]]チュートリアル：GPT-4o miniを使ったディベート...
--[[CrewAI]]と複数LLMでAIディベートシステムを作成する方法
--[[CrewAI]]でAIディベートシステムを構築：異なるLLMの比較
-要約
--[[CrewAI]]は uv ツールを利用しており、プロジェクトも uv...
--[[CrewAI]]が提供する3つのプロダクト、Enterprise / UI St...
--Frameworkのエージェントには、Crews：自律協調的に問題解...
--Crewの概念：「エージェント」と「タスク」の集合体で、実...
--Crewごとに 完全なプロジェクトとディレクトリ構造 が自動...
--CursorでCrewプロジェクトをゼロから作成し、ディレクトリ...
--[[CrewAI]]を使った複数エージェント（ディベーターとジャ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/de...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day2 [#b480dc68]
-内容
--[[CrewAI]]プロジェクトの構築：ツール、コンテキスト、Goo...
--[[CrewAI]]でマルチエージェント金融リサーチシステムを構...
--Web検索でAIエージェントを強化：知識のカットオフ問題を解...
-要約
--[[CrewAI]]を使った財務調査・分析エージェントの設定、タ...
--高速Google検索APIのSerper API（無料クレジット）を準備、...
--最新のテスラの財務調査・分析レポートを生成。ツール追加...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/fi...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day3 [#x38dd3cd]
-内容
--[[CrewAI]]で株式ピッカーを構築：投資のためのマルチエー...
--[[CrewAI]]でのPydantic出力の実装：株式ピッカーエージェ...
--[[CrewAI]]のカスタムツール開発：JSONスキーマとプッシュ...
-要約
--新しいプロジェクト「株式銘柄選択ツール」を構築し、[[Cre...
--3つの新要素:「Crewでの構造化出力」「カスタムツール（Ser...
--エージェント・タスクを1対1で対応させる。
---エージェント（Manager、Trending Company Finder、Financ...
---タスク（Find Trending Companies、Research Trending Com...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/st...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day4 [#k450b6cf]
-内容
--[[CrewAI]]のメモリ：AIエージェントのためのベクトルスト...
--コーディングタスクのための[[CrewAI]]：Pythonコードを生...
--Pythonを記述するAIエージェントの作成：Coderによる実践的...
-要約
--銘柄選択プロジェクトへのメモリ組み込み。
---5つのメモリタイプ（種類）：長期（RDB）、短期（RAG）、...
---短期・長期・エンティティメモリをインポートし、RAGスト...
--Pythonコードを書き、実行できる「コーダーエージェント」...
---Dockerコンテナを利用することで、隔離された安全な環境で...
---「コーダーエージェント」は単なるコード生成ツールではな...
---円周率πの近似（交互級数 を10,000項計算し、合計に4を掛...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/st...
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/co...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day5 [#t641dbc5]
-内容
--AIチームの構築：協調開発のための[[CrewAI]]の設定
--株式取引フレームワークのための協調型AIエージェント開発
--GPT-4oとClaudeを使って取引アプリケーションを構築する
--単一モジュールから完全なシステムへ：高度な[[CrewAI]]テ...
-要約
--さらにCrewに、リードに設計、バックエンドに実装、フロン...
--最後に、取引プラットフォーム用の口座管理・ポートフォリ...
--UIやバックエンド・フロントエンドの連携がスムーズに動作...
--[[CrewAI]]は多機能で便利だが、処理が隠蔽されているため...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/3_crew/en...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
**Week4 [#n9914116]
-[[LangGraph>LangChain]]を学ぶ
--PJ6：[[OpenAI]]のAIエージェント「Operator」の独自バージ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/4_langgraph
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day1 [#k64f2799]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]解説：堅牢なAIエージェントを実現...
--[[LangGraph>LangChain]]解説：フレームワーク、Studio、Pl...
--[[LangGraph>LangChain]]の理論：高度なエージェントシステ...
-要約
--LangChain社は3つの製品を提供している：[[LangChain（最初...
--複雑なマルチエージェントワークフローを（ノード、エッジ...
--[[LangGraph>LangChain]]の商用戦略として、Platformを前面...
--LangChain系は便利だが、抽象化が増えることで内部の仕組み...
--構築の2フェーズと5ステップ：構築フェーズ（状態クラスを...
-コンテンツ
--...
***Day2 [#k2f14df5]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]深掘り：グラフベースのエージェン...
--[[LangGraph>LangChain]]をマスターする：状態オブジェクト...
--[[LangGraph>LangChain]]の基礎：ノード、エッジ、ワークフ...
--[[LangGraph>LangChain]]チュートリアル：グラフ構造を持つ...
-要約
--[[LangGraph>LangChain]]は、状態を不変オブジェクトとして...
--余談：Redux の Reducer と同じで、現在の state と 一連の...
--変数や戻り値に「意味付け」をするPythonの型ヒント（特にA...
--ノードを作り、グラフに追加し、エッジで接続し、コンパイ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day3 [#t40cf0b5]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]上級チュートリアル：スーパーステ...
--[[Langsmith>LangChain]]のセットアップと[[LangGraph>Lang...
--[[LangGraph>LangChain]]のツール呼び出し：条件付きエッジ...
--[[LangGraph>LangChain]]のチェックポイント機能：会話間で...
--SQLiteによる永続的AIメモリの構築：[[LangGraph>LangChain...
-要約
--スーパーステップの概念、状態管理とReducer、チェックポイ...
---スーパーステップ：「グラフ全体の1回呼び出し」で並列実...
---状態管理とReducer：同一スーパーステップの状態変化をRed...
---チェックポイント機能：各スーパーステップ終了後に状態を...
--[[LangGraph>LangChain]]上で、LangSmithの設定、LangChain...
--Gradioのチャットボットと[[LangGraph>LangChain]]のエージ...
--チェックポイント機能により、独立した呼び出し間でも状態...
--メモリをSQLiteで永続化し、ツール呼び出しや会話の状態を...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#nab60c2e]
-内容
--[[LangGraph>LangChain]]とPlaywrightの連携：Webブラウジ...
--AIウェブアシスタントの作成：Playwright、LangChain、Grad...
--LLM評価者エージェント：構造化出力によるフィードバックル...
--LLMフィードバックループの作成：[[LangGraph>LangChain]]...
--[[LangGraph>LangChain]]、Gradio、ブラウザオートメーショ...
-要約
--Playwright
---[[LangGraph>LangChain]]を用いた非同期マルチエージェン...
---Pythonでブラウザ操作ツールを自動化し、LLMと組み合わせ...
--Sidekick
---「Sidekick」と呼ばれる大きなプロジェクトに向け、構造化...
---ワーカーLLMとエバリュエーターLLMを組み合わせたマルチエ...
---エージェントのワークフロー設計とルーティング→評価プロ...
---Gradioと[[LangGraph>LangChain]]を使った「Sidekick pers...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#l14398ec]
-内容
--エージェントAI：アシスタントにWeb検索、ファイルシステム...
--LangChainツール連携：強力なAIサイドキックをゼロから構築...
--AIワークフローの作成：グラフビルダーとノード間通信技術
--Gradioアプリで状態管理を使い、独立したユーザーセッショ...
--AIフィードバックループの内部：AIがエラーを評価・修正す...
--AIアシスタントのアップグレード：メモリ、明確化の質問、...
-要約
--Sidekickアプリに様々なツールを組み込み、より強力なAIエ...
--機能：ウェブ検索、プッシュ通知送信、FSアクセス、Wikiped...
--ノートブックでのプロトタイピングを経て、モジュールとし...
--構成と調整（ワーカーのプロンプト → ルーティング → エバ...
--Gradio での UI 操作はUIイベントハンドリングされ、Sideki...
--デモ：Sidekickが計算や情報収集、レポート作成、ファイル...
--課題：＝カスタマイズ、ポイントは「プロンプト、ツール追...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/4_langgra...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week5 [#i48413af]
-[[AutoGen]]を学ぶ
--PJ7：[[AutoGen]]を使用して新しいエージェントを構築およ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/5_autogen
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day1 [#t7ce4ee5]
-内容
--Microsoft [[AutoGen]] 0.5.1：初心者のためのAIエージェン...
--[[AutoGen]]と他のエージェントフレームワークの比較：機能...
--[[AutoGen]] Agent Chatチュートリアル：ツール作成とデー...
--AIの必須コンポーネント：モデル、メッセージ、エージェン...
-要約
--[[AutoGen]]は手早く学べる非常に軽量でシンプルなフレーム...
--同名の分派 AG2 が存在するため、混同しないよう注意が必要...
--[[AutoGen]]は単一ではなく集合体（Core、AgentChat、Studi...
--中心的な構成要素（特にAgentChatの）Models、Messages、Ag...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#ec214a8a]
-内容
--高度な[[AutoGen]] Agent Chat：マルチモーダル機能と構造...
--[[AutoGen]]と[[LangChain]]でプライマリーエージェントと...
--ヘッドレスWebスクレイピングチュートリアル：[[AutoGen]]...
-要約
--[[AutoGen]] Agent Chatでは、マルチモーダル会話が可能、...
--エージェント間でフィードバックを回すチーム形式で、より...
--エージェントが脱線する問題は、よりインテリジェントな終...
--MCP準拠のツールはAutoGenから簡単に利用可能。mcp_server_...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day3 [#s0f5746c]
-内容
--[[AutoGen]] Core：分散エージェント通信のバックボーン
--[[AutoGen]] Coreでのエージェント通信：メッセージハンド...
--[[AutoGen]] Coreのエージェント登録とメッセージハンドリ...
--[[AutoGen]] Coreスタンドアロンエージェント：GPT-4oとLla...
-要約
--[[AutoGen]] Core は、多様で分散した自律型エージェント同...
--ライブラリ非依存でメッセージング機構とエージェント管理...
--基本概念
---分離の原則：エージェントのロジック（実際の動作）とメッ...
---フレームワークの役割：エージェントの作成・ライフサイク...
--ランタイムの種類
---スタンドアロン：ローカルマシンでシンプルに実行
---分散型：リモートのエージェント間で相互作用
--[[AutoGen]] Coreが 「エージェント型の登録」「ID指定のメ...
--「Hi there」→「You said 'Hi there' and I disagree」と回...
--続いて「じゃんけんゲーム」を構築・実行し、[[AutoGen]]の...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#ucfd48c6]
-内容
--[[AutoGen]] Core分散ランタイム：アーキテクチャとコンポ...
--[[AutoGen]] CoreとgRPCランタイムで分散AIエージェントを...
--分散エージェントシステムの構築：[[AutoGen]]のクロスプロ...
-要約
--[[AutoGen]] Core の分散ランタイムはまだ実験的で、本番利...
--単一マシン上の処理ではなく、プロセスやマシンをまたいで...
--構成要素は2つ：エージェントをホストサービスに登録し、分...
---ホスト・サービス：ワーカー・ランタイムを管理（セッショ...
---ワーカー・ランタイム：実際にエージェントを保持しコード...
--エージェント起動のコードを変えるだけで、エージェントの...
---各エージェントを1つのワーカーに登録するか、別々のワー...
---ワーカーの実体はプロセスで、単一プロセスか？複数プロセ...
---なお、スレッドは基本使わず、非同期（asyncio）で[[タス...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#b0ee9256]
-内容
--[[AutoGen]]で他のエージェントを記述・デプロイする自律型...
--[[AutoGen]] Coreとテンプレートによるエージェント間メッ...
--非同期Pythonを使って連携する自律型AIエージェントの作成
-要約
--[[AutoGen]]の柔軟で動的な側面を学ぶため教育的で実験的な...
--agent.pyテンプレートからcreator.pyが生成したエージェン...
--コレには、importlib.import_moduleを使う。ただし、Python...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/5_autogen/
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
**Week6 [#g1a56535]
-MCP を学ぶ
--PJ8：最終課題（集大成）：6 台の MCP サーバーと 44 個の...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/tree/main/6_mcp
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/mast...
***Day1 [#z758d941]
-内容
--モデルコンテキストプロトコル（MCP）入門：AnthropicのAI...
--MCPアーキテクチャ解説：ホスト、クライアント、サーバーの...
--MCPサーバー・スタジオ：LLMを強力な外部ツールに接続する
--MCPサーバーマーケットプレイス：[[OpenAI]]エージェントの...
-要約
--Anthropic社のModel Context Protocol (MCP) を中心に解説...
--目的は、AIエージェントやLLMが 外部のツールやデータソー...
--LLMエージェントと外部ツール（データベース、API、アプリ...
--MCPは大きく3つの要素で構成される（ホスト / クライアント...
--3つのアーキテクチャモデル（ローカル実行（テスト） / ロ...
--よくある誤解、サーバーという言葉からサーバーで動作する...
--通信方式（トランスポート）：stdio：一般的だがリモートで...
--[[OpenAI]] Agents SDKにMCP（Model Context Protocol）が...
--MCPサーバーは、PlaywrightやWeb Storage、MCP Weather、Sl...
--MCPは、これら数千もの外部ツールを数行のコードで統合でき...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/1_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day2 [#yd0d4c77]
-内容
--MCPサーバーの作成方法：共有可能なツールコレクションの構築
--独自のMCPサーバーを構築：PythonコードからAIアクセス可能...
--[[OpenAI]]でポートフォリオ管理のためのカスタムMCPツール...
--[[OpenAI]]とAnthropicのツール連携のためのMCPクライアン...
--MCPアーキテクチャ：LLMエージェントツールのためのクライ...
-要約~
MCPクライアントとサーバーを使ったツール実行の裏側を理解し...
--MCPサーバーを開発する（作らない場合、Function Callingだ...
---Cursorのラボで独自の MCP サーバーを作成し、Python モジ...
---クライアント実装 (accounts.py) とサーバー実装 (account...
---口座名、残高、戦略、保有資産、取引リスト、ポートフォリ...
---サーバーにデコレートされた関数（get_balance、get_holdi...
--MCPクライアントを開発する（クライアントはありモノ実装を...
---クライアントを使用してMCPサーバーと通信、ツールやパラ...
---必要になるのは、独自アプリケーションで複数のMCPサーバ...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/2_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day3 [#i4d224ab]
-内容
--MCPナレッジグラフサーバーでAIエージェントに永続メモリを...
--MCPサーバーで Brave Search と Polygon.io をセットアップ...
--金融データAPIのセットアップ：MCPサーバー接続のクローン...
-要約~
3つのアーキテクチャモデル（ローカル実行 / ローカル＋外部 ...
--ローカル実行：ローカルストレージを使って、構造化された...
--ローカル実行：ローカルMCPサーバーで、Brave Searchのウェ...
--ローカル＋外部：Polygon.io のリモートMCPサーバーによる...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/3_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day4 [#t908df0a]
-内容
--メモリ共有とWeb検索を備えたマルチエージェント取引システ...
--エージェントの連携：[[OpenAI]] Agents SDKでリサーチャー...
--ツールを使用する取引エージェント：株式市場リサーチのた...
--[[OpenAI]] Agents SDK：マルチエージェント取引システムモ...
--高度な手法：[[OpenAI]] Agents SDKでの取引関数の実装
--回復力のある取引エージェントの構築：金融AIシステムにお...
-要約~
最終課題では、[[OpenAI]] Agents SDKとMCPを用いた自律型エ...
--金融市場を対象とした株式取引シミュレーションで、4人のト...
--リサーチャー：オンライン検索ツール（Brave）を使用し市場...
--トレーダー：MCPツールのリサーチャーが提供する情報に基づ...
--先ずは、EdというトレーダーをリサーチャーMCPツールで初期...
--さらに、trade と rebalance という2つの主要タスクをエー...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/4_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
***Day5 [#v9fb2635]
-内容
--最終課題の集大成：AIトレーダーのためのプッシュ通知と戦...
--AI取引ダッシュボード：Gradioでポートフォリオのパフォー...
--エージェントAIエンジニアリング：コースの結論と実社会へ...
-要約
--複数の自律エージェントがシミュレーション取引環境で取引...
--4人のトレーダー：ウォーレン（ファンダメンタル）、ジョー...
--トレーダー毎にLLMを変え、新しいMCPツールとして「戦略変...
--フロア（各トレーダーの取引やリバランスを実行）を追加し...
-コンテンツ
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/
--https://github.com/ed-donner/agents/blob/main/6_mcp/5_l...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
--https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/mast...
*参考 [#def28b57]
**Cursor [#f4157fc6]
-WSL2で構築するWindows 11で動くLinux環境とCursor（カーソ...
http://note.com/sojin25/n/nd50cb457d882
-CursorやWindsurfを日本語化する方法【忘備録】 #VSCode - Q...
https://qiita.com/k1mu0419/items/2d903660d1f571abb8f2
**コード [#l8a17173]
-https://github.com/ed-donner/agents/
-日本語化：https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/...
**スライド [#uf357c75]
...
ページ名:
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