LLMアプリケーション開発：AIエージェントとCrypto AIシステムの構築

単純なチャットボットの時代は終わり、思考し、協力し、Web全体でアクションを実行できる自律型AIエージェントの時代へと進化しています。基本的なAPI呼び出しの先へ進み、ソーシャルネットワークや分散型プロトコルと対話するインテリジェントなシステムを構築したいなら、このコースがその出発点となります。 このテキストベースのガイドを通じて、あなたは好奇心旺盛な学習者から、マルチエージェントアーキテクチャの設計、構成、デプロイが可能なAI開発者へと成長します。ローカル環境のセットアップ方法、複雑なタスクを解決するための複数のエージェントのオーケストレーション、そして作成したエージェントを現実世界のプラットフォームに接続する方法を学びます。 学習内容: - LLMベースの自律型エージェントおよびマルチエージェントシステムの基礎アーキテクチャを理解する。 - Ollamaを使用してDeepSeek、Llama、Qwenなどのオープンソースモデルをローカルで構成する。 - AutoGenおよびModel Context Protocol (MCP) を使用して高度な通信パターンを実装する。 - AIエージェントをTelegram、ソーシャルメディア、Virtual ProtocolなどのWeb3フレームワークを含む外部プラットフォームと統合する。 - Retrieval-Augmented Generation (RAG) およびVision-Language Models (VLM) を適用してエージェントの機能を拡張する。 - エージェントが自律的に協力し、データを分析し、シミュレートされた暗号トークンを管理するカスタムワークフローを設計する。 このコースは、重要な用語とLLM推論の核心メカニズムから始まります。その後、エージェント環境の構成、メモリ管理、マルチエージェント通信プロトコルの実装に関するステップバイステップのガイドを通じて学習を進めます。 本コースは、次世代のアプリケーションを構築したいAI開発者志望者、ソフトウェアエンジニア、技術愛好家向けに設計されています。AIエージェントやブロックチェーンの事前知識は不要ですが、プログラミング概念の基本的な理解があると役立ちます。 今すぐ読み始めて、最初の自律型AIエージェントネットワークを構築しましょう。