LangSmith による AI Agent 評価の基礎

AI Agent が複雑になるにつれ、現実のシナリオで確実に動作するようにすることは極めて重要です。適切なテストやトレースがなければ、Agent がなぜ失敗したのか、あるいはハルシネーション（幻覚）を起こしたのかを理解することは、推測に頼るようなものになりかねません。このコースでは、LangSmith を使用して AI Agent を評価するための構造化されたテキストガイドを提供します。Agentic AI と LLM の動作に関する基礎概念から始まり、実行パスのトレース、データセットの構築、パフォーマンスのベンチマークといった実践的なテクニックへと進みます。このテキストベースの学習を終える頃には、精度と信頼性を測定する方法を習得し、自信を持って Agent アプリケーションをプロトタイプから本番環境へと移行できるようになります。 学習内容: • AI Agent の主要な用語と、なぜ従来のソフトウェアテストでは不十分なのかを理解する。 • 複雑なプロンプトやツール呼び出しをデバッグするために、Agent の実行パスをトレースする。 • Agent のパフォーマンスを長期的にベンチマークするための評価データセットを構築・管理する。 • LLM-as-a-judge テクニックを含む、最新の評価パターンを適用する。 • Retrieval-Augmented Generation (RAG) の品質と Agent の推論ステップを測定する。 • 本番環境に対応した Agent ワークフローを監視するために LangSmith プロジェクトを設定する。 カリキュラムは、AI Agent の基本的な定義から実践的な評価ワークフローまで、明確な解説と実用的なコードスニペットを用いて論理的に構成されています。エラーを特定し、Agent の信頼性を向上させる方法を示すステップバイステップのシナリオを読み進めていきます。このコースは、初心者や AI 評価に初めて取り組む開発者向けに設計されており、LangSmith や高度な機械学習の経験は必要ありません。今日から読み始めて、最新の AI Agent をテストしベンチマークするための必須スキルを習得しましょう。