LangChain 1.0 : コアコンポーネント – エージェント
エージェントは言語モデルを ツール と組み合わせて、タスクについて推論し、どのツールを使用するか決定し、解決に向けて繰り返し作業できるシステムを作成します。create_agent は本番環境で利用できるエージェント実装 … 続きを読む
Masashi Okumura
LangChain 1.0 : Get started – クイックスタート
クイックスタートはゼロから完全に機能する AI エージェントを数分で構築できるようにガイドします。単純なものから始めて、段階的に洗練されたエージェントを構築していきます。 LangChain v1.0 は OpenAI, … 続きを読む
LangChain 1.0 : 概要
LangChain は LLM を使用して構築を始める最も簡単な方法で、OpenAI, Anthropic, Google 等によるエージェントを 10 行以下のコードで構築し始めることができます。 LangChain … 続きを読む
Agno 2.x : チーム – コンテキスト・エンジニアリング
チーム向けの、プロンプトの作成方法や他のコンテキスト・エンジニアリング技術を学習します。 コンテキスト・エンジニアリングは、言語モデルの動作や出力をガイドするために、モデルに送信される情報 (コンテキスト) を設計・制御 … 続きを読む
Agno 2.x 例題 : ワークフロー – 名前付きステップ, 関数 executor
この例は、追跡と整頓の向上のために名前付き Step オブジェクトを使用するワークフローを実演します。このパターンは、単純なシーケンシャル実行を維持しながら、明確なステップ識別と拡張ロギングを提供します。 Agno 2. … 続きを読む
Agno 2.x : ワークフロー – パターン : ステップベースのワークフロー
Agno プラットフォーム上、ロギングと将来的なサポートの向上のためにステップに名前をつけることができます。これはまた、StepInput オブジェクト内でステップの出力にアクセスする際、ステップ名も変更します。 Agn … 続きを読む
Agno 2.x 例題 : ワークフロー – 関数による Python ワークフロー
Workflows 1.0 スタイルの完全な Python ワークフローでは、ワークフローのすべてのステップを単一の実行可能関数で置き換えます。 実行フローに対して完全な制御を与える一方で、依然としてストレージ、ストリー … 続きを読む
Agno 2.x : ワークフロー – パターン : 完全な Python ワークフロー
Workflows 1.0 スタイルの完全な Python ワークフローでは、ワークフローのすべてのステップを単一の実行可能関数で置き換えます。 実行フローに対して完全な制御を与える一方で、依然としてストレージ、ストリー … 続きを読む
Agno 2.x 例題 : ワークフロー – 関数とエージェントのシークエンス
Agno ワークフローのデザイン・パターンを学習します。 最初は線形の決定論的なプロセスを扱うシーケンシャル・ワークフローで、これは予測可能な実行順序と、ステップ間の明確なデータフローを保証します。 例題は、ワークフロー … 続きを読む
Agno 2.x : ワークフロー – パターン : シーケンシャル
Agno ワークフローのデザイン・パターンを学習します。 信頼性の高いマルチエージェント自動化のために、シーケンシャル、並列、条件分岐、そしてループ実行を含む決定論的ワークフローパターンを習得していきます。この包括的なガ … 続きを読む