LLM ベースの steering は、決定論的な steering とどう違うのでしょうか。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
AIエージェントの仕組み、さまざまなモデルプロバイダーの設定方法、MCP を使ったツールの連携方法を学び、エージェントハーネスにコールバックとストリーミングを追加する方法を習得します。
フックを使ってエージェントの動作を制御し、プラグインとスキルで機能を拡張し、Strands Steering で信頼性を高める方法を学びます。
現在の演習
コンテキストエンジニアリング、会話管理、そしてセッションマネージャーを使った永続的なメモリ管理を習得します。
エージェントをツールとして使う手法、グラフワークフロー、エージェントスウォームを用いて、高度なマルチエージェントシステムを構築します。
エージェントを徹底的に評価し、Amazon Bedrock AgentCore を使ってクラウドにデプロイする方法を学びます。
