LangChain エージェントの主要な構成要素は何ですか？
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
インテリジェントなエージェント型システムを構築しましょう。プロンプト、LLM、ツールがどのように連携して推論と実行を行うのか、LangChain エージェントの主要コンポーネントを学びます。OpenAI の API を使ってエージェントをセットアップし、カスタムツールを定義し、数値計算のような実践的なタスクに取り組みます。さらに、LangChain がグラフ・ノード・エッジでデータをどのように整理するかも見ていきます。
現在の演習
LangChain と LangGraph で、動的かつツール連携型のチャットボットを作りましょう。状態を定義し、外部 API を統合してリアルタイム情報を取得することで、ユーザー入力に応じて適応するチャットボットの作り方を学びます。会話とツール支援の応答を滑らかに切り替えられるよう、これらの要素を反応の良いグラフ構造に接続します。最後には、強化された推論とマルチステップのワークフローを備え、視覚的に表現されたチャットボットのフレームワークが完成します。
動的なツールとメモリでチャットボットを拡張しましょう。複数のツールを柔軟なワークフローに定義・統合し、動的なツール呼び出しのための関数を作成し、複数ツールに対応できるようチャットボットを設定します。メモリと出力を整理して、交互に進むマルチターンの会話を可能にします。最終的に、複雑なやり取りに対応できる高度なチャットボットを作成できます。
