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昨今話題の「AIエージェント」について、基礎の基礎から１つずつ丁寧に、しっかりと解説した本格入門書です。
 基礎知識はもとより、AIエージェントの作り方や実際の活用事例、さらにはAIエージェントを語るうえで欠かせないLLMについても解説しています。
 また、本書の後半では、開発後の運用フェーズ（LLMOps）の技法についてもLangfuseを用いて解説するなど、企業の開発現場で活用できる、実践的なレベルまで主要な技術をいっきに紹介しています。
 
 
 ★★本書の特徴★★
 ①フロントエンドの実装までハンズオンで学べる
 「推論を行うシンプルなAIエージェント」
 「MCPを用いたAIエージェント」
 「複数のエージェントが協業するマルチエージェント」　など
 
 ②AIエージェントの開発と運用がよくわかる
 「開発フレームワークと便利なツール」
 「プロンプトの管理手法」
 「AIエージェントのトレーシング」
 「AIエージェントの評価と改善」　など
 
 ③最新の関連知識を盛りだくさんに解説
 「AIエージェントの動作を人が制御するHuman-in-the-Loop」
 「Strands Agents」「Mastra」「Amazon Bedrock AgentCore」
 「Amazon Bedrock Guardrails」　 などなど
 
 
 【読者特典】
 サンプルコード配布
 
 
 第１章　LLMとAIエージェントの基本
 第２章　LLMのAPIを使ってみよう
 第３章　主要フレームワークの紹介
 第４章　LangGraphでAIエージェントを作ってみよう
 第５章　MastraでフルスタックWebアプリを作ろう
 第６章　高度なAIエージェントの開発に挑戦しよう
 第７章　LangfuseでLLMOpsに挑戦しよう
 第８章　ガードレールとRagas評価でAIエージェントの品質を高めよう
 付録