書籍
LangChainによるAIエージェント開発講座
神田良輝
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概要
Google Colaboratoryを使った環境構築からLangChainの基礎、LLMとの連携方法、AIエージェントの 設計・実装までを段階的に学べる書籍。ベストプラクティスや高度なエージェントパターン、産業応用の 事例に加え、LangGraph・LangMem・LangSmithといった周辺エコシステムの概要も扱う。無料で使える Google Colaboratory環境を前提としているため、自前のPython環境構築でつまずきやすい読者でも 取り組みやすい。章末には演習問題があり、手を動かしながら知識を定着させる構成になっている。
対象読者
- LangChainを使ったAIエージェント開発を基礎から学びたいエンジニア
- 演習問題を解きながらLLM連携アプリの実装パターンを手を動かして習得したい開発者
タグ
#langchain#llm#ai-agents
奥付
- 出版社
- 翔泳社
- ISBN
- 978-4-7981-9304-5
- 出版日
- 2026年1月
- 参考定価
- ￥3,520税込Amazonの実売価格と異なる場合があります
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前提となる書籍
- 推奨前提
コンテキストエンジニアリング
LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く
蒲生弘郷
理由: LLM がどう入力を処理し応答を生成するかという原理と、プロンプト設計・コンテキスト構成の勘所を押さえると、LangChain のようなフレームワークが提供する抽象が何を肩代わりしているかが見える。本書が扱う Lost in the Middle や会話履歴の揮発性といった知見は、LangChain でエージェントを組む際にコンテキストをどう設計すべきかの判断軸になる。
次に読む書籍
- 推奨前提
実践 AIエージェント開発
マルチエージェントシステムの設計と実装
Michael Albada
理由: LangChain でエージェントの基礎的な設計・実装パターンを一通り経験すると、シングルエージェントの枠を超えたマルチエージェントシステムの設計課題が見えてくる。Practical AI Agent Development は、オーケストレーション・評価・本番監視・セキュリティといった、フレームワーク学習だけでは触れにくい実運用の視点を積み上げる。