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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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#AI駆動開発#プロンプトエンジニアリング#LangGraph#エージェント#Python#AIエージェント#カスタムエージェント#Claude#構造化出力
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Qiita3月13日· 2分で読める中級🔥 注目

【中級者向け】LangGraphで作るAIエージェント実践入門 ── 「考えて動くAI」を自分で組む

LangGraphは、LLMが自分で考えて複数のステップを実行するAIエージェント構築に最適なフレームワークです。Uber・LinkedIn・Klarna等が本番導入し、2025年v1.0に到達しました。State・Node・Edgeという3つの概念を押さえれば、分岐やループを含むエージェントをグラフ構造で直感的に設計できます。天気調べエージェントの完全な実装例で、手を動かしながら「考えて動くAI」の本質を習得できます。

#LangGraph#エージェント#AI駆動開発
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Qiita3月12日· 1分で読める中級🔥 注目

Claudeの外でAIに『スキル』を教える方法、知ってた?

Claude外でカスタムエージェントに「スキル」を持たせる3つのアプローチを実装レベルで解説しています。プロンプト埋め込み・外部ツール連携・マイクロサービス化の手法を具体的なコード例付きで比較し、それぞれのトレードオフを明らかにします。Tool Useに頼らないエージェント設計を知りたいエンジニア必読です。

#AIエージェント#Tool Use#プロンプトエンジニアリング
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Qiita3月12日· 2分で読める中級🔥 注目

ClaudeのTool Use、構造化出力でここまで変わる!

ClaudeのTool Useで構造化出力(XMLタグ・JSONスキーマ)を活用すると、AIの応答精度が劇的に向上します。曖昧なプロンプトではツール呼び出しが失敗しやすいですが、XMLタグで明示的にツール使用パターンを示し、input_schemaで引数の型を厳格に定義することで、複雑なマルチステップタスクでも確実に期待通りの動作を実現できます。実装コード付きで実践できる内容です。

#Claude#Tool Use#AI駆動開発
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