はじめに：2025年、AIは「チャット」から「同僚」になった
2025年12月。今年を振り返ると、間違いなく 「自律型AIエージェント（Agentic AI）」 が社会実装のフェーズに突入した1年でした。
2024年までが「AIに質問する時代」だったとすれば、2025年は 「AIに仕事を丸投げする時代」 へとシフトしました。GitHubはエージェントフレームワークで溢れ、"Vibe Coding"という言葉が生まれ、私たちの開発スタイルそのものが変わりつつあります。
しかし、技術の進化が速すぎて「迷子」になっていませんか？
- 「CrewAIとLangGraph、結局どっちが実務向き？」
- 「話題のMCP（Model Context Protocol）って何が革命的なの？」
- 「エージェントって、結局裏側で何をしてるの？」
そんな疑問を抱えていた私が、この1年の締めくくりに出会い、「もっと早く受けておけばよかった！」 と衝撃を受けたUdemy講座があります。
今回は、Udemy Advent Calendar 2025の参加記事として、エージェント開発の全体像を網羅した 「2025年の必修科目」 とも言える講座をご紹介します。
おすすめ講座：The Complete Agentic AI Engineering Course
私が自信を持っておすすめするのが、こちらの講座です。
講座情報
- タイトル: The Complete Agentic AI Engineering Course
- 講師: Eden Marco
- 言語: 英語（※自動翻訳字幕あり）
なぜこの講座なのか？
この講座の凄さは、単なるライブラリの使い方解説ではありません。「自律型エージェント」という概念の解剖から始まり、最新の標準規格、そして実運用に耐えうるアーキテクチャ設計までを、コードレベルで叩き込んでくれる点にあります。
実際に私がこの講座を受講して得られた 「4つの核心的な学び」 をシェアします。これらが理解できるだけで、エンジニアとしての視座が一段階上がります。
学び1. エージェントの正体：それは「魔法」ではなく「JSON」である
「AIが勝手にツールを使って仕事をする」。一見魔法のようですが、講座ではその裏側にある 「手品」 を最初のセクションで暴いてくれます。
エージェントの自律性（Autonomy）の実体は、実は JSONと条件分岐（if statements） の連携プレーに過ぎません。
- プロンプト構築: 開発者が「使えるツール（JSONスキーマ）」をLLMに渡す。
- 意思決定: LLMは「道具が必要」と判断すると、関数名と引数を記述したJSONオブジェクトを返す。
- コード実行: Python側でそのJSONを検知し、実際の関数を実行する。
講座の中で、ライブラリを使わずに「素のPython」でこのループを実装した時、 「なんだ、ブラックボックスじゃないじゃん！」 と腹落ちした瞬間は感動的でした。
OpenAI Agents SDKの @function_tool デコレーターなどが、裏でいかに泥臭い処理をラップしてくれているかが分かります。
学び2. エージェント界のUSB-C：「MCP」の衝撃
2025年のホットワード 「MCP (Model Context Protocol)」 についても、この講座はしっかりカバーしています。
MCPとは、いわば 「AIエージェントのUSB-C」 です。
これまでは、Googleカレンダーに繋ぐのも、社内DBに繋ぐのも、アプリごとに専用のコネクタが必要でした。しかしMCPの登場により、 「共通の規格で、あらゆるツールとエージェントが繋がる」 世界が到来しました。
講座を通じて、Anthropic発のこのプロトコルが、なぜこれほど短期間でデファクトスタンダードになったのか、そのエコシステムの構造を理解することができました。
学び3. 四大フレームワークの「完全な使い分け」
「結局、どのフレームワークを使えばいいの？」
この講座では、主要な4つのフレームワークを実際にハンズオンで触りながら、その 思想と使い分け を明確にしてくれます。
| フレームワーク | 講座で学んだ特徴 | 私の結論・推奨ユースケース |
|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK |
軽量・柔軟 「エージェント」と「ハンドオフ」だけのシンプル構成。 |
ゼロからの学習や、小規模なツール開発に最適。 |
| CrewAI |
ロールプレイング 「役割・目標・バックストーリー」を決めてチームを作る。 |
定型業務の自動化。手っ取り早く「チーム」を作りたい時。 |
| LangGraph |
グラフ構造・堅牢 ノードとエッジでワークフローを定義。状態（State）管理が強力。 |
本番開発の本命。複雑なロジックや、信頼性が求められるシステムならこれ一択。 |
| Autogen |
分散メッセージング エージェント間の会話・通信インフラを提供。 |
大規模な分散システムや、予測不能な協調動作をさせたい時。 |
特にLangGraphのセクションでは、「チェックポインティング（状態の保存）」や「タイムトラベル（過去の状態への巻き戻し）」まで実装するため、**「実務で導入するならこれだ」**という確信が得られました。
学び4. 堅牢性の確保：ガードレールと評価ループ
「AIに勝手なことをさせたら危険では？」という懸念に対し、講座では 「ガードレール」 と 「構造化出力」 による制御方法を学びます。
- 入力/出力ガードレール: PII（個人情報）のチェックや、不適切な回答のブロック。
- 評価エージェント（Evaluator）: 作業をするAIとは別に「採点係のAI」を置き、Pydanticで定義した厳格なスキーマで合格/不合格を判定させる。
この 「作って、評価して、修正させるループ（Evaluator-Optimizer Workflow）」 の実装パターンは、まさに現場が求めているノウハウでした。
受講後の変化：エンジニアとしての視界が開けた
この講座を受ける前は、AIエージェントの記事を読んでも「すごいな」で終わっていました。
しかし受講した今、私の目の前には 「地図」 があります。
- 単純なタスクならCrewAIでサクッと。
- 複雑な業務フローならLangGraphで堅牢に。
- ツール連携が必要ならMCP対応を確認して。
こちら英語の講座ですが、コードが中心のコードとなっていて、日本語の字幕もありますので、英語に自身がない方でも安心して学ぶことが出来ます。
おわりに
2026年、AIエージェントはOSやブラウザに統合され、より「当たり前」の存在になっていくでしょう。
特定のツールの流行り廃りはありますが、この講座で学べる 「ツール利用の仕組み」「ステート管理」「評価ループ」 といった基礎技術は、今後数年は通用する普遍的なスキルです。
Udemyの「The Complete Agentic AI Engineering Course」。
この年末年始、コタツに入りながら 「未来の同僚（AIエージェント）」 を作り出してみませんか？
間違いなく、2025年最高の自己投資になるはずです。