LLM Pydantic AI入門｜Pythonで型安全なAIエージェントを作る
Pydantic AIでAgent、ツール、依存性、構造化出力を組み合わせ、型安全なAIエージェントを実装する方法を解説します。
Function Calling
LLM 
LLM MCPとFunction Callingの違い｜OpenAI APIでの使い分け
MCPとFunction Callingの違いを比較。OpenAI Responses APIでの選び方、併用方法、allowed_toolsや承認設定などの安全設計を解説します。
LLM Structured OutputsとFunction Callingの違い｜Pythonで使い分け
OpenAI APIのStructured OutputsとFunction Callingの違いを図とPythonコードで解説します。JSON Schema、strict mode、使い分け、併用方法まで整理します。
LLM Function Calling入門｜Pythonで複数ツールを呼ぶ
OpenAI Responses APIのFunction CallingをPythonで実装します。複数ツールの定義、並列呼び出し、call_id、エラー処理まで実用コードで解説します。
LLM AIエージェントの作り方｜Pythonで動かす最小構成を図解
PythonとOpenAI Responses APIを使い、AIエージェントの最小構成を作ります。ツール定義、実行ループ、停止条件、人間の確認地点までサンプルコード付きで解説します。