NVIDIA Japan の NPN Partner Agentic AI Bootcamp に参加してきました
- URL: https://dev.classmethod.jp/articles/nvidia-npn-agentic-ai-bootcamp-report
- 日付: 2026-06-24
- Tier: Tier 2
- 要旨: NVIDIA JapanとマクニカはNPN（NVIDIA Partner Network）パートナー限定のエージェント開発ハンズオン「Japan NVIDIA NPN Partner Agentic AI Bootcamp」を2026年6月17日に開催しました。教材はApache 2.0で公開（openhackathons-org/agentic-ai-bootcamp）され、NVIDIA NIM・Model Context Protocol（MCP）・LangGraph・NeMo Agent Toolkitを1日で学習できます。5つのLab（推論エンドポイント・MCP入門・ローレベルMCP・LangGraph・NAT＆Phoenix）の後、架空のレコード販売店「Harmony Records」を題材にした実装Challengeで技術を統合する構成です。開発とLocal/Cloud NIMの切り替え、MCP層とAgent Skill層の役割分離、コード化されたLangGraphから運用可能なNAT YAMLへの階層化が重要ポイントです。
詳細
NVIDIA Japan・マクニカ・OpenACC organizationは2026年6月17日に品川で「Japan NVIDIA NPN Partner Agentic AI Bootcamp」を開催し、NPN（NVIDIA Partner Network）パートナー企業向けの終日ハンズオンを実施しました。教材リポジトリ（openhackathons-org/agentic-ai-bootcamp）はApache 2.0で公開されており、社内勉強会での再利用が可能です。アジェンダはLab 1（NVIDIA NIM：CloudとLocal Docker）から始まり、Lab 2（FastMCPによるMCP入門）、Lab 3（低レベルMCP SDK＋Starlette HTTP実装）、Lab 4（LangGraphの State/Node/Edge及びReActエージェント・interrupt機構）、Lab 5（NeMo Agent Toolkit の YAML宣言・Phoenix トレース可視化）を順に進め、最後にHarmony Records（架空レコード販売店）のカスタマーサポートエージェントを MCP で拡張するChallenge（Invoice MCPサーバー、QnA Agent Skill、LLM Workflow、NAT Workflow）で技術統合を検証します。技術的な整理ポイントとしては、MCPは「どんなツールが使えるか」のレイヤー、Agent Skillは「どう組み合わせるか」のレイヤーという役割分離、LangGraphで書いたエージェントをNAT YAMLで宣言的に再構成することで横展開時の柔軟性が得られること、Cloud NIMとLocal NIMのAPIスキーマ互換性により環境切り替えが容易なこと、Brev環境の事前配布と dry-runサポートによる環境構築トラブル回避があります。実装上の注意としては、Low-level MCP の inputSchema が JSON Schema 標準であり型ズレによるバリデーションエラーが原因不明になりやすく、nat mcp client CLI で素のレスポンスを確認する手法が推奨されています。