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Oracle 1z0-1157-26 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| Agentic AI向けOracle AI Database | - Oracle AI Vector Search - Oracle AI DatabaseにおけるAgentic AI機能 |
| エージェントの基本と推論パターン | - AIエージェントの基本概念とアーキテクチャ - エージェントの推論パターンとワークフロー |
| エンタープライズエージェントの開発とガバナンス | - ガードレール、エージェントのトレーシングとモニタリング - Function callingとツール統合 - マルチエージェントシステムとハンドオフ |
| OCI Enterprise AI Platform | - OCI Enterprise AI AgentsおよびKnowledge Bases - OCI Enterprise AIサービスの概要 |
| LangChainとOpenAI Agent Stackによるエージェントの構築 | - OpenAI Agents SDKの使用方法 - LangChainのコンポーネントとチェーン |
| Model Context Protocol (MCP)の実装 | - MCPの基礎と統合 |
Oracle Agentic AI Foundations Associate 認定 1z0-1157-26 試験問題：
In OpenAI Agents SDK, how does the model select which tool to call?
- A. It calls every registered tool before answering.
- B. It selects the first registered tool by name.
- C. It uses tool names, descriptions, and schemas.
- D. It selects a tool randomly unless hardcoded.
正解：C 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
Which behavior is NOT a characteristic of modern LLM-based AI agents?
- A. Using external APIs or databases
- B. Requiring every execution path to be predefined
- C. Adjusting behavior based on observations
- D. Pursuing goals across multiple steps
正解：B 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
In the OpenAI Agents SDK, how does a Handoff differ from the Manager pattern?
- A. A Handoff transfers control; a Manager keeps control.
- B. A Handoff keeps control; a Manager transfers control.
- C. A Handoff uses async execution; a Manager uses sync execution.
- D. A Handoff calls tools directly; a Manager only routes messages.
正解：A 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
Which tasks is handled automatically by LangChain when using agent.invoke()?
- A. Optimizing GPU memory allocation and distributing model inference across hardware accelerators.,,
- B. Training the foundation model from scratch.
- C. Building tool schemas, parsing tool calls, and orchestrating execution loops.
- D. Managing conversation state, formatting API requests, and routing tool execution across the agent loop.
正解：C 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
What integration problem does MCP address?
- A. N × M custom-connector problem between AI apps and tools
- B. GPU memory fragmentation during inference
- C. Latency in cloud-hosted models
- D. Token-limit problem in large language models
正解：A 🗳️
解説: (MogiExam メンバーにのみ表示されます)
