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Oracle 1z0-1157-26 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Oracle AI Database における Agentic AI | 25% | - Oracle AI Database の Agentic AI 機能
|
| トピック 2: AI エージェント向け LangChain | 5% | - LangChain の基礎とエージェント構築
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| トピック 3: OCI Enterprise AI Agents | 25% | - OCI Enterprise AI プラットフォームとエージェントサービス
|
| トピック 4: Model Context Protocol (MCP) の基礎 | 15% | - MCP アーキテクチャと統合
|
| トピック 5: AI エージェントの概要 | 15% | - AI エージェントの基礎
|
| トピック 6: OpenAI Responses API と Agents SDK | 15% | - OpenAI エージェントスタック
|
Oracle Agentic AI Foundations Associate 認定 1z0-1157-26 試験問題：
問題 #1
From the LLM's perspective, what is consistent between MCP-served tools and locally defined tools?
A. The LLM interacts with both through the same tool-calling interface.
B. The LLM can only invoke MCP-served tools after explicit user approval.
C. MCP-served tools always return richer outputs than local tools.
D. The LLM receives network paths and authentication credentials for MCP tools.
問題 #2
Which responsibilities are handled by OCI Enterprise AI Agents?
A. Routing requests between OCI compute instances and storage buckets.
B. Defining the user prompt and instructions for the database.
C. Chunking and indexing documents for retrieval-augmented generation.
D. Managing hosted endpoints, runtime scaling, session management, and observability.
問題 #3
Which approaches can generate embeddings for Oracle AI Vector Search workflows?
A. Use ONNX models in-database or external REST-based embedding providers
B. Train a custom embedding model and manually insert vectors row by row
C. Export data to a Python environment, generate embeddings, then reimport via SQL Loader
D. Use external REST APIs exclusively, since in-database embedding is not supported
問題 #4
Which tasks is handled automatically by LangChain when using agent.invoke()?
A. Training the foundation model from scratch.
B. Optimizing GPU memory allocation and distributing model inference across hardware accelerators.,,
C. Managing conversation state, formatting API requests, and routing tool execution across the agent loop.
D. Building tool schemas, parsing tool calls, and orchestrating execution loops.
問題 #5
What is long-term memory in OCI Enterprise AI Agents?
A. Persistent container block storage.
B. A static training dataset.
C. The model's pretraining corpus.
D. Durable memory shared across conversations.
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： D | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： D |
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