AgentOps

AgentOps — курс для backend-разработчиков, LLM-инженеров и технических специалистов, которые хотят внедрять AI-логику в IT-продукты, запускать AI-сервисы в production и контролировать поведение AI-агентов. Вы разберёте архитектуру AI backend-сервисов, оркестрацию агентов, тестирование, мониторинг, безопасность, управление стоимостью и надёжную эксплуатацию LLM-систем.

О курсе AgentOps

Курс помогает перейти от экспериментов с LLM к production-ready AI-сервисам. Вы научитесь проектировать AI-слой в backend-архитектуре, подключать внешние инструменты, хранить состояние, настраивать наблюдаемость и снижать риски непредсказуемого поведения AI-агентов.

Главный фокус курса — практическое внедрение AI в backend: API, оркестрация, вызовы инструментов, RAG, тестирование, трассировка, лимиты, безопасность и контроль затрат.

Для кого этот курс

• Для backend-разработчиков, которые хотят интегрировать LLM и AI-агентов в реальные сервисы.
• Для LLM-инженеров, которым нужно запускать AI-логику в production и сопровождать её после релиза.
• Для разработчиков, работающих с API, микросервисами, базами данных, очередями, внешними инструментами и инфраструктурой.
• Для технических специалистов, которые хотят разобраться в AgentOps, AI observability, тестировании AI-систем и управлении стоимостью LLM-запросов.

Чему вы научитесь

• Встраивать AI-слой в backend-архитектуру: API, оркестрация, инструменты, хранилище состояния, мониторинг.
• Делать поведение AI-агента предсказуемым: лимиты, повторные запросы, контроль действий агента, ограничения и политики.
• Тестировать AI-логику: датасеты, регрессионные тесты, проверки качества, оценка ответов LLM.
• Настраивать наблюдаемость AI-систем: метрики, трассировка, логи, алерты и отладка поведения агента.
• Контролировать стоимость AI-запросов: лимиты токенов, бюджет на запрос, fallback-модели, оптимизация затрат.
• Безопасно вызывать инструменты: валидация входных данных, политики доступа, ограничение действий, защита от некорректных вызовов.
• Работать с RAG и данными: подключать источники знаний, строить пайплайны поиска и повышать качество ответов AI-агента.
• Разворачивать AI backend-сервисы: готовить сервис к production, мониторить стабильность и сопровождать систему после запуска.

Кем вы сможете работать после курса

После обучения вы сможете развиваться как backend-разработчик, работающий с AI-агентами, или как инженер, отвечающий за внедрение, тестирование и эксплуатацию LLM-сервисов в production-среде.

Ключевые навыки после обучения

• Проектирование backend-сервисов с AI-логикой.
• Интеграция LLM и AI-агентов в существующую архитектуру продукта.
• Оркестрация AI-агентов и управление последовательностью действий.
• Подключение инструментов, внешних API и сервисов к AI-агенту.
• Тестирование поведения AI-агентов и проверка качества ответов.
• Настройка трассировки, мониторинга, метрик и оповещений.
• Контроль стоимости AI-запросов и оптимизация использования токенов.
• Повышение надёжности AI backend-сервисов.
• Безопасная работа с инструментами, доступами и ограничениями действий агента.

Финальный проект

В финале курса вы разработаете сервис с AI-логикой под вашу задачу. Это будет практический проект, приближенный к production-ready AI backend-сервису.

Финальный проект будет включать:

• API для взаимодействия с сервисом.
• AI-инструменты и сценарии их вызова.
• Хранение состояния и работу с данными.
• Тесты для проверки поведения AI-логики.
• Систему мониторинга и наблюдаемости.
• Контроль стоимости запросов и ограничение расходов.
• Подходы к стабильной эксплуатации AI-сервиса.

Программа курса

1. Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре

Разберёте место AI-агентов в современной backend-архитектуре: API, сервисы, очереди, базы данных, внешние инструменты, слой оркестрации и мониторинг.

2. Интеграция LLM в backend

Научитесь подключать LLM к backend-сервисам, проектировать интерфейсы взаимодействия, обрабатывать ответы модели и учитывать ограничения AI-провайдеров.

3. Оценка качества LLM в backend-сервисах

Изучите подходы к проверке качества ответов, созданию тестовых наборов, сравнению моделей и контролю изменений поведения AI-системы.

4. Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами

Разберёте, как AI-агент вызывает инструменты, работает с внешними API и выполняет действия в рамках заданных ограничений.

5. RAG и работа с данными для AI-агента

Поймёте, как использовать Retrieval-Augmented Generation, подключать источники данных и повышать точность ответов AI-агента за счёт контекста.

6. Надёжность AI backend-сервисов

Изучите лимиты, retry-механизмы, fallback-сценарии, обработку ошибок и способы защиты сервиса от нестабильного поведения модели.

7. Тестирование и оценка качества AI-систем

Научитесь строить регрессионные тесты, использовать датасеты для проверки AI-логики и контролировать качество после изменений в промптах, моделях или данных.

8. Оркестрация AI-агентов

Разберёте управление шагами агента, последовательностью действий, состоянием, инструментами и ограничениями в сложных AI-сценариях.

9. Развертывание AI backend-сервиса

Подготовите AI-сервис к запуску в production: конфигурация, окружения, API, зависимости, управление секретами и стабильная эксплуатация.

10. Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов

Научитесь отслеживать запросы, анализировать поведение агента, собирать метрики, настраивать алерты и быстро находить причины ошибок.

11. Управление затратами на AI-системы

Разберёте бюджетирование AI-запросов, лимиты токенов, выбор моделей, fallback-стратегии и способы оптимизации стоимости без потери качества.

12. Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей

Изучите сценарии локального запуска моделей, приватного развертывания и использования AI в инфраструктуре с повышенными требованиями к данным и безопасности.

13. Проект: Production-ready AI backend

Соберёте итоговый проект на реальном кейсе: AI backend-сервис с API, инструментами, состоянием, тестами, мониторингом и контролем затрат.

Почему стоит изучать AgentOps

AI-сервисы отличаются от классического backend тем, что их поведение может меняться в зависимости от контекста, модели, данных и внешних инструментов. Поэтому для production-запуска недостаточно просто подключить LLM по API.

AgentOps помогает управлять жизненным циклом AI-агентов: проектировать архитектуру, тестировать поведение, контролировать риски, отслеживать качество и поддерживать стабильность сервиса после релиза.

Что делает курс практическим

• Фокус на backend-архитектуре и production-сценариях.
• Разбор реальных задач внедрения AI-логики в сервисы.
• Внимание к тестированию, мониторингу, стоимости и безопасности.
• Финальный проект, который можно адаптировать под собственную задачу.
• Системный подход к эксплуатации AI-агентов, а не только к написанию промптов.

Итог

Курс AgentOps подойдёт тем, кто хочет уверенно внедрять AI-агентов и LLM в backend-продукты. После обучения вы будете понимать, как проектировать, запускать, тестировать, наблюдать и оптимизировать AI-сервисы, чтобы они были надёжными, управляемыми и готовыми к production.