Фундаментальные принципы AI-инжиниринга

Этот интенсивный двухдневный воркшоп по AI-инжинирингу создан для специалистов, которые хотят не просто использовать большие языковые модели, а уметь системно строить и улучшать AI‑решения. Курс сочетает теорию, практику и работу с современными инструментами, чтобы вы смогли уверенно применять принципы AI Engineering в реальных проектах.

Что представляет собой AI-инжиниринг сегодня

AI-инжиниринг формируется как самостоятельная инженерная дисциплина. Она объединяет архитектуру систем, работу с моделями, проектирование промптов, контекстную инженериию, проведение evals и быструю итерационную разработку. В ходе воркшопа вы увидите, как все эти элементы складываются в единый процесс создания надежных и предсказуемых AI-систем.

Ключевые отличия AI Engineering от ML Engineering

• Фокус на системах, а не на обучении моделей: вместо построения своих моделей вы проектируете работу существующих LLM.
• Регулярное тестирование через evals: метрики качества становятся частью CI/CD.
• Работа с реальным поведением модели, обработкой ошибок и управлением контекстом.

Структура и формат воркшопа

Воркшоп построен так, чтобы вы постепенно превратили простой canvas‑инструмент в полноценного интеллектуального агента с интерфейсом чата, системой подсказок, RAG и автоматическими оценками качества.

День 1: Основы, архитектура и работа с агентами

• Погружение в фундаментальные понятия AI Engineering.
• Создание первых stateful чат‑агентов с использованием Cloudflare Workers и Agents SDK.
• Контекстная инженерия и управляемое использование промптов.
• Настройка безопасного выполнения кода и работа с инструментами (tools) через few-shot примеры.

День 2: Evals, улучшение качества и расширенные функции

• Разработка тестовых датасетов под конкретные задачи.
• Построение eval-пайплайнов и выявление регрессий.
• Интеграция RAG через Cloudflare Vectorize для усиления доменных знаний.
• Создание интерфейсов чата с поддержкой стриминга токенов и генеративного UI.
• Работа с Observe–Predict–Update, мультиагентностью и системами голосования.
• Сбор пользовательских исправлений и построение feedback-loop для повышения качества агента.

Что вы получите после прохождения курса

• Понимание устойчивых практик AI-инжиниринга, которые уже востребованы в 2026 году.
• Навык построения полноценных AI-систем — от проектирования до оценки качества.
• Уверенную работу с инструментами Cloudflare: Workers, Vectorize, Agents SDK.
• Готовый мини‑проект, демонстрирующий ваши навыки разработки и улучшения LLM‑систем.
• Практический опыт итеративного улучшения моделей через evals и пользовательские фидбеки.

Почему этот воркшоп важен прямо сейчас

Индустрия стремительно смещается в сторону AI‑платформ и интеллектуальных интерфейсов. Специалисты, которые понимают, как строить предсказуемые и управляемые системы поверх LLM, находятся в остром дефиците. Этот курс дает вам практический набор навыков, который станет основой для работы в роли AI Engineer — одной из ключевых профессий ближайших лет.