ИИ-агенты на практике: построение рабочих процессов

Курс «ИИ-агенты на практике: построение рабочих процессов» поможет научиться проектировать рабочие процессы на базе LLM, одиночных и мультиагентных систем, автоматизировать задачи разработки и создавать надежные AI-пайплайны для продуктовых и инженерных сценариев.

О курсе

Вы разберетесь, чем отличаются обычные LLM-workflows от агентных систем, когда стоит использовать агента, а когда достаточно детерминированного пайплайна, и как выбирать архитектуру под конкретную задачу. В центре курса — практические паттерны построения ИИ-инструментов: маршрутизация, параллелизация, оркестрация, супервизоры, управление контекстом и оценка качества результатов.

Курс особенно полезен разработчикам, которые хотят не просто отправлять промпты в модель, а создавать воспроизводимые, управляемые и масштабируемые решения на основе искусственного интеллекта.

Чему вы научитесь

• Проектировать рабочие процессы с использованием LLM для задач разработки и продукта.
• Создавать одиночных ИИ-агентов и мультиагентные системы.
• Понимать разницу между workflows и agents и выбирать подходящую архитектуру.
• Работать с ключевыми AI-концепциями: context management, RAG, evals и MCP.
• Оценивать надежность, стоимость и качество агентных рабочих процессов.
• Использовать паттерны routing, parallelization, orchestrators и supervisors.
• Строить более стабильные AI-инструменты с предсказуемым поведением.

Ключевые темы программы

Основы LLM и AI-workflows

Вы повторите фундаментальные принципы работы с большими языковыми моделями и узнаете, как правильно встраивать LLM в реальные инженерные процессы. Особое внимание уделяется структуре пайплайнов, передаче контекста, обработке ошибок и контролю качества.

Контекст, RAG, evals и MCP

Курс рассматривает инструменты, необходимые senior-разработчику для создания надежных AI-систем. Вы изучите управление контекстом, retrieval-augmented generation, подходы к оценке ответов модели и использование MCP для подключения внешних инструментов и источников данных.

Одиночные и мультиагентные системы

Вы научитесь проектировать как простые single-agent решения, так и более сложные multi-agent workflows, где разные агенты выполняют специализированные роли, взаимодействуют друг с другом и передают результаты между этапами.

Оркестрация, маршрутизация и параллелизация

Вы разберете стратегии построения агентных и неагентных систем: как направлять задачи в нужные ветки обработки, запускать процессы параллельно, использовать оркестраторов и супервизоров для управления сложными пайплайнами.

Практические навыки после обучения

• Создавать AI-инструменты для автоматизации повторяющихся задач.
• Интегрировать LLM в существующие workflow команды или продукта.
• Строить надежные пайплайны с учетом стоимости, latency и качества ответов.
• Диагностировать причины нестабильных результатов при работе с AI.
• Выбирать между агентной архитектурой и более простым workflow-подходом.
• Разрабатывать решения, которые проще тестировать, поддерживать и масштабировать.

Для кого этот курс

Курс подойдет разработчикам, которые уже знакомы с базовыми концепциями программирования и хотят системно применять AI в своей работе. Он будет полезен тем, кто пробовал использовать LLM-инструменты, но сталкивался с нестабильными результатами, сложностью контроля качества или непониманием, как превратить отдельные промпты в полноценный рабочий процесс.

• Frontend, backend и fullstack-разработчикам.
• Инженерам, которые хотят автоматизировать часть рабочих процессов.
• Техническим специалистам, изучающим AI-assisted development.
• Продуктовым инженерам, создающим инструменты на базе LLM.
• Разработчикам, которые хотят подготовиться к работе с современными AI-архитектурами.

Предварительные требования

• Базовые знания JavaScript.
• Понимание функций, API и основных принципов архитектуры приложений.
• Желание разобраться в практическом применении LLM и ИИ-агентов.

Итог обучения

После прохождения курса вы сможете проектировать и внедрять ИИ-агентов и LLM-workflows, которые подходят для реальных задач разработки, автоматизации и продуктовых процессов. Вы будете понимать, как управлять контекстом, оценивать качество решений, снижать стоимость работы пайплайнов и выбирать правильные паттерны для построения надежных AI-систем.