Practical AI Agent Workflows
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Master.dev — это образовательная платформа для разработчиков, которая помогает совершенствовать инженерные навыки: от изучения языков программирования и веб-разработки до работы с базами данных, облачной инфраструктурой, DevOps и искусственным интеллектом. Ранее известная как Frontend Masters, платформа расширила фокус и теперь обучает разработчиков всему спектру современной разработки ПО.
Инженер-программист и сертифицированный Scrum Master. В настоящее время работаю разработчиком программного обеспечения в GitHub, а также являюсь инженерным менеджером в стороннем проекте, где руковожу командой из более чем 30 активных инженеров.
