Практический видеокурс «Инженер ИИ-агентов» поможет разработчикам освоить агентную разработку и Agentic Engineering: научиться делегировать реальные инженерные задачи ИИ-агентам, управлять их поведением, проверять качество результата и внедрять агентные системы в повседневную разработку.
Курс посвящён агентной инженерии — подходу к разработке программного обеспечения, при котором ИИ-агенты становятся не просто инструментами генерации кода, а управляемыми участниками рабочего процесса. Вы разберёте, как строить надёжную систему, где агент понимает контекст проекта, следует правилам репозитория, использует инструменты, выполняет задачи и проходит автоматизированные проверки.
Обучение построено вокруг реального приложения TicketBay. На его примере вы последовательно освоите ключевые уровни агентной разработки: промпты, управление контекстом, инструментальную среду, память, циклы выполнения, автоматизацию проверок и запуск автономного ИИ-сотрудника.
Вы разберётесь, как устроены агентные системы и какие компоненты влияют на качество их работы. Научитесь определять, где возникает проблема: в промпте, контексте, инструментальной среде, памяти, правилах репозитория или цикле выполнения агента.
Вы научитесь настраивать поведение ИИ-агентов с помощью файлов правил, специализированных навыков, субагентов и хуков. Это позволит создавать воспроизводимые рабочие процессы, в которых агент придерживается архитектурных решений, стандартов проекта и требований команды.
Курс показывает, как не полагаться только на визуальное ревью, а выстраивать систему автоматизированной проверки результатов работы агента. Вы освоите:
Вы будете понимать не только как запускать тесты, но и что именно они доказывают, где остаются риски и насколько можно доверять результату работы агента.
Вы освоите подход, который помогает уменьшить объём ручного ревью без потери контроля над качеством. Вместо постоянной проверки каждого действия агента вы научитесь контролировать ключевые этапы:
Цель подхода — сократить время на проверку кода до десяти раз и при этом сохранить инженерную надёжность процесса.
Вы научитесь организовывать долгосрочную память агентов с помощью отдельного репозитория Second Brain. Разберёте процессы сбора информации, классификации знаний, проверки актуальности и поддержки единого контекста между задачами.
Такая система помогает агентам учитывать предыдущие решения, использовать накопленные знания проекта и не начинать каждую задачу с нуля.
Вы научитесь разворачивать ИИ-агента на собственном сервере и настраивать его для автономной работы в режиме 24/7. Агент сможет выполнять порученные задачи, использовать подготовленные инструкции и инструменты, а также действовать в рамках заданных правил.
Курс сочетает видеоуроки, практические задания и готовые материалы для внедрения агентной разработки в реальные проекты.
Вместе с курсом вы получите комплект материалов, которые помогут быстрее внедрить ИИ-агентов в рабочий процесс разработки.
Курс подойдёт разработчикам программного обеспечения, которые уже используют ИИ-инструменты или хотят перейти от разовых запросов к системной работе с агентами.
Обучение будет особенно полезно тем, кто хочет:
Для комфортного обучения желательно иметь опыт разработки, понимать базовые принципы работы с Git, тестами, Pull Request и CI. Курс ориентирован на практику, поэтому основные концепции агентной инженерии изучаются через задачи, репозиторий и реальные сценарии разработки.
После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать, настраивать и контролировать рабочие процессы с участием ИИ-агентов. Вы научитесь управлять поведением агента, обеспечивать ему нужный контекст, проверять результаты работы и внедрять автоматизацию в существующие проекты.
Главный результат курса — способность превращать ИИ-агентов из инструментов генерации кода в управляемых инженерных помощников, которым можно уверенно делегировать реальные задачи разработки.
Курс рассчитан на разработчиков, которые уже знакомы с базовой инженерной практикой: репозиториями, тестами, ревью кода и CI. Глубокая экспертиза в ИИ не обязательна, потому что акцент сделан на практическом применении агентов в разработке.
Да. Обучение построено вокруг практических заданий и работы с приложением TicketBay. Вы будете настраивать правила, проверять код, работать с памятью агентов и собирать собственные процессы агентной разработки.
Курс не ограничивается написанием промптов. Вы изучите полноценную инженерную систему: контекст, правила, инструменты, тестирование, память, автоматизацию и контроль качества результатов ИИ-агентов.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Привет! Я Даниэль Мока, и моя миссия - помогать разработчикам овладеть Test-Driven Development (TDD).За последние 10 лет я успешно применял TDD в различных отраслях, включая здравоохранение, нефтегазовую сферу, робототехнику, блокчейн, цифровое картографирование и ERP-системы.В каждой из этих областей TDD помогало мне и моим командам создавать чистый, легко поддерживаемый и хорошо протестированный код, который радовал клиентов. Этот подход доказа
