Инженерия агентных систем ИИ

Ваш путь к агентному ИИ для продакшена

Станьте инженером агентного ИИ, создавайте системы, готовые к реальному использованию, и сформируйте портфолио AI-агентов, которое докажет ваши навыки.

Что вы освоите:

• Когда нужен агент, а когда нет – мы научим вас избегать трёх основных ловушек, с которыми сталкиваются разработчики при создании агентов.
• Агенты работают локально, но ломаются в продакшене – вы построите два полноценных продакшен-агента с развертыванием, наблюдаемостью и пайплайнами.
• Решение сложных задач – создайте автономную исследовательскую систему и рабочий процесс для написания контента с автоматизированной оценкой качества и интеграцией инструментов.
• Мастерство принятия решений – научитесь выбирать между детерминированной маршрутизацией и автономностью агента, определять, когда оставлять человека в цикле, и проектировать масштабируемые прототипы для продакшена.
• Навыки, которые не устаревают – мы учим фундаментальному системному дизайну, а не только современным фреймворкам. Выпуститесь с двумя полностью развернутыми агентами и инженерным опытом, который позволит строить любые AI-системы.

Что вы создадите:

1. Исследовательский агент – автономный сбор и структурирование данных с веба, GitHub и YouTube, итеративные исследовательские циклы и интеграция инструментов для анализа.
2. Рабочий процесс написания контента – генерация текстов, диаграмм и изображений, автоматизированные проверки качества, контекстное управление стилем и продакшен-пайплайн.

Архитектура агентов:

• Надёжные и масштабируемые рабочие процессы
• Кастомные системы оценки и мониторинга
• Развёртывание в Docker и облачных средах
• Интеграция с Cursor, Claude и другими инструментами

Результат курса:

• Два продакшен-агента в портфолио
• Понимание фундаментальных принципов, которые переживут тренды

Для кого этот курс:

• Продвинутые пользователи Python (функции, классы, API)
• Знакомые с LLM и базовым промптингом (OpenAI/Claude)
• Понимающие Docker и базовые принципы развёртывания
• Готовые учиться через практику, а не смотреть видеоуроки