balun.courses
Освой практические навыки, которые ты 100% сможешь применять на практике. Без воды. Средняя оценка учеников – 4,89/5.. 5 лет – стаж каждого преподавателя школы. >700 человек обучились на наших курсах.
Инженерия AI-агентов: с нуля до запуска в prod
На курсе вы научитесь создавать и внедрять сложных AI-агентов в реальные процессы — без low-code инструментов и магии «чёрного ящика». Вместо игрушечных примеров мы разберём полноценный pet-проект — мультиагентную систему с production-архитектурой: памятью, состояниями, автономностью, наблюдаемостью и контролем работы.
Вы увидите, как на самом деле проектируются AI-агенты, которые можно использовать в продуктах, внутренних инструментах компании или собственных проектах.
Главная цель курса — показать архитектуру и инженерные практики, позволяющие создавать управляемые, предсказуемые и безопасные AI-системы, а не очередного чат-бота, который галлюцинирует и сжигает бюджет.
Кому подойдёт курс
Разработчикам, которые:
1. Хотят научиться внедрять AI-агентов в инфраструктуру компании или использовать их в собственных проектах.
2. Уже пробовали писать агентов, но столкнулись с проблемами:
- галлюцинации моделей
- зацикливание агентов
- неконтролируемые расходы на API
- хаотичная архитектура системы
Также курс будет полезен
Tech / Team-лидам
Вы узнаете лучшие практики проектирования архитектуры AI-агентов и сможете строить такие системы внутри команды.
AI-продактам
Увидите процесс разработки AI-агентов изнутри, лучше поймёте ограничения технологий и сможете эффективнее работать с инженерами.
Чему вы научитесь
В ходе курса вы разберёте полный цикл разработки AI-агента и научитесь:
1. Проектировать архитектуру реального AI-агента с учётом инженерных best practices.
2. Получать предсказуемые и структурированные ответы вместо хаотичной генерации модели.
3. Работать с памятью и контекстом агента чтобы он:
- не повторялся
- помнил предыдущие шаги
- вёл задачу как процесс.
4. Встраивать observability и мониторинг чтобы отслеживать:
- качество ответов
- ошибки
- стоимость работы агента.
5. Контролировать и ограничивать поведение агента чтобы:
- безопасно останавливать выполнение
- запрещать деструктивные действия
- не сжигать бюджет.
6. Строить мультиагентные системы где несколько агентов:
- взаимодействуют
- координируют задачи
- выполняют сложные процессы.
Практика на реальном проекте
Все темы курса разбираются на примере реальной системы — мультиагентного AI-проекта с production-архитектурой.
Но важно понимать:
Этот агент — не попытка заменить людей, а инструмент для получения инсайтов и автоматизации задач.
Он создаётся как:
- демонстрация возможностей современных AI-агентов
- инженерный пример архитектуры
- основа, которую можно адаптировать под свои проекты.
Посмотреть больше
Course Link - https://balun.courses/courses/ai
Цена курса / Course Price: $510
Нужно Собрать / Need to fund: $260
Взнос ch / ch fund: $250
Ориентировочный взнос / estimated fee: $10-20
Старт курса / Course Starts: 26 Мая
Распространенные вопросы
Предыстория
Coursehunter ежедневно работает с десятками задач: заказы, обновления, модерация, фиксы, разработка, улучшения. Мы растём - и с этим процессы становятся сложнее и медленнее.
Сначала всё идёт по плану: добавляем курсы, обновляем старые, отвечаем пользователям, дорабатываем платформу. Но рано или поздно - что-то срывается.
Аккаунт заблокировали. Материалы не пришли. Апдейт поломал то, что вчера работало. Чинишь одно - ломается другое. Срочные запросы, организационные сбои, баги…
Ты стараешься - а тебя затягивает глубже. Накрыло. С головой. Как в зыбучих песках.
А потом, чтобы просто добраться до какого-то заказа, приходится долго выбираться, разгребая слой за слоем.
Поэтому, чтобы ускорить процесс и не терять важное - мы запустили краудфандинг.
Если курс ожидаемый, стоит дорого и требует быстрого реагирования, но мы не можем дотянуться до него в моменте - мы открываем совместный сбор.
Платформа тоже делает вклад, и вместе с вами мы действительно можем вытащить нужный материал быстрее - не через «потом», а прямо сейчас.
Как происходит краудфандинг?
Сначала мы объявляем сбор и приглашаем участников.
С каждым новым участником размер взноса уменьшается, ведь общая сумма равномерно делится между всеми.
Когда набирается достаточное количество желающих и взнос становится оптимальным, мы совместно принимаем решение о начале сбора.
Например, если нужно собрать $1000 и набралось 50 участников - взнос на этапе сбора составит $20.
После этого мы начинаем приём взносов, выкупаем курс и добавляем его на платформу.
Есть ли какие-то преимущества для участников?
Да, конечно.
Самое главное - вы получаете пожизненный доступ к курсу, даже без подписки.
А ещё - в самом курсе будет блок со списком спонсоров, и ваш никнейм появится там как участника сбора.
Кратко о статусах и правилах
На этапе «Подготовка» вы можете свободно вступать в краудфандинг или выходить из него - никаких ограничений.
Когда собирается нужное количество участников, а сумма взноса комфортна для большинства, статус переходит в «Краудфандинг» - начинается сбор средств.
С этого момента выйти из участия уже нельзя.
Пожалуйста, не вступайте в сбор, если не уверены, что будете участвовать. Лучше выйти до начала этапа оплаты.
Далее мы собираем средства через стандартную оплату на сайте.
После завершения сбора статус меняется на «В процессе», и мы приступаем к работе над курсом.
Что если не оплатить?
Ранее мы исходили из того, что премиум-пользователи изначально заинтересованы в честном и своевременном прохождении краудфандинга. Однако практика показала, что это работает не всегда.
Теперь, если Вы вступаете в краудфандинг и не оплачиваете свой взнос в течение 7 дней с начала сбора, с Вашей премиум-подписки будет списано время, эквивалентное сумме взноса. Это и есть новая санкция за неоплату.
Теперь все курсы будут проходить через краудфандинг?
Нет. Совсем нет.
Краудфандинг запускается только для тех курсов, которые, по нашему мнению, требуют поддержки сообщества - если мы не можем добраться до них в разумные сроки своими силами.
Почему некоторые пользователи выделены зелёным в списке участников?
Это значит, что пользователь уже успешно оплатил свой взнос.
Авторы - balun.courses, Антипов Дмитрий
Антипов Дмитрий
Руководитель разработки AI-агентов в группе Сбер (АБТ). Занимается созданием и внедрением AI-агентов в корпоративные процессы: от юридических и бухгалтерских систем до колл-центров и аналитических платформ. Работает с архитектурой production-решений, мультиагентными системами и интеграцией AI в инфраструктуру крупных компаний.Ранее в Сбер занимался разработкой краудсорсинговой AI-платформы для подготовки мультимодальных данных любой сложности — о
Комментарии