Мир разработки стремительно меняется: в центр профессии выходит не написание кода, а проектирование, координация и управление интеллектуальными агентами. Этот курс поможет вам адаптироваться к новой реальности, укрепить конкурентоспособность и построить карьеру в области agentic‑архитектуры.
Почему агентная архитектура — это новая профессия
К 2026 году роль инженера становится стратегической: важнее не объём созданного кода, а способность мыслить системно, управлять сложными процессами и использовать агентов как расширение собственных возможностей. Согласно данным Anthropic, разработчики всё чаще выступают как оркестраторы мультиагентных систем: они определяют цели, выстраивают рабочие процессы, оценивают качество решений и обеспечивают синхронную работу агентов.
Специалисты, владеющие этим подходом, формируют новый стандарт профессии — и разрыв между ними и классическими разработчиками быстро растёт. Цель курса — помочь вам перейти на эту сторону будущего.
Практика как основа обучения
Курс построен вокруг реальной разработки. Вместо теории ради теории вы погружаетесь в процессы проектирования и запуска мультиагентных систем, используя современные инструменты вроде CrewAI и framework AAMAD. Каждое занятие помогает вам двигаться к итоговому продукту — готовому продакшен‑решению, а не учебному прототипу.
Финальный Capstone-проект станет доказательством вашей квалификации, а поддержка преподавателя поможет пройти путь от идеи до успешного запуска. Мы учим вас дисциплине контекст-инжиниринга и структурному мышлению, исключая хаотичный «вайб-кодинг» и создавая условия, в которых вы становитесь действительно незаменимым специалистом.
Чему вы научитесь
Создание полноценного AI-приложения
За 6 недель вы разработаете мультиагентное AI-приложение с помощью CrewAI и Cursor — и овладеете ролью Agentic Architect, умеющего проектировать и управлять поведением агентов.
Аналитика и определение границ проекта
Вы научитесь правильно формировать фундамент проекта: анализировать задачу, проводить исследования, определять границы, ограничения и ключевые требования для системы.
Подготовка проектной документации
Освоите создание структурированной документации, которую могут интерпретировать и исполнять AI‑агенты: исследовательские материалы, требования, описания сценариев и спецификации.
Проектирование мультиагентной архитектуры
Сформируете архитектуру с распределёнными ролями: определите агентов, их функции, рабочие процессы, схемы взаимодействия и правила координации.
Разработка Agentic AI-приложения
Создадите продакшен‑готовое приложение, применяя архитектурные подходы, тестирование и инженерные принципы, необходимые для реального использования.
Настройка системы end-to-end
Сконфигурируете систему от начала до конца: роли агентов, задачи, цепочки обработки, интеграции, инструменты и логику управления через CrewAI.
Контроль качества и наблюдаемость
Освоите enterprise‑подход к качеству: внедрение human-in-the-loop (HITL), системы мониторинга, трассировки и автоматизированных тестов для агентов.
Запуск финального Capstone-проекта
Развернёте и презентуете завершённый проект, создадите кейс для портфолио и получите материал, который укрепит вашу позицию перед работодателями и заказчиками.
✨Thank you to all crowdfunding participants! We wish you an enjoyable and productive learning experience. New lessons will be released as they become available. The full course archive will be accessible upon completion of the course.