Build AI Agents that Never Sleep
Практический воркшоп по созданию фоновых ИИ-агентов на Node.js, TypeScript и Inngest поможет разобраться, как проектировать агентов, которые не зависят от открытой вкладки браузера, сохраняют состояние, ждут решения человека и продолжают работу после сбоев. Вы соберёте агента для реагирования на инциденты и увидите, как такие системы применяются в реальных автоматизациях, внутренних инструментах и продуктовых сценариях.
В ходе обучения вы разработаете ИИ-агента, который анализирует состояние имитируемого сервиса, выбирает подходящий способ устранения проблемы, запрашивает подтверждение для рискованных действий, проверяет восстановление и формирует отчёт об инциденте.
Главная цель курса — показать не просто вызов языковой модели, а полноценный жизненный цикл фонового агента: запуск задачи, сохранение прогресса, ожидание внешних событий, повторную оценку условий и безопасное продолжение выполнения.
Работа начнётся с небольшого агентного цикла на Node.js и TypeScript. Затем вы добавите управляющую обвязку — harness, которая отвечает за состояние системы, проверку выбранных моделью действий и подтверждение завершения задачи.
Такой подход помогает контролировать поведение ИИ-агента на уровне приложения: задавать правила выполнения, ограничивать рискованные операции, проверять результат и не полагаться только на ответ языковой модели.
Далее вы подключите Inngest, чтобы сохранять результаты вызовов модели и инструментов, приостанавливать выполнение до поступления события или решения человека и безопасно восстанавливать работу после ошибок.
Вы разберёте, как агент продолжает задачу после перезапуска приложения и почему перед выполнением отложенного действия важно повторно оценивать текущее состояние сервиса. Это особенно важно для фоновых ИИ-агентов, которые могут работать минуты, часы или дольше.
Отдельное внимание уделяется сценариям, где агент не должен действовать полностью автономно. Вы научитесь запрашивать согласование у человека, обрабатывать отказ, истечение срока ожидания и ситуацию, когда обстоятельства изменились во время паузы.
Такой подход делает агентные системы более предсказуемыми и применимыми в production-сценариях: реагировании на инциденты, автоматизации DevOps-процессов, внутренних инструментах и рабочих процессах с повышенными требованиями к контролю.
Воркшоп построен вокруг практики: вы пишете код, запускаете локальный проект, проверяете поведение агента и постепенно усложняете систему. Markdown-конспекты с точными изменениями помогают сверять каждый этап и не терять контекст.
Готовый локальный интерфейс и симулятор событий позволяют сосредоточиться на логике ИИ-агента, его управляющей обвязке и сценариях восстановления. Развёртывание на сервере не требуется: проект запускается локально с вашим API-ключом языковой модели.
Курс подойдёт разработчикам с опытом JavaScript или TypeScript, которые хотят создавать не демонстрационные чат-боты, а полноценные агентные системы с фоновым выполнением, сохранением состояния и контролем действий.
Предыдущий опыт разработки ИИ-агентов будет полезен, но не обязателен. Важно уверенно ориентироваться в JavaScript или TypeScript и понимать основы серверной разработки.
Знакомство с API языковых моделей или AI SDK облегчит обучение, но не является обязательным условием.
После воркшопа у вас будет работающий ИИ-агент для реагирования на инциденты и архитектурный шаблон, который можно использовать для собственных фоновых задач. Вы будете понимать, как агенты приостанавливают и возобновляют работу, как восстанавливаются после сбоев и как отслеживать ход выполнения через Inngest.
Полученные знания помогут создавать более надёжные AI-автоматизации: от внутренних инструментов и DevOps-сценариев до продуктовых функций, где агент должен действовать асинхронно, безопасно и под контролем человека.
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.
Скотт — генеральный директор и соучредитель Superfilter AI. Он провел годы в качестве венчурного инвестора, инвестируя в стартапы в области искусственного интеллекта, создавая новые функции в качестве инженера в Netflix, а также основав и возглавив стартап по инструментам для разработки. Он дважды основатель YC и любит создавать вещи, которыми одержимы люди. В свободное от работы время Скотт любит играть в баскетбол, а также проводить время со св
