Разработка ИИ-агентов — проектируем и строим ИИ, действующий автономно
Практический курс для разработчиков о том, как проектировать и строить ИИ-агентов, которые по переданной цели сами продумывают шаги, используют инструменты и выполняют многошаговые задачи. От понимания устройства до первого агента, интеграции MCP, мультиагентных систем, оценки, мер безопасности и продакшн-эксплуатации — всё в 7 главах.
Об этом курсе
Кому подойдёт
- Разработчики, которым мало чат-бота и которые хотят, чтобы ИИ действовал самостоятельно
- Те, кто хочет разобрать подключение инструментов и MCP по устройству, а не на общих ощущениях
- Те, кто перед выводом агента в продакшен хочет выстроить оценку качества и защиту
Что вы сможете делать после курса
- Проектировать агента, который прогоняет цикл: цель, план, выполнение, проверка
- Подключать внешние инструменты через MCP и распределять работу между несколькими агентами
- Ещё на этапе проектирования закрывать выход из-под контроля, бесконечные циклы и перерасход бюджета
Что нужно знать заранее
Курс читается легче, если у вас есть опыт работы с API. Основы LLM разбираются по ходу текста.
Сколько это займёт
7 глав, по 15-25 минут на главу. Если писать код параллельно, ориентируйтесь на 2-3 недели.
Содержание
1
Глава 1
Что такое ИИ-агент — устройство и отличие от RPA и чат-ботов
2
Глава 2
Создаём первого агента — минимальная конфигурация и цикл
3
Глава 3
MCP и подключение инструментов — даём агенту инструменты
4
Глава 4
Проектирование мультиагентных систем и A2A
5
Глава 5
Оценка (evals) и наблюдаемость
6
Глава 6
Ограждения и безопасность
7
Глава 7
Фреймворки и продакшн-эксплуатация
Войдите, чтобы сохранить прогресс. Войти