Обучение разработке ИИ-агентов

• Вы разработчик и хотите уверенно делать агентные решения, а не собирать "демки", которые ломаются.
• Вы пробовали фреймворки, но не понимаете, почему качество нестабильное: контекст, память, инструменты, циклы.
• Нужно разобраться, где заканчивается "чат", и начинается инженерия: требования, проверки, ограничения, эксплуатация.
• Хотите за короткий срок получить рабочий прототип и опору, чтобы дальше делать самостоятельно.

• Из "поставил библиотеку - не работает" делаем понятную систему: как устроен агент и почему.
• Убирает страх "я не понимаю, что происходит": вы видите контур и можете дебажить.
• Вместо недель чтения вы делаете один прототип и понимаете как делать.
• Сразу учимся закладывать качество, тесты и ограничения, а не прикручивать потом.

Работаем с инструментами, которые используются в реальных проектах:

• Python - основной язык, asyncio, Pydantic для валидации
• LangChain - цепочки, промпты, интеграции с LLM и инструментами
• LangGraph - агенты с состоянием, циклы, условные переходы
• CrewAI - многоагентные системы и роли
• OpenAI API / Anthropic API - работа с моделями, управление токенами
• Векторные базы данных - Chroma, FAISS или pgvector (по задаче)
• Инструменты оценки - логирование, трассировка, тестовые кейсы

1) Архитектура агента

• роль и цель, ограничения
• петли, остановки, максимальные шаги
• состояние и память, контекст

2) Инструменты и интеграции

• tool calling
• доступы, секреты, политика
• работа с API, ретраи, идемпотентность

3) Данные и RAG (если нужен)

• когда RAG нужен, а когда вреден
• подготовка источников, chunking
• retrieval, цитирование, защита от мусора

4) Качество и тестирование

• тестовые кейсы
• проверка формата и ограничений
• логирование и дебаг

5) Итоговый прототип

• один сценарий под вашу задачу
• инструкция запуска
• план следующей итерации

6) Фреймворки

• LangChain - цепочки, память, инструменты, RAG
• LangGraph - агенты с состоянием, разветвления, циклы
• CrewAI - многоагентные системы с ролями

• На старте выбираем один кейс: где агент реально полезен и измерим.
• Каждый блок - это теория (объяснение концепции) + практика (вы пишете код) + ревью (разбор ошибок).
• Я даю структуру, примеры и подсвечиваю типовые ошибки, но код пишете вы.
• После каждого блока у вас есть рабочая часть.
• В конце, прототип, который вы сделали руками и можете повторить без меня.

Параллельно с обучением можно использовать бесплатный практический курс по LangChain: Курс по LangChain на aisferaic.ru

• Репозиторий с прототипом агента под ваш кейс
• Набор шаблонов: структура проекта, конфиги, обработка ошибок
• Чек-лист качества: ограничения, тесты, логирование
• Список улучшений для следующей версии (если захотите продолжить)

• У вас есть рабочий прототип под один сценарий.
• Есть набор шаблонов и чек‑листов для повторения.
• Вы понимаете, где ломается качество и как это чинить.

• 4 созвона по 60 минут (в зависимости от темпа)
• Ответы на вопросы в личном чате
• Предоставление всех необходимых материалов
• Практика между созвонами
• Срок: 1 месяц

• Задача и желаемый результат (в одном абзаце)
• Доступы и данные (если есть), или мок-данные
• Готовность выделить время на практику

• Это обучение: вы делаете руками.
• Мы не "пишем продукт". Мы делаем прототип одного сценария и учимся его собирать правильно.

25 000 ₽ в месяц.

Длительбность обучения 1-2 месяца.

Если есть вопросы, напишите в Telegram.