Создавайте реальные AI-агенты: от первого цикла к production
AI-агенты — это программы, которые используют большие языковые модели для рассуждения, вызова инструментов и выполнения многошаговых действий, решая задачи, которые неподвластны статическому коду. Этот трек охватывает всё: от того, как работает цикл LLM-агента, до развертывания надёжных, наблюдаемых агентов в production. Учебный план включает 60 курсов на шести уровнях (A1–C2) и основан на инструментах, которыми пользуются практикующие разработчики: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, векторные базы данных и API функционального вызова, предоставляемые всеми крупными провайдерами LLM.
Чему вы научитесь
Вы начнёте с механики API LLM и prompt engineering для агентов, затем перейдёте к паттернам использования инструментов и функциональных вызовов, которые делают агентов действительно полезными. Ключевые навыки включают создание pipeline-ов retrieval-augmented generation (RAG) и интеграцию с векторными базами данных, построение агентов для email, календаря, Slack, GitHub и веб-скрейпинга, разработку conversational memory и парсинга структурированного вывода, написание тестов агентов и отладку их цикла выполнения, применение паттерна ReAct в многоинструментальных агентах. На продвинутом уровне вы будете работать с оркестровкой нескольких агентов, планированием на длительные горизонты, агентами для управления компьютером и браузером, кодогенерирующими агентами, изоляцией и безопасным выполнением кода, а также управлением агентами с помощью аудит-логов.
Структура обучения
Путь начинается на уровне A1 с Intro to LLM Agents и проходит через основы A2 — prompt engineering, практическое применение LLM API, операции с файловой системой и conversational memory. B1 расширяет набор инструментов интеграцией API, основами RAG, векторными базами данных, observability, основами LangChain и специализированными агентами для документов, анализа данных и автоматизации workflow-ов. B2 углубляет эти знания через LangGraph для stateful agents, LlamaIndex, паттерн ReAct, архитектуры памяти, асинхронный и event-driven дизайн, безопасность агентов и guardrails, оптимизацию затрат и latency. Уровень C1 охватывает продвинутые техники RAG, оркестровку многих агентов, развертывание в production, fine-tuning моделей для agentic tasks и multimodal pipeline-ы. Трек завершается на C2 с Self-Improving Agent Systems и The Road to Autonomous Systems.
Как это работает
Каждый курс разбит на короткие, сфокусированные уроки, которые вы проходите в встроенном редакторе кода с реальным временем обратной связи. AI-наставник всегда доступен, когда вы застопоритесь, и каждое упражнение основано на исполняемом коде, чтобы концепции оставались конкретными, а не теоретическими.