AI-агенты: Введение

Курс «AI-агенты: Введение» помогает быстро и без программирования погрузиться в мир современных интеллектуальных систем. Здесь вы узнаете, как устроены AI-агенты, из каких компонентов они состоят и как создавать продвинутые агентные рабочие процессы на практике с помощью Flowise AI.

Что представляет собой курс

Курс создан для тех, кто хочет освоить работу с интеллектуальными агентами, не обладая опытом программирования. Обучение сочетает теорию, практические демонстрации и создание собственных рабочих прототипов. Особое внимание уделено инструментам, которые позволяют запускать сложные агентные сценарии и интеграции — без написания кода.

Основные преимущества курса

• Пошаговое создание собственных AI-агентов.
• Изучение современных подходов к планированию и взаимодействию агентов.
• Практика на базе удобной no-code платформы Flowise AI.
• Понимание принципов работы мультиагентных и иерархических систем.

Чему вы научитесь

После прохождения курса вы получите глубокое понимание того, как функционируют AI-агенты, и сможете самостоятельно проектировать агентные системы для автоматизации задач в бизнесе, маркетинге, исследованиях и других сферах.

По итогам обучения вы сможете:

• Понимать устройство и логику работы AI-агентов.
• Создавать собственные ReAct-агенты для решения сложных задач.
• Проектировать агентные рабочие процессы любой сложности.
• Разрабатывать продвинутые мультиагентные и иерархические системы.
• Использовать Flowise AI как основную платформу для создания агентов.

Требования к курсу

• Предварительных знаний или опыта программирования не требуется.
• Рекомендуется пройти курсы «Введение в Prompt Engineering» и «Продвинутый Prompt Engineering», если вы не знакомы с написанием промтов.
• В качестве основного инструмента используется no-code платформа Flowise AI. Все инструкции по установке предоставлены в курсе.

Темы курса

В течение обучения вы шаг за шагом создадите несколько рабочих агентов и разберёте ключевые концепции современного агентного дизайна.

Определение AI-агентов

Вы узнаете, что такое AI-агенты, как они принимают решения, какие задачи могут выполнять и в чём их преимущества перед обычными чат-моделями.

Компоненты агента

Разберёте три базовых блока агента: инструменты, память и планирование. Поймёте, как они взаимодействуют и как их правильно настраивать.

ReAct-агент

Изучите архитектуру ReAct, которая позволяет агенту анализировать информацию, размышлять и выполнять действия. Создадите собственного ReAct-агента на практике.

Агентные рабочие процессы

Поймёте, как агенты применяются в разных сферах — от маркетинга и программирования до исследования данных и генерации контента. Узнаете, как LLM выступает в роли «мозга» агента.

Flowise AI и интеграции

Научитесь использовать Flowise AI вместе с LangChain и LlamaIndex для создания сложных многофункциональных систем. В рамках практики создадите поискового агента, способного получать и анализировать данные из интернета.

Агент для веб-скрапинга

Построите агента, который автоматически собирает и структурирует данные из веб-источников с помощью инструментов поиска и парсинга.

Мультиагентные системы

Изучите подходы к взаимодействию нескольких агентов, распределению ролей и задач. На примере создадите агентного копирайтера с разделением функционала.

Иерархические агенты

Разберёте модель supervisor/worker, при которой главный агент управляет подчинёнными для выполнения комплексных задач. В рамках практики разработаете агента‑планировщика курса.

Результат

К окончанию курса вы сможете разрабатывать собственных AI-агентов любой сложности и автоматизировать рабочие процессы без необходимости писать код.