Инженерия агентных систем ИИ (2026)

Освойте инженерный подход к созданию агентных систем ИИ и научитесь строить надёжных, масштабируемых и готовых к продакшену AI-агентов, которые решают реальные задачи и демонстрируют ваши навыки работодателям.

Почему инженерия агентных систем — ключевой навык будущего

Агентные системы становятся стандартом для сложной автоматизации: от исследования данных до генерации контента и принятия решений. Курс помогает не просто изучить фреймворки, а понять принципы, которые позволяют создавать устойчивые и объяснимые AI-агенты.

Чему вы научитесь

Проектирование и принятие архитектурных решений

• Когда агент — правильный выбор: разберёте типичные ошибки и три главные ловушки начинающих инженеров.
• Детерминированные маршруты vs автономные агенты: научитесь выбирать подход в зависимости от задачи и ограничений.
• Human-in-the-loop: поймёте, как интегрировать человека в цикл для повышения качества и надёжности.

Создание продакшн-агентов от идеи до развёртывания

• Два полноценных продакшен-агента с пайплайнами, наблюдаемостью и логированием.
• Интеграция инструментов: Cursor, Claude, внешние API, системы оценки.
• Развёртывание в Docker и облачной инфраструктуре.

Решение комплексных задач с помощью ИИ

• Автономное исследование веба, GitHub и YouTube.
• Контентные пайплайны для текстов, диаграмм и изображений.
• Автоматическая оценка качества и контроль стиля.

Проекты, которые вы создадите

Исследовательский агент

Агент, который сам собирает, анализирует и структурирует данные, выполняет итеративные циклы исследования и использует инструменты для анализа информации.

Пайплайн генерации контента

Производственный процесс, объединяющий генерацию материалов, оценку качества, визуализацию и управление стилем — с возможностью развёртывания в реальной среде.

Архитектурные компетенции, которые вы освоите

• Дизайн надёжных, отказоустойчивых и масштабируемых рабочих процессов
• Создание кастомных систем мониторинга и оценки агента
• Развёртывание и CI/CD с Docker
• Грамотная интеграция инструментов и LLM

Ваши результаты после прохождения курса

• Два полностью развернутых продакшен-агента в портфолио
• Фундаментальное понимание принципов инженерии AI-систем
• Опыт работы с настоящими сценариями, а не игрушечными примерами

Кому подойдет этот курс

• Разработчикам с опытом Python (функции, классы, API)
• Тем, кто знаком с LLM и промптингом (OpenAI/Claude)
• Инженерам, понимающим Docker и базовые практики развёртывания
• Практикам, которые хотят учиться делая, а не смотреть лекции