Описание
Количество уроков: 27 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 2,90 ГБ
Курс по проектированию, координации и эксплуатации AI-агентов помогает разработчикам освоить ключевые принципы создания надежных и масштабируемых интеллектуальных систем. Акцент сделан на инженерных практиках и инфраструктурных компонентах, которые обеспечивают устойчивую работу агентных решений в корпоративных и производственных средах.
О чем этот курс
Программа выстроена вокруг современных подходов к созданию AI-агентов, которым требуются память, инструменты, контроль выполнения и механизмы наблюдаемости. Ключевая концепция курса — Agent Harness: промежуточный слой, обеспечивающий агентам устойчивую работу и безопасную интеграцию с внешними системами.
Основные направления обучения
• Архитектуры AI-приложений и многоагентных систем
• Управление памятью, контекстом и состоянием агентов
• Durable Execution для долгосрочных процессов
• Безопасное выполнение кода в изолированных средах
• Организация взаимодействия и координации нескольких агентов
Практическая часть
Каждый модуль сопровождается реальными примерами на TypeScript и Node.js, демонстрирующими разработку, тестирование и эксплуатацию интеллектуальных систем. Участники осваивают техники построения отказоустойчивых процессов, автоматического восстановления и управления инструментами внутри агентной среды.
Ключевые практики
• Обработка ошибок и восстановление после сбоев
• Организация безопасных вызовов инструментов
• Встраивание человека в контур принятия решений (Human‑in‑the‑Loop)
• Моделирование взаимодействия специализированных агентов
Кому подойдет курс
Курс создан для специалистов, которые хотят проектировать и внедрять современные AI-системы корпоративного уровня.
Рекомендуемый уровень подготовки
• Уверенное владение TypeScript и Node.js
• Понимание принципов работы LLM API
• Базовое знание архитектуры агентных циклов
• Опыт асинхронного программирования и интеграции внешних сервисов
Для кого особенно полезен
• Full‑stack разработчиков
• Инженеров, создающих AI‑решения
• Технических руководителей и архитекторов
Результаты обучения
После прохождения курса участники смогут проектировать сложные многоагентные системы, управлять взаимодействием между разными типами агентов и внедрять проверенные инженерные подходы к разработке надежных AI-приложений.
Дмитрий Соколов –
Хороший практический курс, но для новичка некоторые темы вроде Durable Execution могут показаться сложными. В целом доволен, примеры кода рабочие, хотя хотелось бы больше внимания уделить моделированию взаимодействия агентов.
Марина В. –
Уже имею опыт с AI-агентами, но здесь нашла много полезного по координации нескольких агентов и безопасному выполнению кода в изолированных средах. Scott Moss объясняет чётко, без воды. Особенно ценю модуль про Human-in-the-Loop — это часто упускают.
Алексей Новиков –
Курс хорошо структурирован, особенно понравился раздел про Agent Harness и управление памятью. Примеры на TypeScript и Node.js реально помогают понять, как строить отказоустойчивые системы. Практика с Durable Execution и обработкой ошибок была для меня новой, но объяснения доступные.