10-дневный буткемп по AI-агентам

10-дневный буткемп по AI-агентам — это практический интенсив по созданию AI-агентов, LLM-приложений и автоматизированных AI-систем. Курс помогает перейти от понимания принципов работы языковых моделей к разработке реальных решений: от простых агентов до многоагентных систем, интеграций с n8n, продуктовой упаковки и развёртывания в production-среде.

О курсе AI Agents 10 Day Bootcamp

AI Agents 10 Day Bootcamp ориентирован на практику: вместо длительной теории участники последовательно создают рабочие решения на базе искусственного интеллекта. За время обучения вы разберётесь, чем AI-агенты отличаются от обычных LLM, как они используют инструменты, память, цепочки рассуждений и внешние сервисы для выполнения сложных задач.

В рамках буткемпа вы создадите 5+ готовых систем AI-агентов, освоите популярные фреймворки для разработки агентных приложений и научитесь проектировать решения, которые можно использовать в бизнесе, автоматизации процессов и создании AI-продуктов.

Чему вы научитесь

• понимать устройство LLM, LLM-агентов и агентных AI-систем;
• отличать AI-агентов от обычных языковых моделей и чат-ботов;
• проектировать архитектуру AI-агентов для реальных задач;
• работать с фреймворками Smolagents, LangChain и LangGraph;
• создавать агентов с инструментами, памятью, логикой рассуждений и управлением состоянием;
• разрабатывать многоагентные системы и настраивать взаимодействие между агентами;
• использовать CrewAI для создания команд специализированных AI-агентов;
• интегрировать AI-агентов с автоматизациями, API и внешними сервисами через n8n;
• создавать AI automation-продукты и решения для бизнес-процессов;
• тестировать, оценивать и улучшать качество работы AI-агентов;
• разворачивать и масштабировать LLM и AI-агентов с помощью Kubernetes;
• разрабатывать go-to-market стратегию, определять цену и продавать AI-продукты.

Программа 10-дневного буткемпа

День 1 — Введение в LLM и LLM-агентов

Вы изучите фундаментальные компоненты больших языковых моделей, принципы их работы и ключевые отличия между LLM, чат-ботами и AI-агентами. Этот блок формирует базу для дальнейшей разработки агентных систем.

День 2 — Фреймворки для AI-агентов

Разбор популярных фреймворков для создания AI-агентов: их возможностей, ограничений, преимуществ и сценариев применения. Вы поймёте, какой инструмент лучше выбирать под конкретную задачу.

День 3 — Создание агентов с помощью Smolagents

Практическая разработка лёгких и эффективных AI-агентов на базе Smolagents. Вы создадите первое решение от идеи до работающего прототипа и закрепите базовые принципы агентной разработки.

День 4 — Создание агентов с помощью LangChain

Работа с компонентами LangChain: инструментами, памятью, цепочками, промптами и механизмами продвинутого рассуждения. Блок помогает создавать более гибкие и функциональные LLM-приложения.

День 5 — Создание агентов с помощью LangGraph

Разработка сложных агентных процессов с использованием LangGraph. Вы изучите управление состоянием, многошаговое выполнение задач, условную логику и построение более надёжных AI-сценариев.

День 6 — Многоагентные системы

Создание систем, в которых несколько AI-агентов совместно решают сложные задачи. Вы разберёте принципы координации, распределения ролей, коммуникации и контроля качества между агентами.

День 7 — CrewAI

Практика с CrewAI: создание команд AI-агентов с разными ролями, обязанностями и целями. Такой подход подходит для автоматизации исследований, генерации контента, анализа данных и бизнес-процессов.

День 8 — n8n и автоматизация

Интеграция AI-агентов с n8n, внешними сервисами и API. Вы научитесь строить автоматизированные workflows, которые связывают AI-логику с реальными инструментами без необходимости писать большое количество кода.

День 9 — Создание продуктов на базе AI-агентов

Применение полученных знаний для проектирования реальных AI automation-продуктов. Вы разберёте, как находить задачи для автоматизации, упаковывать решения и превращать агентные системы в полезные продукты.

День 10 — Продажа AI Automation-продуктов

Стратегии выхода на рынок, позиционирование, ценообразование, маркетинг и монетизация AI-продуктов. Этот день помогает связать техническую разработку с коммерческим применением решений.

Практический формат обучения

Буткемп построен в формате интенсивного обучения с живым кодингом, воркшопами и практическими заданиями. Участники не просто изучают инструменты для разработки AI-агентов, а применяют их для создания собственных проектов и автоматизаций.

Записи занятий позволяют проходить материал в удобном темпе, возвращаться к сложным темам и повторять практические демонстрации. Такой формат подходит тем, кто хочет быстро освоить разработку AI-агентов и сразу применять знания в работе.

Кому подойдёт этот курс

• разработчикам, которые хотят создавать LLM-приложения и AI-агентов;
• AI-инженерам и ML-специалистам, желающим освоить агентные фреймворки;
• no-code и low-code специалистам, работающим с автоматизацией через n8n;
• предпринимателям и продакт-менеджерам, которые хотят запускать AI automation-продукты;
• специалистам по автоматизации бизнес-процессов;
• тем, кто хочет разобраться в практическом применении LLM, LangChain, LangGraph, CrewAI и Kubernetes.

Что вы получите после прохождения буткемпа

• понимание архитектуры современных AI-агентов и многоагентных систем;
• практический опыт работы с ключевыми фреймворками для агентной разработки;
• портфолио из нескольких AI-систем и автоматизаций;
• навыки интеграции AI-агентов с внешними сервисами и API;
• понимание подходов к тестированию, оценке и улучшению AI-решений;
• базу для создания, запуска и продажи собственных AI automation-продуктов.

Почему стоит изучать AI-агентов сейчас

AI-агенты становятся одним из ключевых направлений в развитии искусственного интеллекта. Они позволяют не только генерировать ответы, но и выполнять задачи, обращаться к инструментам, анализировать данные, взаимодействовать с сервисами и автоматизировать сложные процессы.

10-дневный буткемп по AI-агентам помогает быстро освоить востребованные технологии и получить практические навыки, которые можно применять в разработке, автоматизации, консалтинге, создании стартапов и запуске коммерческих AI-продуктов.