Программирование [Greg Ceccarelli, Jake Levirne] Продвинутая инженерия AI-агентов: от идеи до продакшена (2026)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Greg Ceccarelli, Jake Levirne​

Название: Продвинутая инженерия AI-агентов: от идеи до продакшена (2026)​

Продолжительность: 17 ч 59 мин Количество уроков: 9 Видео Язык: Английский Вес архива: 6,72 ГБ

Продвинутая инженерия AI-агентов — практический курс для разработчиков, тимлидов и технических основателей, которые хотят перейти от разовых экспериментов с AI coding agents к управляемой, проверяемой и пригодной для продакшена разработке с агентами.

Курс посвящён новой инженерной практике — Agentic Engineering. В её центре находится не отдельный prompt, diff или сгенерированная строка кода, а цель, которую агент должен выполнить, и система доказательств, подтверждающая корректность результата.

AI-агенты уже способны писать код, исследовать репозитории, исправлять ошибки и собирать фичи. Но настоящая инженерная сложность начинается после первого прототипа: как убедиться, что агент действительно выполнил задачу, не сломал систему, не подделал проверку и оставил результат, который можно поддерживать месяцами.

За 3 недели вы построите собственный agentic harness: от постановки проверяемых целей и управления агентом в процессе работы до независимых verification gates, устойчивого контекста и безопасной оркестрации нескольких агентов. Финальный результат будет представлен на Demo Day.

Чему вы научитесь на курсе

Проектировать цели для автономной работы AI-агентов

Вы научитесь формулировать задачи так, чтобы агент не просто «попробовал что-то сделать», а двигался к конкретному, проверяемому и ограниченному результату.

• Формулировать ограниченные цели с чёткими условиями выполнения.
• Превращать естественно-языковое описание результата в автоматические проверки.
• Понимать разницу между простым prompt, goal-based workflow и полноценным goal + rider.
• Создавать собственные Agent Skills, чтобы превращать Goal Engineering в повторяемый процесс.
• Различать ситуации, где достаточно тестов, и ситуации, где нужны дополнительные model-based оценки.

Проверять результаты без доверия к словам агента

Агент может уверенно заявить, что задача выполнена. В инженерной системе этого недостаточно: результат должен быть подтверждён независимо.

• Проверять утверждения агента через реально запущенный бинарник, фактический exit code и реальные данные.
• Строить отдельные verification gates с секретами, к которым сам агент не имеет доступа.
• Защищаться от поддельных маркеров успешного прохождения проверки.
• Использовать read-only запуски для оценки способности агента находить реальные проблемы до этапа исправлений.
• Создавать workflow, где «готово» означает не субъективное ощущение, а воспроизводимый проверяемый результат.

Управлять агентом во время выполнения задачи

Вместо бесконечного потока токенов и ручного исправления последствий вы освоите роль оператора процесса: человека, который вовремя останавливает, перенаправляет и контролирует работу агента.

• Останавливать ошибочный запуск сразу после первого неверного действия.
• Перенаправлять застрявшего агента с помощью конкретных фактов, рабочего кода и точных диапазонов Git.
• Определять, что агент движется в неправильном направлении, до того как он потратит значительный бюджет на токены.
• Анализировать историю сессий и собственную частоту вмешательств.
• Развивать навык своевременного вмешательства вместо микроменеджмента каждого шага.

Проектировать устойчивый контекст для долгосрочной работы

Контекст не должен жить только в чате. Вы научитесь создавать информационную среду, в которой агент может продолжить работу после перезапуска, смены окна или передачи задачи другому агенту.

• Создавать hand-off документы, где каждое важное утверждение связано с конкретным file:line или воспроизводимой командой.
• Передавать сложные исследования вспомогательным агентам и получать от них только нужное резюме.
• Поддерживать актуальную AS-BUILT карту для подсистем и компонентов.
• Хранить долговременное состояние в файлах, а не в истории чата.
• Проектировать процесс так, чтобы сбой агента не приводил к потере накопленного знания.

Оркестрировать несколько AI-агентов

Разные coding agents по-разному справляются с исследованием, генерацией кода, рефакторингом и проверкой. На курсе вы научитесь выбирать правильную схему работы под конкретный результат.

• Определять, для каких задач лучше подходят Claude Code, Codex, Cursor и другие AI coding agents.
• Выбирать между одиночным запуском, goal-based workflow и командой агентов.
• Параллельно запускать агентов в отдельных Git worktrees без конфликтов между ветками.
• Понимать, когда параллельная работа ускоряет разработку, а когда создаёт дополнительный когнитивный долг.
• Применять semantic rebase: удалять запутавшуюся ветку и регенерировать изменения от чистой основы, сохраняя извлечённые уроки.

Практический результат курса

К концу обучения у вас будет не набор промптов, а собственный agentic harness end-to-end, который можно применять в реальном репозитории и адаптировать под рабочие процессы команды.

• Вы сможете ставить AI-агенту чёткие и проверяемые цели.
• Научитесь управлять работой агента в реальном времени.
• Сможете независимо проверять результаты и не полагаться на заявления модели.
• Построите verification gates для безопасного выпуска изменений.
• Организуете контекст и состояние для долгосрочной разработки с агентами.
• Научитесь безопасно использовать несколько агентов параллельно.
• Поймёте, когда нужно вмешаться, а когда лучше позволить агенту продолжить работу.
• Примените подходы Agentic Engineering в собственном проекте.

Главный навык курса — перейти от роли человека, который пишет код вместе с AI, к роли инженера, который проектирует систему, направляет агентов и доказывает корректность созданного ими результата.

Для кого этот курс

Для опытных разработчиков

Курс подойдёт инженерам, которые уже используют AI coding agents и хотят выйти за пределы prompt engineering и context engineering. Вы научитесь ставить задачи агентам, контролировать выполнение, проверять результат и сохранять полный контроль над изменениями в кодовой базе.

Для технических основателей и создателей продуктов

Если вы активно используете vibe coding, но скорость разработки кажется непредсказуемой, курс поможет превратить работу с AI-агентами в системный и повторяемый процесс, который можно поддерживать в течение месяцев.

Для Product Managers, Tech Leads и Engineering Leads

Курс будет полезен специалистам, чья работа всё чаще сводится к постановке задач, написанию спецификаций и контролю результата. Вы научитесь проектировать цели так, чтобы агент мог их выполнить, а результат можно было объективно проверить.

Требования к участникам

Инженерный опыт

Это не курс для начинающих. Вы должны уметь разрабатывать, тестировать и выпускать программное обеспечение. Программа не является введением в программирование или искусственный интеллект — она предполагает наличие профессионального инженерного суждения.

Опыт работы с AI coding agents

Необходим регулярный опыт использования хотя бы одного AI coding agent: например, Claude Code, Codex, Cursor или аналогичного инструмента. Основы этих инструментов на курсе не разбираются: фокус программы — постановка задач, управление агентами и проверка результатов.

Уверенное владение Git и тестированием

Вы должны свободно работать с тестами, коммитами, ветками и Git worktrees. Это позволит сосредоточиться на практиках Agentic Engineering, а не на базовой настройке инструментов разработки.

Почему это важно для разработки в продакшене

Быстро сгенерировать код уже недостаточно. В продакшене важны воспроизводимость, проверяемость, безопасность и способность поддерживать изменения после того, как агент завершил сессию. Именно поэтому курс делает акцент на контролируемой автономности: агент получает свободу выполнять работу, но результат проходит независимую инженерную проверку.

Вы научитесь использовать AI-агентов не как непредсказуемый генератор кода, а как часть продуманной инженерной системы, где каждая цель, проверка, сессия и передача контекста имеют понятную роль.

СКАЧАТЬ: