ИИ-агенты для инженеров. Асинхронный курс

Платформа Rebrain подготовила практикум по внедрению автономных AI-агентов и протокола Model Context Protocol в DevOps-пайплайны, автоматизации инфраструктуры как кода и контролю затрат на языковые модели.

О чём практикум

Практикум посвящён интеграции инструментов OpenCode, Aider и Cline в процессы разработки и эксплуатации. В центре внимания — работа агентов по циклу Reason+Act, подключение моделей к базам данных, логам и внутренним API с помощью FastMCP, а также управление расходами и наблюдаемостью через Langfuse. Отдельное внимание уделено методам изоляции для безопасного использования LLM в закрытых корпоративных средах. По словам авторов, правильная настройка связки моделей Architect и Editor позволяет снизить расходы на API в 5–10 раз без потери качества.

Кому подойдёт

• DevOps-инженерам — для автоматизации рутинных операций с YAML-манифестами, написания Terraform-модулей и создания Helm-чартов.
• Backend-разработчикам — для рефакторинга устаревшего кода, автоматического покрытия тестами и делегирования задач по написанию API-клиентов.
• SRE-специалистам — для создания автономных помощников, способных анализировать логи в реальном времени и предлагать исправления через MCP-интеграции.

Как проходит обучение

Материал проходится в свободном темпе без жёстких дедлайнов. Практические задания приближены к реальным кейсам DevOps-инженера. Программа включает автоматическую проверку заданий с мгновенным откликом, поддержку менторов с практическим опытом от пяти лет и доступ к профессиональному сообществу.