ИИ-агенты и автоматизация

Бесплатная часть: ИИ-агенты: основы работы и формат обучения на курсе Это бесплатный модуль, чтобы вы освоились на платформе и определились, подходит ли вам курс Как устроен курс Агент или продвинутый промпт Личные ИИ‑агенты и рабочая эффективность Обзор готовых решений и библиотек автоматизаций Что можно автоматизировать агентом Потестируете формат курса и поймёте, какие задачи сможете автоматизировать при помощи агентов

1. Основы работы с ИИ-агентами и системный промптинг Подготовите набор системных промптов под рабочие задачи и проверите их по чек-листу Архитектура ИИ‑агента Изучите роли, инструменты, память, контекст, входы и выходы агента Системный промптинг Поймёте, как задавать роль, ограничения и формат ответа, чтобы агент работал стабильно Промпты под рабочие задачи Составите системные промпты под рабочие задачи: анализ тикетов, расшифровка интервью, составление отчётов
2. Сборка ИИ-агента Спроектируете и соберёте простого агента, улучшите его и интегрируете с внешними сервисами Проектирование рабочего процесса агента Разобьёте задачу на шаги и спроектируете логику работы агента Основы работы с n8n Узнаете, что такое базовые ноды и ветвления, как обрабатывать ошибки и запускать сценарии Первая рабочая версия агента Соберёте агента, который решает простую, но реальную рабочую задачу Ноды и внешние сервисы Изучите ключевые ноды n8n и подключите внешние сервисы: CRM, таблицы, мессенджеры, API Хранение данных и безопасность Познакомитесь с Supabase для хранения логов и результатов работы агента, разберёте базовые угрозы (SQL-инъекции, DDoS) и способы защиты агента Доработка агента Улучшите функциональность агента, чтобы он справлялся с более сложными задачами
3. Внедрение векторных баз данных Внедрите векторную базу данных в своего агента Supabase для векторных данных Подключите Supabase, изучите структуру хранения логов, данных пользователей и результатов работы агента. Основы SQL Научитесь составлять базовые запросы для работы с данными, которые нужны для настройки агента. Технология RAG Поймёте, как объединить поиск по базе и генерацию ответов моделью. Научитесь делать чанкирование документов. Векторный поиск Настроите векторный поиск, чтобы агент находил релевантные документы по смыслу. Внедрение векторной базы данных в агента Подключите векторную базу данных к своему агенту и обновите логику работы.
4. Мультиагентные системы Настроите мультиагентную систему под выбранную продуктовую задачу Когда нужно несколько агентов Изучите примеры задач, где мультиагентная система эффективнее одного агента. Разделение обязанностей между агентами Поймёте, как выделять роли и ответственность для разных агентов. Шаблоны взаимодействия агентов Изучите разные шаблоны: последовательная работа, параллельные сценарии, условная маршрутизация. Познакомитесь с паттернами взаимодействия — оркестрацией и хореографией. Маршрутизация запросов Настроите передачу запросов и данных между агентами с помощью нод ветвления (If/Switch).
5. Кастомизация ИИ-агента под свои задачи Перенесёте и настроите всех созданных агентов или мультиагентную систему под свои задачи по чек-листу Способы работы в n8n Изучите особенности разных способов: веб-версии, облака, развёртывание локально на личном компьютере. Узнаете, какие есть преимущества и недостатки у каждого варианта. Перенос агентов в собственный аккаунт Настроите свою среду в n8n и перенесёте все сценарии. Кастомизация под свои задачи Поймёте, как корректировать промпты, настройки и интеграции под свой контекст. Подключение собственных источников данных Интегрируете агентов с вашими рабочими инструментами и базами. Проверка перед запуском Сверитесь с чек-листами, чтобы проверить устойчивость и пользу агентов перед применением в работе.