ИИ агенты и автоматизация с n8n: от рутины до AI контент-завода (обновление)

Алерон Миленькин и Стас Гасиловский учат собирать автоматизации и ИИ-агентов в n8n: от обработки документов и данных до чат-ботов и выпуска контента.

Работа в n8n

Вы начнёте с базовых сценариев и перейдёте к интеграциям с внешними системами через API. Среди задач — сбор и анализ данных, работа с таблицами и базами, обработка документов, парсинг веб-страниц, создание и публикация контента. Авторы показывают, как использовать HTTP-запросы и подключать CRM и системы документооборота.

Рабочие процессы собирают в визуальном интерфейсе n8n. Для расширения их возможностей авторы используют JavaScript и Python, поэтому вы разберёте как сценарии без кода, так и решения с небольшими фрагментами кода. На время прохождения курса ученикам дают доступ к серверу с n8n; отдельная часть программы охватывает установку собственного сервера.

ИИ-агенты и инструменты

Вы подключите языковые модели к рабочим процессам и соберёте чат-ботов и RAG-агентов. В заданиях используют собственные базы знаний, векторные базы данных и инструменты поиска информации в интернете. Среди названных в курсе сервисов и технологий — Google Sheets, Airtable, Supabase, Qdrant, Redis, MCP, Tavily и Firecrawl.

Практика включает Telegram-бота, бизнес-ассистента и автоматизацию создания видеороликов и короткого контента с Veo3. Программа движется от первого агента к более сложным сценариям с внешними API и данными. Авторы также разбирают оценку стоимости и сроков коммерческих заказов на автоматизацию и внедрение ИИ. Для некоторых продвинутых интеграций могут понадобиться платные зарубежные сервисы.

Кому подойдёт и что вы сделаете

Предприниматели смогут разбирать автоматизацию бизнес-процессов и документооборота без предварительного опыта программирования. Студенты и начинающие разработчики соберут проекты с агентами и чат-ботами для портфолио. Опытным разработчикам курс предлагает сценарии для передачи повторяющихся задач автоматизации.

В развёрнутом плане авторы называют шесть учебных проектов и выпускной проект с демонстрацией результата. В заданиях вы соберёте собственный набор автоматизаций, а в заключительной части разберёте выполнение коммерческих заказов.

Авторы

Алерон Миленькин — IT-предприниматель, бывший руководитель ML-команды в Dodo Brands и преподаватель МФТИ. Стас Гасиловский — IT-предприниматель и специалист по Data Science; он работал с проектами в области AI, ML, NLP, RAG-систем и компьютерного зрения. По словам авторов, они стали лауреатами Stepik Awards 2024 в номинации «Лучший курс года».