Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python

8 участников

О чём курс

Курс по созданию ИИ-агентов на Python — это интенсивная образовательная программа, разработанная для тех, кто хочет выйти за рамки простых чат-ботов и научиться проектировать интеллектуальных помощников, способных рассуждать, запоминать информацию и взаимодействовать с внешним миром. Обучение построено на использовании современного Python-фреймворка Agno, который позволяет создавать сложные LLM-решения прозрачно, без лишней «магии» и избыточных зависимостей. Программа ориентирована на практический результат: уже в первый вечер обучения вы запустите своего первого агента, а по итогам курса соберете полноценного персонального ИИ-помощника, интегрированного в Telegram для работы в режиме 24/7.

Курс идеально подходит для широкого круга слушателей: от старшеклассников и студентов, делающих первые шаги в программировании, до энтузиастов технологий, желающих разобраться в принципах работы больших языковых моделей (LLM). Для успешного прохождения достаточно базового знания конструкций Python на уровне школьной программы и наличия компьютера. Автор курса, Максим Рагалевич, обладающий 16-летним опытом в IT, делает упор на понятную теорию и живую практику, исключая сухую академическую подачу. Весь процесс обучения разбит на логичные этапы, где каждый урок сопровождается работающим кодом, мини-проектами для портфолио и проверочными заданиями.

В ходе обучения вы освоите ключевые навыки: научитесь задавать агентам конкретные цели, внедрять механизмы «памяти» для удержания контекста диалога, подключать внешние инструменты (tools) для выполнения прикладных задач и использовать технологию RAG (Retrieval-Augmented Generation) для загрузки и обработки собственных данных из файлов. Вы узнаете, как выбирать подходящие LLM-модели, работать с OpenRouter и обеспечивать безопасность при разработке ИИ-решений. Формат обучения включает пошаговые инструкции, диалоговые разборы, чеклисты и доступ в уникальное сообщество создателей ИИ-агентов. Этот курс — ваш шанс не просто изучить теорию, а создать реальный, функциональный инструмент, который станет отличным дополнением к вашему профессиональному портфолио и поможет автоматизировать повседневные задачи с помощью современных технологий искусственного интеллекта.

Программа обучения

  1. Первое знакомство
    • Первое знакомство
    • Как правильно проходить этот курс
  2. Подготовка окружения
    • Устанавливаем Python. Переходим на IDE PyCharm и готовим окружение.
    • Создаём новый проект и устанавливаем Agno.
    • Регистрируемся в OpenRouter и получаем токен доступа.
    • OpenRouter: особенности работы в учебных проектах.
    • Выбираем LLM-модель для агента.
  3. Теория про ИИ-агентов и фреймворки
    • Кто такие LLM-агенты и чем они отличаются от чат-ботов.
    • Почему мы выбираем именно Agno.
    • Безопасность и этика в работе с ИИ-агентами.
    • Тестирование по пройденной теме.
  4. Базовый агент: цель и диалог
    • Теория: что такое цель агента и как она влияет на поведение.
    • Практика: агент отвечает по цели и ведёт диалог.
    • Разбор программы базового агента.
    • Эксперименты и мини-задания.
    • Тестирование по пройденной теме.
  5. Память агента: я тебя не забуду
    • Теория: что и как помнит твой агент.
    • Практика: собираем агента, который нас помнит.
    • Разбор программы агента с памятью.
    • Эксперименты и мини-задания.
    • Тестирование по пройденной теме.
  6. Добавление знаний агенту
    • Теория: мини-RAG как локальный источник знаний.
    • Практика: embedder, индекс, вопросы по документу.
    • Разбор программы агента с знаниями.
    • Эксперименты и мини-задания.
    • Тестирование по пройденной теме.
  7. Продвинутый агент: инструменты и логирование и инструменты
    • Теория: инструменты агента.
    • Практика: добавление и использование инструментов агентом.
    • Разбор программы агента с инструментами.
    • Теория: обработка ошибок и логирование.
    • Эксперименты и мини-задания.
    • Тестирование по пройденной теме.
  8. Сборка итогового агента
    • Практика: запускаем продвинутого помощника.
    • Разбор программы и дальнейшие улучшения.
  9. Подключение ИИ-агента к Телеграм
    • Создание простого Telegram эхо-бота.
    • Добавление кода итогового агента.
    • Выбор хостинга и запуск агента.
  10. Заключение
    • Итоги и что дальше.
Складчина создана 13 апреля 2026 г. · описание обновлено 23 апреля 2026 г.

Теги курса

Инструменты
267 ₽ 1 350 ₽