Разработка ИИ агентов

Этот курс представляет собой интенсивную программу обучения, направленную на практическое освоение разработки ИИ-агентов для решения сложных DevOps-задач. В отличие от множества теоретических курсов, данная программа фокусируется на создании production-ready систем, которые проходят полный жизненный цикл: от написания первого враппера над LLM до полноценного деплоя с использованием Helm-чартов, настройки CI-пайплайнов с автоматизированным тестированием и внедрения систем мониторинга. Основная цель обучения — научить инженеров интегрировать возможности искусственного интеллекта в существующую инфраструктуру, не погружаясь в академические дебри Data Science или машинного обучения. Курс идеально подходит для DevOps- и SRE-инженеров, желающих автоматизировать диагностику инцидентов, работу с kubectl и Docker, а также для бэкенд-разработчиков, которые хотят освоить ИИ-инженерию через призму привычных инструментов: SDK, фреймворков, тестов и API.

Программа рассчитана на 10 недель интенсивной работы, в ходе которой студенты проходят путь от создания простых агентов до проектирования мульти-агентных систем. Вы научитесь работать с актуальным стеком технологий, включая LangGraph для оркестрации, FastMCP для интеграции с контейнерами, LiteLLM для управления провайдерами, DeepEval для тестирования и Langfuse для глубокого мониторинга. Особое внимание уделяется вопросам, которые часто игнорируются в учебных материалах: как докеризовать агента, как отслеживать стоимость запросов, как бороться с галлюцинациями LLM на реальных данных и как обеспечить безопасность системы, защищая её от угроз типа prompt injection или tool poisoning согласно стандартам OWASP LLM Top 10.

Формат обучения предполагает глубокое погружение в код и архитектуру. Вы не просто будете смотреть лекции, а создадите полноценный итоговый проект — мульти-агентную систему, представленную в виде GitHub-репозитория с документацией, схемой архитектуры и результатами тестов. Это позволит вам не только закрепить навыки, но и получить готовый кейс для портфолио. Вы научитесь рассчитывать ROI внедрения ИИ, оптимизировать расходы через семантическое кэширование и маршрутизацию между моделями, а также уверенно выводить агентов из локальной среды в продакшн. По завершении курса вы будете обладать всеми необходимыми компетенциями для того, чтобы объяснить руководству ценность ИИ-инфраструктуры и самостоятельно поддерживать её работоспособность, безопасность и экономическую эффективность.