Управление ИИ-агентами

О программе

Артем Астапенко, Дмитрий Жечков и Алексей Черняк из Product University обучают проектированию, развёртыванию и координации систем автономных ИИ-агентов для решения бизнес-задач. Программа объединяет бизнес-менеджмент и прикладную инженерию искусственного интеллекта. Слушатели разбирают, как настраивать взаимодействие цифровых помощников через протоколы, связывать их с внешними API, базами данных и сервисами.

В центре внимания находятся четыре направления работы с агентными системами: архитектура, координация, безопасность и масштабирование. Авторы показывают, как распределять зоны ответственности между агентами, организовывать их работу через графы с помощью LangGraph, CrewAI и протокола MCP, а также внедрять мониторинг и контур human-in-the-loop, чтобы контролировать выполнение задач и безопасность корпоративных данных.

Методология 6A Framework

Практическая часть опирается на пошаговый фреймворк запуска и сопровождения агентных решений:

• Аудит: детальное описание текущих рабочих процессов, выявление проблемных точек и оценка потенциала автоматизации с фиксацией карты процессов.
• Архитектура: проектирование экосистемы агентов до составления промптов, каталогизация задач и определение целевого процесса без избыточного использования языковых моделей.
• Сборка: создание и тестирование минимально жизнеспособного агента под конкретную прикладную задачу.
• Адаптация: калибровка агента под реальные условия с помощью каталога ошибок, обратной связи и защитных ограничений (guardrails).
• Масштабирование: горизонтальное расширение сети агентов на новые задачи компании вместо переусложнения одной системы.
• Управление: администрирование парка агентов как рабочей команды с отслеживанием метрик SLA, мониторингом снижения качества и соблюдением политик AI Governance.

Кому подойдёт

Материал ориентирован на три категории специалистов:

• Продакт-менеджеры и руководители, которым нужен технический язык для корректной постановки задач инженерам и понимание возможностей современных LLM.
• Разработчики и техлиды, осваивающие проектирование мультиагентных систем, протокол Model Context Protocol (MCP), оркестровку и фреймворки оценки качества.
• Предприниматели и основатели проектов, планирующие автоматизировать рутинные операционные задачи и выстроить компанию с компактной штатной структурой.

Содержание и направления работы

Обучение разделено на четыре основных блока:

• Персональные агенты: основы устройства языковых моделей, системный промпт-инжиниринг, интеграция внешних инструментов через MCP, связка с RAG-хранилищами, автоматизация в n8n и управление экраном через Computer Use.
• Бизнес-автоматизация: проектирование мультиагентных связок по принципу менеджера и исполнителей, боты клиентской поддержки, автономный мониторинг конкурентов, автоматизация квалификации лидов в продажах и онбординг сотрудников.
• Корпоративное внедрение: проектирование enterprise-архитектуры, запуск моделей в закрытом контуре on-premise (GigaChat, YandexGPT, Ollama), соответствие 152-ФЗ, интеграция с 1С и Bitrix24, управление реестром агентов и внедрение практик AgentOps.
• Стартап на агентах: модель Zero-man Company, быстрое прототипирование решений, вайб-кодинг, проверка соответствия рынку (PMF), каналы привлечения первых клиентов и масштабирование бизнеса.